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원문정보
초록
영어
Directions for the development of information and communication technology are changing to the age of the artificial intelligence-based ubiquitous IT technology. Researches have progressed up to recognize out various situations intelligently by the various informations obtained by using a several sensors. Through the development of the internet of things, we want to design an automatic recognition algorithm, and we want to attempt to determine the accuracy of the situation recognition. We want to design the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNN) pattern classifier to processing vast amounts of data sequentially using the automatic recognition algorithm. Proposed RBFNN pattern classifier extends to the first-order linear equation, then, it can study through the least square method. And, it shows the pattern classification rules through the certified data, then, it shows the superiority of the pattern classifier by performance index for the situation awareness.
목차
Abstract I. 서 론 II. 관련연구 1. 상황인식(Context Awareness) 2. 상황인식 기술 III. 지능형 상황인식 시스템 1. 지능형 상황인식 시스템 2. 생체신호 검출 IV. 자동 인지 기술을 위한 신경회로망 패턴분류기 설계 1. 퍼지 클러스터링을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 구성 2. 최소 자승법 (Least Square Estimator, LSE) 알고리즘 구성 V. 연구 결과 및 고찰 VI. 결 론 참고문헌