• 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 Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.1682-1688
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• 2008

The Counterpropagation algorithm(CP) is a combination of Kohonen competition network as a hidden layer and the outstar structure of Grossberg as an output layer. CP has been used in many real applications for pattern matching, classification, data compression and statistical analysis since its learning speed is faster than other network models. However, due to the Kohonen layer's winner-takes-all strategy, it often causes instable learning and/or incorrect pattern classification when patterns are relatively diverse. Also, it is often criticized by the sensitivity of performance on the learning rate. In this paper, we propose an enhanced CP that has multiple Kohonen layers and dynamic controlling facility of learning rate using the frequency of winner neurons and the difference between input vector and the representative of winner neurons for stable learning and momentum learning for controlling weights of output links. A real world application experiment - pattern recognition from passport information - is designed for the performance evaluation of this enhanced CP and it shows that our proposed algorithm improves the conventional CP in learning and recognition performance.

• 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.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.5C
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• pp.486-492
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• 2003

The vigilance threshold of conventional fuzzy ART algorithm decide whether to permit the mismatch between any input pattern and stored pattern. If the vigilance threshold was large, despite of little difference among input and stored patterns, the input pattern may be classified to new category. On the other hand, if the vigilance threshold was small, the similarity between two patterns may be accepted in spite of lots of difference and the input pattern are classified to category of the stored pattern. Therefore, the vigilance threshold for the image recognition must be experientially set for the good result. Moreover, it may occur in the fuzzy ART algorithm that the information of stored patterns is lost in the weight-adjusting process and the rate of pattern recognition is dropped. In this paper, I proposed the enhanced fuzzy ART algorithm that supports the dynamical setting of the vigilance threshold using the generalized intersection operator of fuzzy logic and the weight value being adaptively set in proportional to the current weight change and the previous weight by reflecting the frequency of the selection of winner node. For the performance evaluation of the proposed method, we applied to the recognition of container identifiers from shipping container images. The experiment showed that the proposed method produced fewer clusters than conventional ART2 and fuzzy ART algorithm. and had tile higher recognition rate.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.10
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• pp.6483-6494
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• 2015

This study was conducted to investigate the prevalence, severity or impact of symptoms in hemodialysis patients and its relationship with self efficacy and family support to identify factors influencing their symptoms. A cross-sectional design was used and the subjects were 243 patients undergoing hemodialysis at local units. The patients were Dialysis Symptom Index (DSI), a questionnaire about the presence and severity of symptoms. The data were analyzed by descriptive statistics, independent t-test, Pearson coefficient correlation and multiple regression. There were significant differences in the total score of symptoms according to age and duration of hemodialysis. Symptoms score had significant negative correlations with family support (r=-.35, p<.001) and self-efficacy (r=-.16, p=.006). Family support explained 16.0% of the variance in symptoms score. Hemodialysis patients experience many distressing symptoms, which have negative effects on quality of their life. Promoting family support can help to reduce and control distressing symptoms in hemodialysis patients.