• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.379-381
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• 2006

본 연구는 디스플레이 제품의 OSD(On Screen Display) 메뉴의 문자 오류 검사 과정을 자동화하는 방법과 FMM 신경망을 이용한 실시간 문자인식 방법을 제안한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케줄링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 디스플레이 제품의 OSD 메뉴와 같이 특수한 구조를 갖는 문서영상에 대한 논리적인 구조분석을 통해서 연속적인 문서영상을 발생시켜서 검증과정을 자동화하는 작업스케줄링 방법을 제안하고 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM신경망을 적용한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 시스템의 유용성을 고찰한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소론 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.341-346
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• 2013

본 연구에서는 수정된 구조의 FMM 신경망으로부터 패턴 인식을 위한 규칙 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습데이터에서 특징값에 대한 빈도 요소를 반영하는 하이퍼박스 정의를 기반으로 하는데, 이로부터 특징과 패턴클래스 간의 상호 연관도 요소를 정의 하였다. 이는 기존의 모델에서 사용되는 하이퍼박스 중첩테스트 및 축소(contraction) 기법을 사용하지 않아도 하이퍼박스의 중첩에 의한 분류의 모호성을 해결할 수 있게 한다. 본 연구에서는 패턴 클래스의 각 차원별로 퍼지 분할을 기반으로 하는 수정된 하이퍼박스 멤버쉽 함수와 이를 사용하는 학습방법을 제시한다. 제안된 기법으로부터 특정패턴의 분류를 위한 자극성(excitatory) 특징 및 억제성(inhibitory) 특징을 구분하고 이들 정보는 규칙 생성과정에 적용된다. 수화 인식에 관한 실험에 제안된 방법론을 적용함으로써 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 고찰하였다.