Kohonen이 제안한 자기조직화 지도(Self Organizing Maps : SOM)는 매우 빠른 신경망 모형이다. 하지만 다른 신경망 모형과 마찬가지로 학습 결과에 대한 명확한 규칙을 제시하지 못할 뿐만 아니라 지역적 최적값으로 빠지는 경우가 종종 있다. 본 논문에서는 이러한 자기조직화 지도의 모형에 대한 설명력을 부여하고 전역 최적값으로 수렴할 수 있는 예측 성능을 갖는 모형으로서 자율학습 신경망에 베이지안 추론을 결합한 자기조직화 지도를 위한 베이지안 학습(Bayesian Learning for Self Organizing Maps ; BLSOM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 자기조직화 지도가 지역적 해에 머물러 있는 것에 비해서 언제든지 전역적 해로 수렴함이 실험을 통하여 밝혀졌다.
다양한 재무정보를 이용하여 기업간 경쟁적 벤치마킹을 수행하는 것은 매우 어려운 작업인 동시에 분석에 상담한 시간이 소요된다. 본 연구에서는 재무정보를 이용한 기업간 경쟁적 벤치마킹을 효과적으로 수행하기 위하여 대표적인 자율신경망 모형인 자기조직화 신경망을 분석에 이용하였다. 자기조직화 신경망은 다차원적인 재무자료를 2차원 출력 공간으로 투영함으로써 결과를 시각화하는데 매우 효과적이며, 시각화된 결과는 재무적인 경쟁우위에 따라 기업을 군집화함으로써 효과적인 경쟁적 벤치마킹을 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 1998년. 1999년, 그리고 2000년 상반기까지의 국내 제조업체 재무구조 분석사례에 자기조직화 신경함을 적용하여 재무적 경쟁우위에 따른 기업들의 군집화 모형으로서의 가능성을 제시하였다.
기존 Kohonen의 자기조직화 지도(self-organizing feature map)는 학습시 많은 입력 패턴이 필요하며 이에 따른 학습 시간 역시 증가하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 B. Bavarian은 위상학적 위치에 따라 각기 다른 학습률(learning rate)을 갖도록 하였으나 자기조직화가 정밀하게 되지 않는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 자기조직화 지도의 학습시 계산량이 많은 가우시안 함수를 근사곡선(approximate curve)으로 변형하여 수렴속도를 향상시켰고 학습 횟수에 따라 근사곡선의 폭을 동적으로 변화시킴으로써 자기조직화지도의 수렴도를 개선하였다.
본 논문은 인공신경망(artificial neural network)의 한 종류인 자기조직화 지도(self-organizing map)를 이용하여 비교말뭉치(comparable corpora)로부터 이중언어사전(bilingual lexicon)을 자동으로 구축하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 우리가 대상으로 하는 언어 쌍마다 말뭉치 혹은 초기사전과 같은 언어 자원을 수집하고 그것을 필요에 맞게 가공하는 것은 매우 어려운 일이다. 이런 관점에서 볼 때, 비지도학습(unsupervised learning) 방법 중 하나인 자기조직화 지도를 이용하여 사전을 구축하면 다른 방법에 비해 적은 노력으로도 더 높은 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 한국어와 불어에 대하여 실험을 하였고, 그 결과 적은 양의 초기사전으로도 주목할 만한 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 학습 파라미터에 대해 좀 더 다양한 실험을 하고, 다른 언어 쌍으로의 적용 및 기존의 평가사전을 확장하여 더 많은 경우에 대해 실험하는 것을 들 수 있다.
본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 신경망의 일종인 자기조직화지도(Self Organizing Map)을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 자기조직화지도는 자율 학습에 의한 클러스터링을 수행하는 알고리즘으로써 컨트롤러에 가중치를 부여하고 컨트롤러 간 거리를 계산하여 효율적인 컨트롤러 선택을 목표로 한다.
자기조직화지도는 고차원의 원자료를 노드들로 이루어진 저차원의 공간으로 투영하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 고차원의 자료를 노드들을 사용하여 2 또는 3차원의 공간에서 시각화할 수 있고, 이를 통해 자료의 특성을 탐색하는데 유용하다. 자료의 구조를 파악하기 위해 종종 노드들에 대한 군집분석을 시도하는데, 군집분석의 중요한 문제중 하나는 군집의 개수를 결정하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 군집타당성지수들이 지금까지 개발되어 왔고, 이러한 지수들은 자기조직화지도의 노드들의 군집분석에 직접적으로 적용될 수 있다. 그러나, 자기조직화 지도가 원자료의 위상적 특성을 저차원 공간에 반영할 수 있다는 특징을 갖는데 반해, 이러한 일반적인 지수들은 이를 고려하지 않는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 원자료의 위상적 특성을 고려한 노드들 사이의 연결강도를 기반으로 하는 군집타당성지수를 제안한다. 이 새로운 군집타당성지수의 성능은 모의실험을 통해 기존의 군집타당성지수들과의 비교되고 검증된다.
실세계환경에서 물체를 추적하는 기술은 영상의 지속적인 변화 및 영상데이터 방대함과 처리속도의 문제로 인하여 해결하기 어려운 문제이다. 특히 해상과 같은 환경에서는 더욱 어려운 현실이다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 물체를 추적하고 탐지하기 위한 방법으로 자기조직화 신경망을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서의 접근 방법은 코호넨의 자기 조직화 신경망 분석 기법과 영역확장 기법 및 에너지 최소화함수를 이용하여 물체 추적시스템을 구성하였다. 자기조직화 신경망은 하나의 프레임 내에서 이동하는 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고 연속적인 영상에서 이전에 탐지되어진 뉴런의 위치를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 자기조직화 신경망을 이용한 물체 추적의 실험결과 다양한 환경의 변화에서도 물체의 추적이 가능함을 알 수 있었다.
자기조직화 지도(SOM)은 T. 코호넨의 주도하에 개발된 비지도 학습 신경망 모형이다. 그 동안 패턴인식과 문서검색 분야에 주로 응용되어 왔기 때문에 통계학 분야에서는 덜 알려졌으나, 최근 K-평균 군집화에 대한 대안적 데이터 마이닝 기법으로 활용되기 시작하였다. 본 연구에서는 SOM의 한 버전인 PC-SOM(주성분 자기조직화 지도)을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다. PC-SOM은 1차원적 SOM 알고리즘을 반복 수행하여 2차원, 3차원 등의 SOM을 얻는 방법이기 때문에 기존 SOM과는 달리 사전 Map의 크기를 확정할 필요가 없다. 또한, 기존 SOM에 비하여 향상된 시각화를 가능하게 한다.
자기조직화 지도(self-organizing feature map)는 학습시 수렴하기 위하여 많은 입력패턴을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 자기조직화 지도 학습시 학습률이 일정한 이웃 상호작용 집합을 동적 가우시안 함수로 변환하여 수렴속도와 수렴도를 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이웃 상호작용 함수로 사용된 가우시안 함수의 편차와 폭을 학습 회수에 따라 감소하는 동적 성질과 승자 뉴런으로부터의 위상학적 위치에 따라 각기 다른 학습률을 갖도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 자기조직화 지도의 수렴속도와 수렴도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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