• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.346-351
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• 2002

본 연구에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경회로망을 이용하여 차량 번호판 인식 시스템을 구성하였다. 입력된 차량영상의 RGB 칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터는 LVQ 신경회로망의 입력으로 사용되어 인식 과정을 수행한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하여 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.255-262
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• 1998

This paper presents a translation, rotation and scale invariant methodology for the recognition of closed planar shape images using the bispectrum of a contour sequence and the learning vector quantization(LVQ) neural classifier. The contour sequences obtained from the closed planar images represent the Euclidean distance between the centroid and all boundary pixels of the shape, and are related to the overall shape of the images. The higher order spectra based on third order cumulants is applied to tihs contour sample to extract fifteen bispectral feature vectors for each planar image. There feature vector, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two0dimensional planar images and are fed into a neural network classifier. The LVQ architecture is chosen as a neural classifier because the network is easy and fast to train, the structure is relatively simple. The experimental recognition processes with eight different hapes of aircraft images are presented to illustrate the high performance of this proposed method even the target images are significantly corrupted by noise.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2247-2253
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• 2010

와이브로는 OFDMA/TDD 기술을 기반으로하는 고속 이동 인터넷 표준이고, IEEE802.16e 무선 MAN 표준 통합버전의 하나이다. 본 논문에서는 LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템의 성능 개선을 제안하였다. 제안한 방법은 Broadband 와이브로 시스템 수신단에 전처리 LVQ 신경망 자력등화를 사용한다. 전처리 LVQ 신경망은 송신데이터 형태인 16QAM으로 분류하고 자력등화는 ICI를 제거한다. 제안한 방법의 유용성을 확인하기 위하여 MSE와 BER에 대하여 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템은 기존의 와이브로 시스템보다 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1295-1302
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• 2010

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.33-39
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• 2006

본 논문에서는 수정된 LVQ를 이용한 패턴 분류 방식을 제안한다. 제안한 방식은 입력 패턴의 분류 성능을 개선하기 위하여 입력 벡터와 기준 벡터 사이의 확률 분포의 비대칭도를 계산하여 학습에 이용한다. 학습을 하는 동안 기준 벡터는 입력 벡터의 확률 분포에 근접하게 되고, 기준 벡터는 Bayes 분류기의 결정 경계에 근접하게 위치한다. 가우시안 분포의 데이터와 Fisher의 IRIS 데이터 분류를 실험하여 LVQ1, LVQ2, GLVQ와 비교하여 제안한 방식이 우수한 분류 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
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• 유체기계공업학회 1999년도 유체기계 연구개발 발표회 논문집
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• pp.317-323
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• 1999

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 vibration diagnosis of rotating machinery and then learning vector quantization(LVQ) which is supervised teaming algorithm is used to improve the quality of the classifier decision regions.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.672-676
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• 2010

본 논문은 연결강도를 조정할 때 결정 경계선 근처에 있는 데이터를 더 반영하는 학습법칙을 제안하였다. 이 학습법칙은 outlier가 결정 경계선에 미치는 영향을 줄여 더 나은 결정 경계선을 형성하도록 한다. 제안하는 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망의 구조에 적용하였다. IAFC 신경회로망은 배운 것을 유지하는 안정성이 있으면서, 새로운 것을 배울 수 있는 안정성이 있다. 이 퍼지 신경회로망의 성능과 LVQ(Learning Vector Quantization) 신경회로망 및 오류역전파 신경회로망의 성능과 비교하였다. 실험결과 제안하는 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.109-112
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• 2006

본 논문은 클래스들의 대표값들과 입력 벡터와의 거리를 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 이 새로운 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류 역전파 신경회로망과 LVQ 알고리즘보다 성능이 우수하였다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제10권1호
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• pp.1-15
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• 2009

Even though the impact of manufacturing quality to reliability is not considered much as well as that of design area, a major cause of an early failure of the product is known as manufacturing problem. This research applies two different types of neural network algorithms, the Back propagation (BP) algorithm and Learning Vector Quantization (LVQ) algorithm, to identify and classify the nonrandom variation pattern on the control chart based on knowledge-based diagnosis of dimensional variation. The performance and efficiency of both algorithms are evaluated to choose the better pattern recognition system for auto body assembly process. To analyze hundred percent of the data obtained by Optical Coordinate Measurement Machine (OCMM), this research considers an application in which individual observations rather than subsample means are used. A case study for analysis of OCMM data in underbody assembly process is presented to demonstrate the proposed knowledge-based pattern recognition system.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권7호
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• pp.92-100
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• 2004

A service robot is expected to be useful in indoor environment such as a hotel, a hospital and so on. However, many service robots are driven by wheels so that they cannot climb stairs to move to other floors. If the robot cannot use elevators. In this paper, the mobile manipulator system was developed, which can operate numeral buttons on the operating panel in the elevator. To perform this task, the robot is composed of an image recognition module, an ultrasonic sensor module and a manipulator. The robot can recognize numeral buttons and an end-effector in manipulator by the vision system. The Learning vector quantization (LVQ) algorithm is used to recognize the number on the button. The barcode mark on the end-effector is used to recognize the end-effector. The manipulator can push numeral buttons using informations captured by the vision system. The proposed method is evaluated by experiments.