• 지구물리
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• 제9권2호
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• pp.99-103
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• 2006

3D object recognition independent of translation and rotation using an ultrasonic sensor array, invariant moment vectors and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks is presented. Using invariant moment vectors of the acquired 16×8 pixel data of square, rectangular, cylindric and regular triangular blocks, 3D objects could be classified by SOFM neural networks. Invariant moment vectors are constant independent of translation and rotation. The recognition rates for the training and testing data were 95.91% and 92.13%, respectively.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.378-383
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• 1998

A FOV, that stands for "Field Of View", refers to the maximum area where a camera could be wholly seen. If a FOV of CCD camera cannot the cover overall inspection area, the overall inspection area should be divided into sub-areas of size FOV. In this paper, we propose a new neural network-based FOV generation method by using a newly modified self-organizing map(SOM) which has multiple structure based on a self-organizing map, and uses new training rule that is composed of the movement, creation and deletion terms. Then, experiment results using real PCB indicate the superiority of the method developed in this study to the existing sequential method.al method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.223-230
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• 2001

자기구성 지도는 주어진 입력에 대해 올바른 출력 값이 제공되지 않는 비교사 방식으로 학습된다. 또한, 반응하는 순서나 위치를 통해 위상이 보존(topology preserving)되는 특성을 가지고 있어 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나, 자기 구성지도는 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 구조 적응형 자기구성 지도는 자기구성 지도의 고정된 구조 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 또한 중요한 문제이다. 이 논문에서는 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도보다 다소 높은 인식률을 보였고, 숫자 별 인식률 편차를 줄일 수 있었다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.