• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.381-384
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• 2006

Self Organizing Map(SOM) is a powerful neural network model for unsupervised loaming. In many clustering works with exploratory data analysis, it has been popularly used. But it has a weakness which is the poorly theoretical base. A lot more researches for settling the problem have been published. Also, our paper proposes a method to overcome the drawback of SOM. As compared with the presented researches, our method has a different approach to solve the problem. So, a hybrid SOM is proposed in this paper. Using Monte Carlo computing, a hybrid SOM improves the performance of clustering. We verify the improved performance of a hybrid SOM according to the experimental results using UCI machine loaming repository. In addition to, the number of clusters is determined by our hybrid SOM.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.471-476
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• 2004

최근, 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 인터넷 쇼핑몰등을 대상으로 활발히 진행되고 있다. 그 중 SOM(Self-Organizing Feature Maps)을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법은 빠른 수행 속도와 간편하게 사용할 수 있는 장점이 존재하나, 모형에 대한 설명력 부족 및 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점인 모형에 대한 설명력 부족을 베이지안 추론 기법으로 해결하며, 하이브리드 SOM을 이용하여 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 것이 아니라 가중치가 속하게 되는 분포가 결정되도록 한다. 이러한 하이브리드 SOM을 이용하여 동적 웹 정보 추천 기법을 설계하고 구현하여 기존의 웹 정보 추천 기법과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 기법의 우수함이 입증되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.928-931
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• 2002

Network based intrusion detection system is a computer network security tool. In this paper, we present an intrusion detection system based on Self-Organizing Maps (SOM) and Resilient Propagation Neural Network (RPROP) for visualizing and classifying intrusion and normal patterns. We introduce a cluster matching equation for finding principal associated components in component planes. We apply data from The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition (KDD cup'99) for training and testing our prototype. From our experimental results with different network data, our scheme archives more than 90 percent detection rate, and less than 5 percent false alarm rate in one SYN flooding and two port scanning attack types.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.