• 소음진동
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• 제10권2호
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• pp.331-337
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• 2000

The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Many research has been conducted to manipulate field vibration signal data for diagnosing the fault of designated machinery. As the pattern recognition tool of that signal, neural network which use usually back-propagation algorithm was used in the diagnosis of rotating machinery. In this paper, self-organizing feature map(SOFM) which is unsupervised learning algorithm is used in the abnormal defect diagnosis of rotating machinery and then learning vector quantization(LVQ) which is supervised learning algorithm is used to improve the quality of the classifier decision regions.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.18-28
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• 1997

이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제10권4호
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• pp.27-37
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• 1991

본 논문에서는 퍼지벡터양자화보다 양자화 왜곡을 더욱 저감시키기 위하여 에너지부분공간을 도입한 퍼지벡터양자화(energy subspace fuzzy vector quatization : ESFVQ)를 제안하였으며, 그것을 화자적응에 적용한 에너지부분공간 퍼지벡터양자화 화자적응기법에 의하여 미지화자의 한국어 단어를 인식하였다. 화자적응을 위한 학습과정에서 에너지 부분공간에 따른 퍼지 히스토그램으로 사상코드북을 작성하였으며, 인식과정에서 미지화자의 음성을 ESFVQ에 의해 복화화하므로써 인식율의 향상을 도모하였다. 남성 2인과 여성 1인이 발성한 DDD 전화 지역명에 대하여 ESFVQ에 의한 양자화 왜곡 및 화자적응 단어 인식율을 측정하여 그 성능을 평가하였다. ESFVQ의 양자화 왜곡은 벡터 양자화보다 22% 감소되었으며, 퍼지 벡터 양자화보다 5% 감소되었다. 또한, ESFVQ에 의한 화자적응방법으로 인식한 결과, 화자적응을 고려하지 않은 방법보다 26%, 벡터 양자화에 의한 방법보다 11%의 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권5호
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• pp.533-540
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• 1992

The Self Creating and Organizing (SCO) is a new architecture and one of the unsupervized learning algorithm for the artificial neural network. SCO begins with only one output node which has a sufficiently wide response range, and the response ranges of all the nodes decrease automatically whether adapting the weights of existing node or creating a new node. It is compared to the Kohonen's Self Organizing Feature Map (SOFM). The results show that SCONN has lots of advantages over other competitive learning architecture.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.77-86
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• 2005

본 논문에서는 분류오차를 추출하고 학습하여 분류성능을 개선하는 LVQ 학습 알고리즘을 설계하였다. 제안된 LVQ학습 알고리즘은 초기기준백터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, LVQ 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하는 학습네트워크이다. 분류오차가 발생되는 패턴백터로 추출하기 위하여 오차유발조건을 제안하였고, 이 조건을 이용하여 분류오차를 유발시키는 입력패턴벡터로 구성되는 패턴백터공간을 구성하여 분류오차가 발생되는 패턴백터를 학습시키므로 분류오차수를 감소시키고, 패턴분류성능을 개선하였다. 제안된 학습알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터와 EMG 데이터를 학습백터 및 시험 백터로 사용하여 시뮬레이션 하였고, 제안된 학습방식의 분류 성능은 기존의 LVQ와 비교되어 기존의 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.682-689
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• 2019

부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권4호
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• pp.82-90
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• 2009

Pneumatic cylinder is one of the low cost actuation sources which have been applied in industrial and prosthetic application since it has a high power/weight ratio, a high-tension force and a long durability However, the control problems of pneumatic systems, oscillatory motion and compliance, have prevented their widespread use in advanced robotics. To overcome these shortcomings, a number of newer pneumatic actuators have been developed such as McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle (PAM) Manipulators. In this paper, one solution for position control of a robot arm, which is driven by two pneumatic artificial muscles, is presented. However, some limitations still exist, such as a deterioration of the performance of transient response due to the changes in the external load of the robot arm. To overcome this problem, a switching algorithm of the control parameter using a learning vector quantization neural network (LVQNN) is proposed in this paper. This estimates the external load of the pneumatic artificial muscle manipulator. The effectiveness of the proposed control algorithm is demonstrated through experiments with different external working loads.

• 한국음향학회지
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• 제11권3호
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• pp.40-52
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• 1992

본논문에서는 불특정화자 음성인식의 문제점이 되는 개인차에 의한 변동을 흡수하기 위하여 사상멤버쉽함수에 의한 화자적응 단어인식 방법을 제안하였다. 이방법의 학습과정에서는 미지화자의 표준화자의 스펙트럼패턴 사이에서 작성된 사상코드북에 퍼지이론을 도입하여 사상멤버쉽함수를 작성하였으며, 인식과정에서는 미지화자의 음성패턴을 사상멤버쉽함수에 의해 표준화자의 음성패턴에 적응된 패턴으로 재구성하고 뉴럴-퍼지패턴매칭에 의해 단어를 인식하였다. 본 방법의 타당성을 평가하기 위하여, 28개의 DDD 지역명을 대상으로 실험한 결과, 종래의 사상코드북에 의한 벡터양자화 화자적응방법에서는 64.9[%], 퍼지벡터양자화 화자적응방법에서는 76.1[%]의 인식율을 얻었으나, 사상멤버쉽함수에 의한 화자적응방법에서는 95.4[%]의 향상된 인식율을 얻으므로써 인식성능의 우수함을 확인하였다. 또한 사상멤버쉽함수의 작성과정에서는 반복된 학습과정이 불피요하며, 기억용량과 계산량도 사상코드북에 의한 화자적응방법보다 각각 1/30, 1/500배 정도였다.