• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.536-544
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• 2017

무선 RSSI fingerprinting 방식은 기존 무선 인프라를 이용하면서 적정수준의 정확도를 얻을 수 있는 실내위치인식 방법 중의 하나이다. 하지만 라디오 맵 구성( fingerprint calibration) 과정에서 목표 환경의 다양한 위치에서 정확한 물리적 좌표와 무선 신호를 측정해야 하므로 시간과 노력이 많이 소요된다. 이 논문은 이러한 방식으로 위치 정보를 수집하지 않고 반지도식 자기조직화지도 학습 알고리즘을 사용하여 labeled RSSI를 얻고 RSSI 조합으로부터 맵을 구성하는 방법을 제안한다. 모의 데이터에 대한 실험을 통해 제안 방법이 fingerprint 데이터베이스로 부터 1%의 RSSI 샘플을 가지고 효과적인 전체 맵을 얻을 수 있다는 결론을 얻었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권3호
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• pp.157-168
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• 2014

본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.69-71
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• 2000

군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권2호
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• pp.277-282
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• 2003

웹으로부터 유용한 정보를 얻기 위한 연구는 현재 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 특히 웹 로그 데이터의 희소성에 대한 문제 해결과 이를 통한 웹 사용자의 군집화 방안에 대하여 연구하였다. MCMC 방법의 베이지안 추론에 의한 결측치 대체 기법을 이용하여 웹 데이터의 희소성을 제거하였고, 주성분에 의한 산점도를 통하여 형상지도의 차원을 결정한 자기 조직화지도를 이용하여 웹 사용자의 군집화를 수행하였다. 제안 기법은 기존의 방법들에 비해 모형의 정확도와 빠른 학습 시간을 제공하여 주었다. KDD Cup 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 방법에 대한 문제 해결 절차 및 성능 평가를 객관적으로 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.413-421
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• 2010

본 논문에서는 로봇 축구용 카메라를 사용하는 기존 경로계획의 제한적인 사항을 극복하기 위해서 컬러 인식법에 의한 경로계획방법을 제시한다. 제안된 연구에서는 움직이는 목표물이 스웜로봇과 멀리 있어도 로봇의 직선 시야를 기반으로 동료 로봇을 따라가며, 움직이는 목표물을 추적 할 수 있다. 제안된 포텐셜 필드는 동료 로봇과의 충돌과 장애물과의 충돌을 피하면서 스웜 로봇들이 움직이는 목표물을 향하여 이동하게 한다. 결국, 스웜 로봇들 사이의 시각적 도움에 의해 최종 목표물에 모든 스웜 로봇들이 도달하게 된다. 제안된 방법은 움직이는 파티클, 즉 점 로봇이 아닌 논홀로노믹 제한이 있는 유니 사이클 로봇들을 대상으로 자기 조직화 방법을 제시하기 때문에 실제 하드웨어 적용시 유용하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.277-277
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• 2021

합류부는 인공수로 또는 자연하천에서 흔히 존재하며 매우 복잡한 흐름 구조가 발생하는 곳이다. 특히 본류와 지류의 유속장의 차이에 따라 발생하는 전단층은 흐름과 물질이 혼합되는 경계면이 되며, 흐름 구조가 전단층을 따라 발달한다는 특징으로 인해 수리학적으로 매우 중요하다. 최근 원격탐사 기법의 발전에 따라 위성이나 드론과 같은 무인 이동체를 이용한 하천 계측법이 수질 및 지형변화 연구들에 광범위하게 적용되고 있다. 그 중 RGB 항공영상은 해상도가 높고 취득 비용이 저렴하여 확장성 및 활용도가 높다. 본 연구에서는 합류부 전단층이 촬영된 RGB 항공 영상을 이용해 합류부 전단층 분석에 활용하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법은 RGB 항공 영상에서 본류와 지류의 수체 영역을 각각 추출하기 위해 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 이용한다. 추출된 수체 영역에는 자기조직화지도(self-organizing map)을 적용하고 좌표 변환을 하여 정량적인 특징을 추출한다. 본 연구에서는 알고리듬의 적용 예로서 구글어스를 통해 확보된 낙동강-남강 합류부의 항공 영상을 분석한다. 본 추출법을 이용하면 접촉식 센서를 이용하는 기존의 전단층 계측 방법들에 비해 경제적이고 안전하며 합류부 흐름의 평면적 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.600-611
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• 1996

최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.547-553
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• 2008

본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.137-140
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• 2011

시설의 안전성 평가에 대한 연구는 안전성에 영향을 주는 데이터를 정량화하여 획일적인 자동 수행하는 안전관리가 주를 이루고 있다. 이와 달리 자율수행은 수집 된 상황 정보나 상태 데이터를 이용하여 안전성을 예측하고 사고 위험성을 경보하여 사고를 예방 할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 시설물 중에서 가스배관의 부식에 대한 판단을 위해서 신경망의 대표적 비지도학습인 자기조직화지도를 적용한다. SOM의 적용에서는 주변효과를 보완하기 위해서 관계적관점지도로 맵을 구성한다. 학습 할 데이터는 가스배관의 방식전위이다. 배관의 부식상태를 확인하기 위하여 수집 된 데이터인 방식전위에는 부식에 대한 위험요인이 내재되어 있다. 학습 후 새로운 데이터가 입력되면 각 상태 군집의 중심뉴런과 맵핑된 뉴런의 유사도를 측정하여 배관의 부식상태를 결정한다. 제안 된 방법으로 판단 된 결과를 기존에 사람이 판단한 결과와 비교하여 검증한다. 이를 통해 배관의 부식상태를 자율적이고 신속하게 판단하여 지능화 된 가스배관 관리로 활용한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2061-2065
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• 2008

본 연구는 강우-유출 및 TOC의 패턴 분류를 위하여 광주 광산 강우관측소의 강우량자료와 나주지점의 유출량 그리고 기존의 BOD 및 COD 수질농도 측정값에 비하여 적은 오차요인과 빠른 시간에 결과 값을 얻을 수 있으며 유출량과 난분해성 물질에 대한 해석이 가능하고 재현성이 탁월한 TOC자료를 사용하였다. SOM을 적용하기 위해 먼저 Map의 크기는 Garcia가 제시한 $M=5{\sqrt{N}}$을 이용하여 결정한다. 이러한 비선형적인 다변량 자료를 분석하기 위해서 Map에 의해 구분된 자료 위치를 추출하여 원자료를 재구축하고 이를 통해 원자료를 패턴별로 분류 할 수 있었다. 이러한 패턴별 분류를 통해 유출량에 따른 TOC자료를 2차원의 Map 상에 시각적으로 가시화하여 비선형적인 경향이 강한자료의 분포적 양상을 이해하는데 큰 도움이 되며, 향후 이를 통해 예측을 위한 모형화 과정에도 크게 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 강우자료 또는 유출량 자료만을 이용한 단일변량의 패턴분류를 위해 SOM의 적용이 가능할 것으로 판단되며, 이는 각 변량의 본질적인 특성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.