박사

네오 코그니트론을 이용한 빅데이터 이슈 분석 시스템 = A Big Data Issue Analysis System using Neo-Cognitron

최동열 2015년
논문상세정보
    • 저자 최동열
    • 형태사항 104: 26 cm
    • 일반주기 지도교수: 안은영
    • 학위논문사항 2015. 2, 학위논문(박사)-, 멀티미디어공학과 멀티미디어, 한밭대학교 정보통신전문대학원
    • 발행지 대전
    • 언어 kor
    • 출판년 2015
    • 발행사항 한밭대학교 정보통신전문대학원
    • 주제어 빅데이터
    유사주제 논문( 2,831)
' 네오 코그니트론을 이용한 빅데이터 이슈 분석 시스템 = A Big Data Issue Analysis System using Neo-Cognitron' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 빅데이터
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
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' 네오 코그니트론을 이용한 빅데이터 이슈 분석 시스템 = A Big Data Issue Analysis System using Neo-Cognitron' 의 참고문헌

  • 신경망 이론과 응용(1)
    김대수 하이테크 정보, Page 243~279 [1992]
  • 빅데이터 혁명과 미디어 정책 이슈
    정용찬 정보통신정책연구원, KISDI premium report, 2233-6583 , pp. 6-7 [2012]
  • “인공지능기술의 걸음마가 시작되었다,”
    성낙환 LGERI 리포트 [2012]
  • 박사
    “인공신경망을 이용한 프로스포츠 소비자행동 분석 및 예측”
    정승훈 경희대학교 대학원 체육학과 박사과정논문, pp 22-23 [2011]
  • “인공신경망”
    공주대학교 인공지능실험실3-24
  • “새로운 미래를 여는 빅데이 터 시대”
    한국정보화진흥원 한국정보화진흥원 빅데이타전략연구센터 [2013]
  • “빅데이터 시대, AI의 새로운 의미와 가치,”
    김성태 IT&Future Strategy, pp 1-5 [2012]
  • “뉴로 컴퓨터”
    오창석 내하출판사, Page 68~114 [1996]
  • “국가 정보보안 이슈 및 정책방안에 관한 연구 ”
    김정덕 디지털정책연 구 제 10권 제 1호, pp. 105-111 [2012]
  • “213년 상반기 10대 보인 이슈”
    (주)시큐아이 [2013]
  • http://www.securityworldmag.co.kr/news/news_view.asp?idx=2296
  • http://visionlab.hanyang.ac.kr/ktpark/ai2014/%EC%9D%B8%EA%B 3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5(1).pdf
  • P.D.Wasserman, Neural Computing, pp.167-188, Van Nostrand Reinhold, 1989.
  • Marilyn McCord Nelson, W. T. Illingworth “A Practical Guide to Neural Nets”,Addison-Wesley Longman Publishing Co.,Inc. 1991
  • K.Fukushima, S.Miyake, T.Ito, & T.Kouno, Handwritten numeral recognition by the algorithm of the neocognitron - An experimental system using a microcomputer (in Japanese) Transactions of the Information Processing Society of Japan,28(6). pp.627-635, 1987.
  • K.Fukushima, Cognitron : A self-organizing multilayered neural network, Biological Cybernetics,20(3/4), pp.121-136, 1975.
  • K. Fukushima, S.Miyake, & T.Ito,Neocognitron : A neural network model for a mechanism of visual pattern recognition, IEEE Transactions on Syst. Man Cybernetics, SMC-13(5), pp.826-834, 1983.
  • K. Fukushima, Neural network model for selective attention in visual pattern recognition and associative recall, Applied Optics, 26(23), pp.4985-4992, Dec.1987.
  • K. Fukushima, Neural Networks and Information Processing, Asakura Publishing Co.,Ltd, (In Japanese), 1989.
  • K. Fukushima, Neocognitron : A Hierarchical Neural network Capable of Visual Pattern Recognition, Neural Networks, Vol. 1, pp.119-130, 1988.
  • K. Fukushima, Cognitron : A self-organizing multilayered neural network model (NHK Technical Monograph N0.30), Tokyo: NHK Technical Research Laboratories, 1981.
  • K. Fukushima, A neural network model for selective attention in visual pattern recognition, Biological Cybernetics, 55(1), pp.5-15, 1986.
  • K. Fukushima, & S.Miyake, Neocognitron : A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position, Pattern Recognition. 15(6), pp.455-469, 1982.
  • K. FUKUSHIMA, “Neocognitron: A self-organizing neuralnetwork model for a mechanism of pattern recognitionunaffected by shift in position,” Biological cybernetics, 36.4,pp. 193-202, 1980.
  • Fausett,L.V. “Fundamental of neural networks: architectures, algorithms & applications“, Prentice-Hall. 1994
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