"CNN(Convolutional Neural Network)"의 검색결과 입니다.

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"CNN(Convolutional Neural Network)" 검색결과 881-900 / 903건

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방위사업청 제안서 및 민군겸용기술개발 사업계획서 (Civil-military technology development Report)

악성코드를 응용하여 악성코드 외에 공격 의심 및 비정상적인 패킷데이터를 생성한다. ▪ 악성코드가 포함된 샘플링된 데이터를 Convolutional Neural Networks ... Neural Network (RNN) 기반의 Moving Target Defense(MTD) 보안 기술을 연구하고 데이터베이스를 구축한다.1-2. 적용분야▪ 악의적인 네트워크 트래픽 및 ... (CNN)으로 분 류한다. 이를 통해 CNN 기반의 전술 네트워크별 보안 취약점을 분석하고 데이터베이스 를 구축한다. ▪ 네트워크 취약점 공격 대응을 위한 Recurrent

리포트 | 12페이지 | 8,900원 | 등록일 2019.10.29 | 수정일 2021.06.02

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RGB-D 이미지를 활용한 CNN 기반 실시간 파지점 탐색 (CNN-based Real-time Grasping Point Detection Using RGB-D Images)

grasping points on objects with complex shapes as well as simple ones by using neural network ... 본 논문에서는 RGB-D 이미지를 활용한 CNN 기반의 실시간 파지점 탐색 알고리즘을 제안한다. 파지점 탐색이란 로봇의 손으로 물체의 어느 지점을 잡았을 때 안정적으로 물체를 들 ... 모델을 사용함으로서 단순한 형태의 물체뿐만이 아닌 복잡한 형태의 물체의 파지점 탐색까지도 가능하다. In this paper, we propose a CNN-based real

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.01 | 수정일 2025.06.05

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Triple Attention U-Net 기반 손바닥 다중채널영상 및 CNN 분류기 앙상블 모델을 이용한 비접촉식 신원 인식 시스템 (Contactless User Identification System using Multi-channel Palm Images Facilitated by Triple Attention U-Net and CNN Classifier Ensemble Models)

(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역 ... 된CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F ... facilitated by multi-channel palm images with attention U-Net models and pretrained convolutional neural

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.27 | 수정일 2025.06.04

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Atrous Convolution과 Grad-CAM을 통한 손 끝 탐지 (Fingertip Detection through Atrous Convolution and Grad-CAM)

with the Grad-CAM, and perform the convolution neural network with Atrous Convolution for the cut ... 에서 Grad-CAM으로 해당 손 끝 객체의 대략적인 부분을 잘라낸 후, 잘라낸 영상에 대하여 Atrous Convolution을 이용한 합성곱 신경망을 수행하여 손 끝의 위치를 찾

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.27 | 수정일 2025.06.04

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숫자 인식 서비스 기반 다층 퍼셉트론에 대한 입력 데이터 축소 알고리즘 (A Number Recognition Service Based on Multi-Layer Perceptron for an Input Conversion Algorithm)

izes. This reduces the computation and learning time of the neural network. In order to evaluate the ... 된 데이터를 다층 퍼셉트론을 통해 학습 후 3계층-ANN, CNN-LeNet5와 비교한다. 실험결과 정확도 99.4%, 오차율 0.0264%로 다소 저조한 결과를 보였으나 시간측정 ... 3-layer-ANN and CNN-LeNet5 after learning through multilayer perceptron. Experimental results showed

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.25 | 수정일 2025.05.27

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전이 학습을 이용한 선박 기관실 기기의 분류에 관한 연구 (Machine Classification in Ship Engine Rooms Using Transfer Learning)

ship engine-room equipment were classified using a convolutional neural network (CNN). After c ... onstructing the image dataset of the ship engine room, the network was trained with a pre-trained CNN

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.01 | 수정일 2025.06.05

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MCNN과 KDE를 활용한 연합학습 기반 실시간 군중 밀집도 모니터링 시스템 (Real-Time Crowd Density Monitoring System using Multi-Column CNN and Kernel Density Estimation based on Federated Learning)

using a Federated Learning-based Multi-column Convolutional Neural Network(MCNN) model. The proposed

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.01 | 수정일 2025.06.05

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OPC UA를 활용한 이기종 로봇의 실시간 디지털 트윈 설계 및 구현 (Design and Implementation of Real-time Digital Twin in Heterogeneous Robots using OPC UA)

system through image analysis using ultrasonic sensors and CNN (Convolution Neural Network). The

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.01 | 수정일 2025.06.05

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AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법 (Measurement Technique of Indoor location Based on Markerless applicable to AR)

패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural ... learning using the convolution neural network structure to improveaccuracy by reducing the error rate ... Network 구조를사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.29 | 수정일 2025.06.05

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CNN을 이용한 혀 영역 분할과 설열 검출 (Tongue area segmentation and tongue cracks detection using CNN)

neural networks and image processing techniques. First, a tongue region is segmented from a image using ... 설진은 동양의학에서 신체의 현재 상태를 판단하는 중요한 기법 중에 하나다. 본 논문은 CNN과 영상처리 기법을 이용하여, 설진의 요소 중에 하나인 설열의 검출에 관한 것이

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.23 | 수정일 2025.05.26

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딥러닝 조사 레포트

한 결과를 제공한다. 딥러닝 알고리즘으로 Artificial Neural Network (ANN) Convolution Neural Network (CNN) Recurrent ... 을 할 수 있다.2.4 딥러닝 알고리즘그림 5 Deep Neural Networks 딥러닝이란 학습하는 레이어가 1층 이상일 때 딥러닝 알고리즘으로써, 학습을 통해 더욱 정확 ... Neural Network(RNN) 등으로 구성되어 있다.딥러닝 알고리즘 구현 방법 중 심층 신경망을 소개 하고자 한다. 이미지, 손글씨, 음성 등을 분석하여 해당 데이터를 인공지능에 학습

리포트 | 5페이지 | 1,000원 | 등록일 2018.06.09

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인공지능과 비즈니스 활용

-world-deep-learning-tokyo딥 러닝 유 형 CNN ( C onvolutional Neural Network ) 딥 러닝에서 이미지 인식은 거의 CNN 을 이용 ... 된다 . 이미지 이외에도 음성 인식 , 자연어 인식 등에도 사용된다 . 11 https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network CS ... 231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Lecture7, p22딥 러닝 유형 RNN （ Recurrent

리포트 | 16페이지 | 4,000원 | 등록일 2017.01.31 | 수정일 2017.07.06

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딥러닝과 수치모델을 이용한 위성 합성장의 표층수온 실시간 예측 (Real-Time Forecasting of Sea Surface Temperature with Satellite Composites Based on Deep Learning and Numerical Models)

Memory (ConvLSTM) neural network, a type of artificial neural network. The forecasting model showed ... and modelling targets were used to build the forecasting model with a Convolutional Long Short-Term

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.01 | 수정일 2025.06.05

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머신러닝/기계학습 관련 용어 정리

. CNN(convolutional neural network): In deep learning, a CNN is a class of deep neural networks, most ... neural network. A MLP consists of at least three layers of nodes: an input layer, a hidden layer and ... designed to require minimal preprocessing.3. Hidden layer: A hidden layer in an artificial neural network

리포트 | 8페이지 | 1,000원 | 등록일 2019.10.03

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스마트 공정 멀티 프로세스의 실시간 조치를 위한 결심 트랜스포머 기반의 제스처 과업통제 판별 시스템 (Decision Transformer based Gesture Command Classification System for Real-time Action of Multi-Process in Smart Manufacturing)

Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory. 한국시뮬레이션학회 한국시뮬레이션학회 논문지 김종환, 유범진

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.01 | 수정일 2025.06.05

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인공지능(AI) 발전과정 및 전망

인식에는 RNN(Recurrent Neural Network)이 주로 쓰인다. CNN, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)은 최소한의 프리프로세스 ... 는 20층 이상의 은닉층이 큰 네트워크다. 뉴럴 네트워크는 각각의 학습 용도에 따라서 종류가 다른 모델이 존재한다. 일반적으로 화상·자연 언어 처리 등에서는 CNN이 주류이고 음성 ... 모두에서 좋은 성능을 보여준다. RNN, 순환 신경망(Recurrent Neural Network)은 ANN을 구성하는 유닛(unit) 사이의 연결이 다이렉티드 사이클

리포트 | 12페이지 | 2,000원 | 등록일 2017.06.14

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딥러닝을 이용한 얼굴인식 DNN 모델 (Deep Neural Networks) 파이썬으로 구현, 설치 및 실행 방법 상세히 설명

Neural Networks) 입니다[데이터 설명]Public data로 써 얼굴인식에서 많이 사용되어지는 ORL Database입니다총 40명의 사람으로 구성된 사진이며 사람 ... 살펴보기 순서입니다.파이썬 사용안해보신분도 본인이 구현한것 처럼 사용 가능합니다.설치 방법까지 다 포함해놓았습니다.위와 동일한 방식으로 CNN 모델도 구현하여 올려 놓으니 비교 해 ... 보고 싶으신분은같이 받아주세요. CNN은 정확도 98.75%, DNN은 91.25% 의 결과를 확인하실 수 있습니다.두 개 결과 비교하여 프로젝트나 과제 진행하셔도 좋을 것 같습니다.감사합니다.

리포트 | 2페이지 | 5,000원 | 등록일 2019.06.06

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딥러닝을 이용한 숫자인식 및 예측 DNN 모델 (Deep Neural Networks) 파이썬으로 구현, 설치 및 실행 방법 상세히 설명

Neural Networks) 입니다[데이터 설명]Public data로 써 숫자인식에서 가장 기본이 되는 데이터인 MNIST입니다.GPU를 사용하지 않을 시 모두 다사용하는 것 ... 되어있습니다.버튼만 눌르면 넘어갑니다위와 동일한 방식으로 CNN 모델도 구현하여 올려 놓으니 비교 해보고 싶으신분은같이 받아주세요. CNN은 정확도 97% 이상, DNN은 95~96

리포트 | 2페이지 | 5,000원 | 등록일 2019.06.06

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빅데이터 기술

Convolutional Neural Networks기술은 7개의 hidden레이어와 60M개의 파라미터들로 구성된 멀티 네트워크를 생성하였다. 이 시스템은 ImageNet 시험 데이터에 대해 5 ... 을 위해 Deep Convolutional Neural Networks기술을 개발하였는데 이는 대규모 이미지 검색을 위해 deep learning 방식이다. Deep ... 관리기술97) 시각화 기술91-2. SNA(빅데이터 소셜 네트워크 분석)111) SNA의 발전112) 기업에서의 SNA 활용143) SNA의 정의204) 소셜 네트워크 분석 과정

리포트 | 24페이지 | 2,000원 | 등록일 2019.02.18

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[인공지능] 딥러닝(Deep Learning) 기술과 적용

: Convolution Neural Network)와 음성인식 및 음악, 시퀀스가 있는 문자열 데이터를 처리하는 순환 신경망(RNN : Recurrent Neural Network) 등 ... 이 존재하는데 대표적인 알고리즘으로 의사결정 트리(Desicion Tree), KNN(K-nearest neighbor), 신경망(Neural Network), SVM(Support ... 인공신경망 알고리즘인 다층인공신경망(multi-layer neural network)의 경우 아래 그림과 같이 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer

리포트 | 45페이지 | 10,000원 | 등록일 2018.10.26 | 수정일 2018.11.16

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