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NTIS 바로가기주관연구기관 | 세종대학교 Sejone university |
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연구책임자 | 한동일 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100012962 |
과제고유번호 | 1345317550 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-04 |
키워드 | 딥 러닝.시각 인지.커넥톰.뇌공학.뉴럴 네트워크.신경망 구조.신경망 구조 탐색.Crow 탐색 알고리즘.영상 분류. |
□ 연구개요
연구목표: 시신경을 통해 전달된 시각정보를 처리하는 인간 뇌의 인지 작용에 대한 최신의 연구 결과들을 토대로, 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 딥 러닝 구조를 인간의 시각 인지 작용과 유사하게 개선 및 보완함으로써 기존의 딥 러닝 인식기의 성능을 획기적으로 개선하는 새로운 딥 러닝 구조를 개발하고자 한다. 이후 컴퓨터의 병렬 처리 구조의 한계와 인간의 기억 용량의 한계를 동시에 극복하여 보다 발전된 형태의 딥 러닝 구조를 개발하고 특정 분야에서 인간의 시각 인식 기능보다 우수한 딥 러닝 구조를 개발하고 이를
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