• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.251-267
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• 2002

Kohonen이 제안한 자기조직화 지도(Self Organizing Maps : SOM)는 매우 빠른 신경망 모형이다. 하지만 다른 신경망 모형과 마찬가지로 학습 결과에 대한 명확한 규칙을 제시하지 못할 뿐만 아니라 지역적 최적값으로 빠지는 경우가 종종 있다. 본 논문에서는 이러한 자기조직화 지도의 모형에 대한 설명력을 부여하고 전역 최적값으로 수렴할 수 있는 예측 성능을 갖는 모형으로서 자율학습 신경망에 베이지안 추론을 결합한 자기조직화 지도를 위한 베이지안 학습(Bayesian Learning for Self Organizing Maps ; BLSOM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 자기조직화 지도가 지역적 해에 머물러 있는 것에 비해서 언제든지 전역적 해로 수렴함이 실험을 통하여 밝혀졌다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.25-35
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• 2000

A huge amount of financial information in large databases makes performance comparisons among organizations difficult or at least very time-consuming. This paper investigates whether neural networks in the form of self-organizing maps can be effectively employed to perform a competitive benchmarking in large databases. By using self-organizing maps, we expect to overcome problems associated with finding appropriate underlying distributions and functional forms of underlying data. The method also offers a way of visualizing the results. The database in this study consists of annual financial reports of 100 biggest Korean companies over the years 1998, 1999, and 2000.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제6권1호
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• pp.37-42
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• 2003

In this paper a self-organizing fuzzy system with rule pruning is proposed. A conventional self-organizing fuzzy system having only rule generation has a drawback in generating many slightly different rules from the existing rules which results in increased computation time and slowly learning. The proposed self-organizing fuzzy system generates fuzzy rules based on input-output data and prunes redundant rules which are caused by parameter training. The proposed system has a simple structure but performs almost equivalent function to the conventional self-organizing fuzzy system. Also, this system has better learning speed than the conventional system. Simulation results on several numerical examples demonstrate the performance of the proposed system.

• 한국사회복지학
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• 제64권1호
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• pp.5-30
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• 2012

본 연구는 지역사회복지관의 주민조직 활동에서 지역주민이 구성한 언어를 토대로 주민조직과 참여자의 변화과정을 살펴봄으로써 근린지역사회조직화모델의 효과를 이해하기 위해 수행되었다. 연구결과 주민조직의 조직적, 개인적 차원에서의 변화과정을 확인할 수 있었다. 먼저 주민조직차원의 변화과정을 살펴보면 참여자들은 문제의 발견과 주민조직을 거쳐 조직의 목표를 설정하고 조직의 질적, 양적 변화의 의미를 구성한다. 개인적 차원에서 참여자들은 '갇힌 세계로부터의 탈출'을 거쳐 가치 있는 일을 통한 '나의 재구성'단계를 거치게 된다. 다음으로 참여자는 가족을 통해, 자신을 자랑스러운 존재로 재규정하고 있고 또한 이웃을 통해, '이웃은 곧 나'라는 새로운 의미를 구성한다. 마지막으로 연구결과를 토대로, 근린지역사회조직화모델의 효과를 높이기 위한 실천적 제언을 했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.217-224
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• 2008

This paper provides a framework for semantic correspondence of heterogeneous databases using self- organizing map. It solves the problem of overlapping between different databases due to their different schemas. Clustering technique using self-organizing maps (SOM) is tested and evaluated to assess its performance when using different kinds of data. Preprocessing of database is performed prior to clustering using edit distance algorithm, principal component analysis (PCA), and normalization function to identify the features necessary for clustering.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.768-772
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• 1991

The Self Creating and organizing (SCO) is a new architecture and one of the unsupervized learning algorithm for the artificial neural network. SCO begins with only one output node which has a sufficiently wide response range, and the response ranges of all the nodes decrease with time. Self Creating and Organizing Neural Network (SCONN) decides automatically whether adapting the weights of existing node or creating a new node. It is compared to the Kohonen's Self Organizing Feature Map (SOFM). The results show that SCONN has lots of advantages over other competitive learning architecture.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.61-64
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• 2001

본 논문은 Self Organizing Map을 이용한 한국어의 모음 10개를 인식하는 것을 다루고 있다. 분류기로서 우수한 성능을 보이고 있는 Self Organizing Map의 출력 층을 2차원으로 구성하여 짧은 시간 간격으로 주파수 도메인에서 벡터화 되어진 음성을 입력 층에 인가하여 유사한 출력 층의 분포를 이용하여 모음 10개를 인식하는 분류기로서의 가능성을 보여줄 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.159-172
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• 2017

본 연구는 앤더슨 행동모형을 적용하여 선행요인, 가능요인, 욕구요인이 지역사회복지관의 주민조직화 서비스 이용의사에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 광진구에 위치한 G복지관 관할지역 거주 20세 이상 지역주민 725명을 대상으로 자료를 수집하여 위계적 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 선행요인에서는 남성에 비해 여성이, 교육연수가 길수록 주민조직화 서비스의 이용의사가 높았고, 가능요인에서는 복지관 인지도가 높을수록, 복지관의 이미지가 좋을수록 이용의사에 긍정적 영향을 나타내는 것으로 분석되었다. 마지막으로 욕구요인인 복지인식은 지역주민의 복지관의 지역주민조직화 서비스 이용의사에 영향을 미치는 유의한 변수로 도출되어, 복지인식이 자유지향적일수록 지역사회 내에서 주민조직화 서비스 이용에 더 적극적인 참여의사를 가지고 있는 것으로 나타났다. 따라서 지역사회 주민조직화 서비스의 활성화를 위해서는 보다 적극적인 복지관홍보 및 지역사회노출에 관심을 기울이고 자유지향적인 복지의식을 활용하는 전략수립이 요구된다.

• East Asian mathematical journal
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• 제38권1호
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• pp.21-31
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• 2022

This paper is concerned with the optimal control problem associated to the self-organizing target detection model in 1D domains. That is, we show the global existence of weak solution and the existence of optimal control.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.108-114
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• 1996

We present proofs of the stability and convergence of Self-organizing feature map (SOFM) neural network with time-invarient learning rate and binary reinforcement function. One of the major problems in Self-organizing feature map neural network concerns with learning rate-"Kalman Filter" gain in stochsatic control field which is monotone decreasing function and converges to 0 for satisfying minimum variance property. In this paper, we show that the stability and convergence of Self-organizing feature map neural network with time-invariant learning rate. The analysis of the proposed algorithm shows that the stability and convergence is guranteed with exponentially stable and weak convergence properties as well.s as well.