• 한국음향학회지
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• 제10권2호
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• pp.5-12
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• 1991

본 논문에서는 한국어 연결 숫자음 인식을 하였다. 처리 시간을 줄이기 위하여 벡터양자화와 1-段 DP 법을 결합하는 방법을 도입하였으며, 표준패턴의 수를 줄이기 위한 새로운 group-labelling 기법을 제안하였다. 여기서 group-labelling은 벡터양자화에 의해 연결 숫자음을 각각 group으로 분류하여 labelling에 줌으로서 인식 대상이 되는 표준패턴의 수를 줄여주는 방법이다. 이 방법을 평가하기 위하여 3 연결 숫자음을 대상으로 실험한 결과, labelling된 group의 선택 수가 적을수록 표준패턴의 수가 감소하므로써 계산량을 감소시킬 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3086-3097
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• 2000

본 논문에서는 손으로 자유스럽게 그린 서식 문서에서 문자 영역을 분리하고, 이 중 선 성분을 벡터화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선 이진화 및 세선화 과정에서의 데이터 손실을 방지하기 위해 스캔한 영상에 DRC 알고리즘을 적용한다. 그리고 영상의 기울어짐을 교정하기 위해 세선화된 영상에 허프 변환을 적용하여 기울어짐을 추정하고 교정한 다음, 서식의 구조를 이루는 선 성분을 추출해 낸다. 그리고 문자 영역은 연결 요소 분석법에 의해 문자 영역을 나타내는 데이터로 변환되며, 추출된 선 성분을 정렬, 합병 및 교정처리를 통해 벡터화 된다. 제안된 방법의 실효성을 입증하기 위해 각각 25명의 다른 사람이 필기구에 제한을 두지 않고 하나는 자를 사용하여 작성하고 다른 하나는 자를 사용하지 않고 작성한 서식에 대해 실험한 결과 전체 750개의 벡터 집합 중에서 전처리를 하지 않은 경우에는 666개, 전처리를 한 경우에는 746개의 서식 벡터 검출에 성공하여 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제30권4호
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• pp.419-426
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• 2007

본 논문에서는 맛 인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 맛(쓴맛, 단맛, 신맛, 짠맛)학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 맛 활성화 신호의 세기가 사용되었고, 맛 패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하였고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 패턴벡터는 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 하였다. 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.95-103
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• 2006

본 논문에서는 뇌파인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 뇌파 학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 알파리듬과 베타리듬의 주파수와 진폭이 사용되었고, 뇌파패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 된다. 뇌파 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.257-262
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• 2002

영상을 적은 비트로 표현할 때 먼저 양자화를 이용하여 칼라맵을 생성한다. 그리고 적은 비트의 칼라맵으로도 인간의 시각에 적합하게 표현하기 위해 디더링을 결합한다. 본 논문에서는 디더링 기법중 오차확산법이 주변화소로 양자화 에러를 확산한다는 것을 고려하여 칼라맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 LBG 알고리즘의 개선하여 클러스터의 양자화 벡터를 구하는 각각의 반복단계에서 현재 양자화 벡터와 새로운 중심값(centroid)을 연결하는 직선 상에서 새로운 양자화벡터를 구하는 기존의 알고리즘에 에러를 고려하여 새로운 양자화 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 제안방법을 적용하였을 때 기존의 LBG 알고리즘에 비해 양자화 영상과 디더영상의 화질이 개선되었다. 또한 각 칼라별 MSE 와 영상전체 MSE 에 대해서도 제안방법은 기존의 LBG 알고리즘에 대해 개선되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권3호
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• pp.407-421
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• 2015

본 연구에서는 연립일차방정식에 대한 교사의 수학 전문성 신장을 위하여 연립일차방정식의 다양한 표현을 탐색하고, 그 해결 방법인 소거법의 의미를 분석했다. 연립일차방정식은 언어적 표현, 직사각형 표현, 방정식 표현, 직선(또는 그래프) 표현, 첨가행렬 표현, 행렬 표현, 일차결합(또는 벡터) 표현으로 나타낼 수 있다. 직사각형 표현은 계수가 자연수이고 해가 양인 값을 찾는데 유용하다. 직선 표현에서 기울기와 절편을 Cramer의 공식과 연결시켜 줄 수 있다. 한 미지수를 소거하는 것은 축이나 축에 평행한 직선의 방정식을 구하고, 그것을 사용하여 다른 축이나 축에 평행한 직선으로 바꾸는 것이다. 이런 점에서 가감법이라는 대수적 절차를 직선을 사용하여 시각적으로 이미지화할 수 있다. 일차방정식의 해법에서 사용하는 방정식의 일차결합은 직선족과 방향벡터로 바꾸어 생각할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.387-389
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• 2009

본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.