• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권2호
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• pp.204-206
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• 2008

In this paper, we proposed the recognition method that automatically extracts cracks from a surface image acquired by a digital camera and recognizes the directions (horizontal, vertical, -45 degree, and 45 degree) of cracks using the fuzzy single layer perceptron. We compensate an effect of light on a concrete surface image by applying the closing operation, which is one of the morphological techniques, extract the edges of cracks by Sobel masking, and binarize the image by applying the iterated binarization technique. Two times of noise reduction are applied to the binary image for effective noise elimination. After the specific regions of cracks are automatically extracted from the preprocessed image by applying Glassfire labeling algorithm to the extracted crack image, the cracks of the specific region are enlarged or reduced to $30{\times}30$ pixels and then used as input patterns to the fuzzy single layer perceptron. The experiments using concrete crack images showed that the cracks in the concrete crack images were effectively extracted and the fuzzy single layer perceptron was effective in the recognition of the extracted cracks directions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.11-16
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• 2005

최근에 퍼지 이론을 인공 신경망에 접목하여 개선된 성능을 보이려는 경향이 많다. Goh는 퍼지단층 퍼셉트론 알고리즘과 일반적인 델타 규칙(Generalized delta rule)에 기반한 개선된 퍼지 퍼셉트론을 제안하여 Exclusive-OR(XOR) 문제 등을 해결하였다 그러나 이 방법은 계산량의 증가와 복잡한 영상인식에 적응하기에는 어려움이 있다. 논문에서는 동적 역치조정에 의한 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 방법은 페턴인식의 벤치마크로 사용되는 XOR문제에 적용된다. 또한 영상 응용영역으로서 디지털 영상의 인식에 적용한다. 실험결과에서 항상 수렴하지는 않지만 그러나 제안된 모델은 학습시간의 개선과 높은 수렴율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1387-1393
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• 2007

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.406-412
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• 2001

본 논문은 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘의 학습 시간과 수렴성을 개선하기 위해 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하며 퍼지 논리를 이용한 새로운 뉴런 구조를 제시하고, 이를 바탕으로 생리학적 퍼지 단층 퍼셉트론(P-FLSP: Physiological Fuzzy Single Layer Perceptron)에 대한 학습 모형과 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 학습 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 Exclusive OR 문제, 3-bit parity 문제 그리고 차량 번호판 인식 문제 등에 적용하여 피곤의 피지 단층 퍼셉트론 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 학습 알고리즘(P-FSLP)이 기존의 퍼지 단층 학습 알고리즘보다 지역 최소화에 빠질 가능성이 감소하였으며 학습 시간과 수렴성도 개선되었을 뿐만 아니라, 영상 인식등에 대한 응용 가능성도 제시되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1312-1320
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• 2003

본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층 구조 신경망이 고려되었다. 다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오루 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 단층 퍼셉트론에 ART1을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가 생성(self-generation)하는 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART1을 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과. 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권1호
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• pp.36-39
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• 2004

In this paper, a method of improving the learning speed and convergence rate is proposed to exploit the advantages of artificial neural networks and neuro-fuzzy systems. This method is applied to the XOR problem, n bit parity problem, which is used as the benchmark in the field of pattern recognition. The method is also applied to the recognition of digital image for practical image application. As a result of experiment, it does not always guarantee convergence. However, the network showed considerable improvement in learning time and has a high convergence rate. The proposed network can be extended to any number of layers. When we consider only the case of the single layer, the networks had the capability of high speed during the learning process and rapid processing on huge images.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.883-889
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• 2005

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART-1에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ART-1과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ATR-1 기반 퍼지 다층 지도 학습 알고리즘을 제안 한다. 자가 생성을 이용한 제안된 퍼지 지도 학습 알고리즘은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART-1을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 주민등록증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상도 개선되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.490-495
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• 1999

본 논문에서는 인공 신경망과 퍼지 논리의 장점을 뉴런 구조에 적용하여 학습 속도가 마르며 수렴률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공신경망의 벤치 마크로 사용되는 XOR문제 n 비트 parity문제와 현실적인 이미지 응용을 위해 자동차 번호 판에서 숫자 이미지에 적용시켜 보았다. 실험결과, 모든 자료 값과 목표 값에 대해서 항상 수렴을 보장하는 것은 아니다. 그렇지만, 학습 속도가 빠르며 수렴률의 향상을 보였다. 제안된 방법은 임의의 충으로 확장이 가능하다. 여기서는 단층의 경우만을 고려하여 빠른 속도와 방대한 이미지에 대해서 빠른 처리를 가능하게 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.447-452
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• 2005

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.