• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권2호
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• pp.116-120
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• 2008

Clustering is a method for unsupervised learning. General clustering tools have been depended on statistical methods and machine learning algorithms. One of the popular clustering algorithms based on machine learning is the self organizing map(SOM). SOM is a neural networks model for clustering. SOM and extended SOM have been used in diverse classification and clustering fields such as data mining. But, SOM has had a problem determining optimal number of clusters. In this paper, we propose an improvement of SOM using gap statistic and probability distribution. The gap statistic was introduced to estimate the number of clusters in a dataset. We use gap statistic for settling the problem of SOM. Also, in our research, weights of feature nodes are updated by probability distribution. After complete updating according to prior and posterior distributions, the weights of SOM have probability distributions for optima clustering. To verify improved performance of our work, we make experiments compared with other learning algorithms using simulation data sets.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.381-384
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• 2006

Self Organizing Map(SOM) is a powerful neural network model for unsupervised loaming. In many clustering works with exploratory data analysis, it has been popularly used. But it has a weakness which is the poorly theoretical base. A lot more researches for settling the problem have been published. Also, our paper proposes a method to overcome the drawback of SOM. As compared with the presented researches, our method has a different approach to solve the problem. So, a hybrid SOM is proposed in this paper. Using Monte Carlo computing, a hybrid SOM improves the performance of clustering. We verify the improved performance of a hybrid SOM according to the experimental results using UCI machine loaming repository. In addition to, the number of clusters is determined by our hybrid SOM.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.849-854
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• 2001

Bishop이 제안한 Generative Topographic Mapping(GTM)은 Kohonen이 제안한 자율 학습 신경망인 Self Organizing Maps(SOM)의 확률 버전이다. GTM은 데이터가 생성되는 확률 분포를 잠재 변수, 혹은 은닉 변수를 사용하여 모형화한다. 이것은 SOM에서는 구현될 수 없는 GTM만의 특징이며, 이러한 특징으로 인하여 SOM의 한계들을 극복할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 GTM 모형에 베이지안 학습(Bayesian learning)을 결합하여 작은 오분류율을 가지는 분류 알고리즘인 베이지안 GTM(Bayesian GTM)을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 GTM의 빠른 계산 처리 능력과 데이터에 대한 확률 분포, 그리고 베이지안 추론의 정확성을 이용하여 기존의 분류 알고리즘보다 우수한 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 기존의 분류 알고리즘에서 많이 실험하였다. 학습 데이터를 통하여 이를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.471-476
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• 2004

최근, 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 인터넷 쇼핑몰등을 대상으로 활발히 진행되고 있다. 그 중 SOM(Self-Organizing Feature Maps)을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법은 빠른 수행 속도와 간편하게 사용할 수 있는 장점이 존재하나, 모형에 대한 설명력 부족 및 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점인 모형에 대한 설명력 부족을 베이지안 추론 기법으로 해결하며, 하이브리드 SOM을 이용하여 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 것이 아니라 가중치가 속하게 되는 분포가 결정되도록 한다. 이러한 하이브리드 SOM을 이용하여 동적 웹 정보 추천 기법을 설계하고 구현하여 기존의 웹 정보 추천 기법과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 기법의 우수함이 입증되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.41-48
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• 2007

본 논문은 2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 손실 없는 데이터 전송을 위한 최적의 배치 방법을 제안한다. 제안한 방식은 무선 환경에서 log-normal path loss 모델을 구성하여 최적의 송수신 거리를 결정하고, 센서 노드의 밀도 계산을 통해서 최적의 센서 노드 개수를 구한다. 데이터 손실이 없는 전송을 위해 송수신 가능 거리와 센서 노드의 개수를 이용하여 공간에 최적으로 배치할 수 있는 위치를 SOM(Self-Organizing Feature Maps)으로 탐색한다. 논문에서 실험한 건물에서는 센서노드의 송수신 거리는 20m이고, 최적의 센서 노드 개수는 8개가 되었으며, 시뮬레이션을 통해서 센서 노드의 최적의 위치 탐색과 센서 노드의 연결 상태를 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권1호
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• pp.23-55
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• 2014

본 논문에서는 아시아 컨테이너항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 자기조직화지도 신경망 모형과 Tier모형에 대해서 이론적으로 설명하고, 아시아 38개 컨테이너항만들의 11 년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 국내항만(부산, 인천, 광양항)들이 어떤 항만들과 클러스터링 해야만 하는지에 대한 측정방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기조직화지도 신경망모형에 의한 클러스터링 추세분석에서 국내항만들은 클러스터링을 통해서 효율성을 증대[부산항(26.5%), 인천항(13.05%), 광양항(22.95%)]시 킬 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, Tier모형을 이용한 클러스터링분석에서는 부산항(홍콩, 상해, 마닐라, 싱가포르항), 인천항(아덴, 닝보, 다바오, 방콕항), 광양항(아덴, 닝보, 방콕, 하이파, 두바이, 광저우항)과 각각 클러스터링을 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 자기조직화지도 신경망 모형에 Tier모형을 접목시킨 모형에서는 (1) 부산항은 인천항과 광양항에 비해서 효율성이 더 개선되었다. (2) 인천항은 2001년부터 2007년까지는 효율성이 더디게 개선되었으나, 2008년 이후에는 더욱 개선되었다. (3) 광양항은 2001년부터 2003년까지는 개선도가 높았으나, 2004년 이후 부터는 지속적으로 개선도가 하락하였다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 첫째, 항만정책입안자들이 본 연구에서 사용한 두 가지 모형과 접목시킨 모형을 항만의 클러스터링 정책에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다. 둘째, 본 논문의 실증분석결과 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들로서 나타난 아시아항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영에 대한 내용을 정밀하게 분석하고 도입하여 실시하는 것이 필요하다.

• 한국주거학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.59-67
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• 2012

Developing the modern design of Hanok and providing support for the commercialization model development in recent years propelled by the New Hanok Support Strategies of the central government in conjunction with the New Hanok revitalization related projects reflecting local goverments. New Hanok revitalization, the rekindling and revaluing of human behaviors and interests in local goverments following the social and cultural changes of the past decades, has emeraged as an increasingly traditional area of concerning in New Hanok planning. In this paper we attempt to this discussion by describing recent projects in New Hanok revitalization in Jeollanam-do Province. Therefore, this study aims to examine the classification of compound knowledges based multidimensional relationship by using Self-Organizing Maps (SOM). SOM is an unsupervised learning neural network model for the analysis of high-dimensional input data. By using SOM, we were able to create a cluster map reflecting the characteristics of the New Hanok. In this case the pattern of the preference data was easily understood by visual analysis. Liking for compound knowledge deduced from this data was classified into 8 categories according to the compound knowledge properties of New Hanok. As a result, a systematic approach for analysis the characteristics of individual family and living environment of New Hanoks and 10 space usage patterns the changes in some aspects of New Hanok.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.75-83
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• 2007

일반적으로 변압기의 고장진단을 위해 IEC 코드법이 사용되지만, 이 방법은 가스비율이 규정된 범위 내에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 숙련된 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 정확한 고장의 원인을 판정하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 SOM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 훈련 데이터의 경쟁학습을 통하여 자기 구성 맵을 구축한 후, 실증 데이터를 구축된 맵에 적용하여 고장의 진단이 이루어진다. 또한 클러스터링 기법에 의해 구축된 정상/고장모델과 정상 데이터를 비교함으로써 고장의 추이 및 열화정도를 분석한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해 향상된 진단결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.39-51
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• 2012

군집분석은 마이크로어레이 발현자료에서 유전자 혹은 표본들의 유사한 특성을 갖는 연관구조를 조사하는데 중요한 도구이다. 본 논문에서는 마이크로어레이 자료에서 계층적 군집방법, K-평균법, PAM (partitioning around medoids), SOM (self-organizing maps) 그리고 모형기반 군집방법 들의 성능을 3가지 군집 타당성 측도인 내적 측도, 안정적 측도 그리고 생물학적 측도를 가지고 비교분석하고자 한다. 모의실험을 통해 생성된 자료와 실제 SRBCT (small round blue cell tumor) 자료를 가지고 여러 가지 군집방법들의 성능을 비교하였으며 그 결과 모의실험 자료에서는 거의 모든 방법들이 3가지 군집측도에서 원래 자료와 일치하는 좋은 군집 결과를 나타내었고 SRBCT 자료에서는 모의실험 자료처럼 명확한 군집화 결과를 보여주지는 않으나 내적측도의 실루엣 너비 (Silhouette width) 관점에서는 PAM 방법, SOM, 모형기반 군집방법 그리고 생물학적 측도에서는 PAM 방법과 모형기반 군집방법이 모의실험 결과와 비슷한 결과를 얻었고 안정적 측도에서 모형기반 군집방법이 다른 방법들보다 좋은 군집결과를 보여주었다.