• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.268-271
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• 2003

SOM 알고리즘에서 가중치 조정은 입력 벡터와 승자 노드의 대표 벡터간의 차이만큼 조정되고 승노드의 대표벡터에 입력벡터의 정보를 반영하게 된다. 여기서 그 정보를 반영할 때 입력벡터와 승자노드의 대표 벡터간에 차이가 크면 승자 노드의 대표 벡터에 입력벡터를 기억시키기 위해 입력 벡터의 정보를 더 많이 반영해야 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 승자 노드의 대표벡터와 입력벡터간의 출력오류를 0과1사이의 정규화된 값으로 출력오류를 계산하여 학습률을 조정하고 승자 노드의 저 활용 문제를 개선하기 위해 학습 중에 각 승자 노드의 대표 벡터들이 수정되고 선택되어지는 횟수가 가능한 동등해지도록 각 노드의 승자 빈도수를 가중치 조정에 반영하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 주민등록증에서 추출한 숫자 패턴 50개를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법의 인식 성능이 기존의 SOM 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.219-225
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• 2004

코호넨(T. Kohonen)의 자기조직화지도(Self-Organizing Map; SOM)은 저차원 그리드 공간에 고차원 다변량 자료를 축약하여 시각적으로 나타내는 비지도 학습법의 일종으로 최근 들어 통계 분석자들이 많은 관심을 가지고 있는 분야이다. 그러나 SOM은 개체공간의 연속형으로 표현되는 개체를 저차원 그리드공간에 승자노드에 비연속적으로 표현한다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 SOM을 통계적 목적으로 사용하기 위해 요구되는 그리드공간에 개체를 연속적으로 표현하는 방법들을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.9
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• pp.33-38
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• 2014

The FCM based hybrid RBF network is a heterogeneous learning network model that applies FCM algorithm between input and middle layer and applies Max_Min algorithm between middle layer and output. The Max-Min neural network uses winner nodes of the middle layer as input but shows inefficient learning in performance when the input vector consists of too many patterns. To overcome this problem, we propose a dynamic learning rate control based on fuzzy logic. The proposed method first classifies accurate/inaccurate class with respect to the difference between target value and output value with threshold and then fuzzy membership function and fuzzy decision logic is designed to control the learning rate dynamically. We apply this proposed RBF network to the character recognition problem and the efficacy of the proposed method is verified in the experiment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.479-484
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• 2005

본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.16 no.4
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• pp.641-648
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• 2012

The up-streams of the continuous streaming of data packets with lower importance level in the wireless sink node can cause congestion and delay, they affect on energy efficiency, memory size, buffer size, and throughput. This paper proposes a new wireless sink congestion control mechanism based on tournament scheduling. The proposed method consists of two module parts: stream decision module part and service differentiation module part. The final winner in the tournament controls congestion effectively, minimizes packet loss due to congestion, decreases energy consumption, and improves QoS. The simulation result shows that the proposed method is more effective and has better performance compared with those of congestion descriptor-based control method, reliability-based control method, and best-effort transmission control method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.365-369
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• 2002

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.1
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• pp.83-98
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• 2005

Exploring distributional patterns of multivariate data is very essential in understanding the characteristics of given data set, as well as in building plausible models for the data. For that purpose, low-dimensional visualization methods have been developed by many researchers along various directions. As one of methods, Kohonen's SOM (Self-Organizing Map) is prominent. SOM compresses the volume of the data, yields abstraction from the data and offers visual display on low-dimensional grids. Although it is proven quite effective, it has one undesirable property: SOM's display is discrete. In this study, we propose two techniques for enhancing quality of SOM's display, so that SOM's display becomes continuous. The proposed methods are demonstrated in two numerical examples.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.262-267
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• 2007

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 학습률의 설정에 따라 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 학습률로 설정하여 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함에서 추출한 영문자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART1과 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.