• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1966-1967
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• 2011

본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1365-1366
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• 2015

본 논문에서는 HOG 특징을 이용한 다항식 방사형 기저함수 신경회로망 기반 숫자 인식 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 숫자 인식 시스템은 HOG 특징을 이용하여 숫자를 입력 데이터로 사용하기 위해 특징을 계산한다. 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망은 고차원 데이터의 입-출력 형태를 갖는 클래스를 분류하는데 용이하며, 활성함수의 중심점 및 분포상수는 Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘에 의해 초기 값을 설정한다. 또한 제안한 분류기의 최적화를 위해 Particle Swarm Optimization(PSO)를 사용하여 최적화된 분류기의 성능을 비교한다. 숫자 인식을 위하여 공인 데이터베이스인 MNIST handwritten digit database를 사용하여 분류기의 성능을 평가하고 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1964-1965
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1343-1344
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• 2015

본 연구에서는 증분형 FCM(Incremental Fuzzy C-Means: Incremental FCM) 클러스터링 알고리즘을 기반으로 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks: RBFNN) 패턴 분류기를 설계한다. 방사형 기저함수 신경회로망은 조건부에서 가우시안 함수 또는 FCM을 사용하여 적합도를 구하였지만, 제안된 분류기에서는 빅 데이터간의 적합도를 구하기 위해 증분형 FCM을 사용한다. 또한, 빅 데이터를 학습하기 위해 결론부에서 재귀최소자승법(Recursive Least Square Estimation: RLSE)을 사용하여 다항식 계수를 추정한다. 마지막으로 추론부에서는 증분형 FCM에서 구한 적합도와 재귀최소자승법으로 구한 다항식을 이용하여 최종 출력을 구한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1962-1963
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 최적화된 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks) 분류기를 제안한다. RBFNN은 입력층, 은닉층, 출력층의 3층 구조로 되어 있으며 Multi Dimension, Predictive ability, Robustness한 특징이 있다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. RBFNN은 은닉층의 노드수와 FCM 클러스터링의 퍼지화 계수, 연결가중치의 다항식 타입이 모델의 성능의 향상에 영향을 미치기 때문에 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 제안된 모델을 평가하기 위해 패턴분류에 많이 사용되는 Iris 데이터와 Wine 데이터를 이용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.586-591
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• 2014

본 연구에서는 인공 벌 군집(ABC: Artificial Bee Colony) 알고리즘을 이용하여 주어진 레이더 데이터로부터 강수 사례와 비강수 사례를 분류하는 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs: Radial Basis Function Neural Networks)분류기를 소개한다. 기상청에서 사용하고 있는 기상 레이더 데이터의 특성 분석을 통해 입력 데이터를 구성한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 조건부에서는 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하여 적합도를 계산하고, 결론부에서는 최소자승법(LSE: Least Square Method)을 이용하여 다항식 계수를 추정한다. 추론부에서 최종출력 값은 퍼지 추론 방법을 이용하여 얻어진다. 제안된 분류기의 성능은 기상청에서 사용하는 QC와 CZ 데이터를 고려하여 비교 및 분석되어진다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.533-538
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• 2013

최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.355-360
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• 2015

본 논문에서는 필기체 숫자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA) 기반 방사형 기저함수 신경회로망(pRBFNNs) 패턴 분류기를 설계한다. 제안된 패턴 분류기는 PCA를 이용한 데이터 전처리 단계와 pRBFNNs를 이용한 분류 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 PCA를 사용하여 주어진 데이터의 정보손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고, 이를 분류 단계인 pRBFNNs의 입력으로 사용한다. 제안된 분류기의 조건부에서는 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 알고리즘으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 결론부에서는 최소자승법(LSE)을 사용하여 다항식 계수를 구하였다. 제안된 분류기의 성능평가를 위해 대표적인 필기체 숫자데이터인 MNIST 데이터를 사용하였으며, 제안된 분류기의 결과를 기존 다른 분류기들과 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.731-738
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• 2011

In this paper, we introduce an advanced architecture of K-Means clustering-based polynomial Radial Basis Function Neural Networks (p-RBFNNs) designed with the aid of SSOA (Space Search Optimization Algorithm) and develop a comprehensive design methodology supporting their construction. In order to design the optimized p-RBFNNs, a center value of each receptive field is determined by running the K-Means clustering algorithm and then the center value and the width of the corresponding receptive field are optimized through SSOA. The connections (weights) of the proposed p-RBFNNs are of functional character and are realized by considering three types of polynomials. In addition, a WLSE (Weighted Least Square Estimation) is used to estimate the coefficients of polynomials (serving as functional connections of the network) of each node from output node. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed model are improved. The proposed model is illustrated with the use of nonlinear function, NOx called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.