• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.186-189
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• 2005

본 논문에서는 LVQ를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙들을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습법칙 1은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데 이는 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 퍼지 LVQ 학습법칙 2는 클래스들 사이에 존재하는 입력벡터가 결정 경계선에 대한 정보를 더 가지고 있는 것을 반영한 것이다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙들을 improved IAFC(Integrted Adaptive Fuzzy Clustering)신경회로망에 적용하였다. improved IAFC신경회로망은 ART-1 (Adaptive Resonance Theory)신경회로망과 Kohonen의 Self-Organizing Feature Map의 장점을 취합한 퍼지 신경회로망이다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 1과 supervised IAFC neural 신경회로망 2의 성능을 오류 역전파 신경회로망의 성능과 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC neural network 2가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수함을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.49-54
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• 2006

현재의 지문 인식 시스템은 지문 패턴의 복제와 지문 특징점의 해킹이라는 불안한 요소가 잠재되어 있어, 시스템 오동작의 주요 원인이 되기도 한다. 이에 본 논문에서는 신체의 일부인 지문을 주 핵심 인식기로 사용하고, 여기에 최근 널리 이용 되고 있는 화자 인증을 이용하여 직렬 형태의 다중 생체인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다중생체인식시스템으로 먼저 음성에 대한 인증과정이 성공하면 지문에 대한 인식과정을 수행하는 구조로 되어있다. 또한 효율적인 실시간 인증 처리를 위해 기존의 음성 인식 알고리즘 중에서 화자 종속형인 DTW(Dynamic Time Waning) 알고리즘을 사용하였으며, 지문 인식 알고리즘으로는 계산량을 고려하여 인공지능 기법인 KSOM(Kohonen Self-Organizing feature Map) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 다중생체 인식시스템을 실험한 결과 지문과 음성을 각각 이용한 단일인식시스템보다 본인거부율은 $2\~7\%$정도 떨어졌지만, 인식시스템에서 가장 중요한 요소인 타인수락율은 전혀 발생하지 않음을 확인하였다. 아울러 인식테스트 시간 또한 기존의 단일 생체 인식 시스템과 차이가 거의 없었으며, 인식에 걸린 시간은 평균 1.5초 정도였다. 이에 구현된 다중 생체 인의 시스템은 여러 가지 실험 결과 단일 인식 시스템보다 더 효율적인 보안 시스템임을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.354-358
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• 2001

본 논문에서는 underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델을 제시한다. 이 퍼지 신경 회로망은 ART-1 신경회로망과 유사한 제어 구조를 가지고 있어 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 또한 연결강도의 초기화가 필요 없고 ART-1 신경회로망에 비하여 잡음에 민감하지 않다. 이 퍼지 신경회로망의 학습법칙은 코호넨의 학습법칙을 변형하고 퍼지화 하였으며 누설 경쟁학습의 퍼지화와 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 출력 뉴런 중에서 승자를 정한 후에 행해지는 점검 테스트에서는 유사척도로 상대적 거리를 사용하였다. 이 상대적 거리는 유클리디안 거리와 함께 데이터와 클러스터들의 대푯값들 간의 상대적인 위치를 고려한 것이다. 본 논문에서 제안한 퍼지 신경회로망과 코호넨 자기 조직화 특징 지도의 성능을 비교하기 위하여 널리 사용되어온 IRIS 데이터와 가우시안 분포 데이터를 사용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.162-164
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• 2005

This paper presents an hour-ahead System Marginal Price (SMP) forecasting framework based on a neural network. Recently, the deregulation in power industries has impacted on the power system operational problems. The bidding strategy of market participants in energy market is highly dependent on the short-term price levels. Therefore, short-term SMP forecasting is a very important issue to market participants to maximize their profits. and to market operator who may wish to operate the electricity market in a stable sense. The proposed hybrid neural network is composed of tow parts. First part of this scheme is pattern classification to input data using Kohonen Self-Organizing Map (SOM) and the second part is SMP forecasting using back-propagation neural network that has three layers. This paper compares the forecasting results using classified input data and unclassified input data. The proposed technique is trained, validated and tested with historical date of Korea Power Exchange (KPX) in 2002.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.56-63
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• 1999

전력계통의 변전소 설비들은 계통의 확장에 따라 점점 복잡하고 거대해지고 있다. 또한, 몇몇 장비들은 점점 노후되고, 종종 예상치 않은 고장을 일으킨다. 변전소 설비들 중 변압기의 신뢰도를 증가시키기 위해서, 변압기의 진단기법 개발이 매우 필요하다. 본 연구에서는, 전력용 변압기의 용해 가스들을 근거로 KSOM(Kohonen Self Organizing Map)에 의한 열화정도와 원인의 분석기법을 개발하였다. KOSM은 용해가스에 의해 구성된 다차원 패텅을 이차원 평면에 지형학적 맵핑이 가능하다. 그리고 정장변압기에 대한 열화의 정도와 잠재적인 열화의 가능성을 제안된 정량적 지표에 의해 제시하였다. 아울러, 변압기의 열화과정을 제안된 지표를 근거로 특정한 변압기에 대해 분석하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위해서 사례연구가 수행되고, 그 결과를 제시하였다.

• 동의생리병리학회지
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• 제23권4호
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• pp.765-771
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• 2009

The medical informatics for clustering Sasang types with collected clinical data is important for the personalized medicine, but it has not been thoroughly studied yet. The purpose of this study was to examine the usefulness of neural network data mining algorithm for traditional Korean medicine. We used Kohonen neural network, the Self-Organizing Map (SOM), for the analysis of biomedical information following data pre-processing and calculated the validity index as percentage correctly predicted and type-specific sensitivity. We can extract 12 data fields from 30 after data pre-processing with correlation analysis and latent functional relationship analysis. The profile of Myers-Briggs Type Inidcator and Bio-Impedance Analysis data which are clustered with SOM was similar to that of original measurements. The percentage correctly predicted was 56%, and sensitivity for So-Yang, Tae-Eum and So-Eum type were 56%, 48%, and 61%, respectively. This study showed that the neural network algorithm for clustering Sasang types based on clinical data is useful for the sasang type diagnostic test itself. We discussed the importance of data pre-processing and clustering algorithm for the validity of medical devices in traditional Korean medicine.

• Ocean and Polar Research
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• 제25권3호
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• pp.237-247
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• 2003

The temporal dynamics of the meiofauna community in Marian Cove, King George Island were observed from January 22 to October 29 1996. Generally, 14 taxa of metazoan meiofauna were found. Nematodes were dominant comprising 90.12% of the community, harpacticoid 6.55%, and Kinorhynchs 1.54%. Meiofauna abundance increased monthly from January to May 1996, while varying in abundance after August 1996. Overall mean abundance of metazoan meiofauna was $2634ind./10cm^2$ during the study periods, which is about as high as that found in temperate regions. Nematodes were most abundant representing $2399ind./10cm^2$. Mean abundance of harpacticoids, including copepodite and nauplius was $131ind./10cm^2$ by kinorhynchs $(26ind./10cm^2)$. The overall abundance of other identified organisms was $31ind./10cm^2$ Other organisms consisted of a total of 11 taxa including Ostracoda $(6ind./10cm^2)$, Polycheata $(7ind./10cm^2)$, Oligochaeta $(8ind./10cm^2)$, and Bivalvia $(6ind./10cm^2)$. Additionally, protozoan Foraminifera occurred at the study area with a mean abundance of $263ind./10cm^2$. Foraminiferans were second in dominance to nematodes. The dominant taxa such as nematodes, harpacticoids, kinorhynchs and the other tua were trained and extensively scattered in the map through the Kohonen network. The temporal pattern of the community composition was most affected by the abundance dynamics of kinorhynchs and harpacticoids. The neural network model also allowed for simulation of data that was missing during two months of inclement weather. The lowest meiofauna abundance was found in August 1996 during winter. The seasonal changes were likely caused by temperature and salinity changes as a result of meltwater runoff, and the physical impact by passing icebergs.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.512-520
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• 2019

음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.