• 센서학회지
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• 제10권6호
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• pp.286-294
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• 2001

본 연구에서는 자체 제작한 3-3형 복합압전체 초음파 트랜스듀서와 SOFM(Self Organizing Feature Map) 신경회로망을 이용한 수중 3차원 물체인식특성에 대해 연구하였다. 자체 제작한 3-3형 복합압전체 소자는 수중 초음파 트랜스듀서 재료로서의 요구조건을 비교적 잘 만족하였다. 자체 제작한 3-3형 복합압전체 트랜스듀서와 SOFM 신경회로망을 이용하여 얻어진 4종의 인식물체(정사각기둥, 직사각기둥, 원통, 정삼각기둥)에 대한 전체적인 수중 물체인식률은 학습데이터인 경우에는 100%, 시험데이터는 94.0%를 나타내었다. 이들 결과로부터 자체 제작한 3-3형 복합압전체 초음파 트랜스듀서는 수중 물체인식용 트랜스듀서로서 응용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제12권3호
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• pp.283-291
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• 1997

In vitro development of bovine embryos is affected by many factors such as energy substrates, amino acids, and some growth factors. It has been reported that mRNA of insulin, PDGF and their receptors are detected in cow embryos, and that some chelating agents such as EDTA and transferrin have beneficial role on mouse and bovine embryos. The author hypothesized that insulin, transferrin arid PDGF added to a culture medium increase in vitro development of bovine embryos by chelating toxic substance(s) or increasing cell growth and metabolism. Immature oocytes from slaughtered ovaries of Holstein cows and heifers were matured for 24 hours in a TCM199 containing 10% fetal calf serum, FSH, LH and estradiol with granulosa cells in vitro. Matured oocytes were coincubated with sperm for 30 hours in a modified Tyrode's medium (IVF). Embryos cleaved to 2- to 4-cell at 30 hours after IVF were selected and cultured in a 30-$\mu$l drop of a synthetic oviduct fluid medium (SOFM) containing 0.8% BSA, Minimum Essential Medium essential and non-essential amino acids, and insulin, transferrin or PDGF for 9 days. Supplementation of a SOFM with insulin, and /or transferrin did not increase develop-mental rate to expanding and hatching blastocyst of 2- to 4-cell bovine embryos compared with control. The highest developmental rate to hatching blastocyst was shown when PDGF was added at the concentration of 10 ng /ml among the supplementing doses tested in the present study (p<0.05). Addition of PDGF without insulin to a SOFM could not increase embrye development, but combined addition of PDGF with insulin significantly increased (p<0.05) embryo development to hatching blastocyst (50%) compared with control (38%). In conclusion, insulin and PDGF supplemented to a SOFM may act synergistically and have beneficial effect on in vitro development of 2- to 4-cell bovine embryos matured and fertilized in vitro.

• 실천공학교육논문지
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• 제6권2호
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• pp.71-76
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• 2014

대학, 기업 및 학원에서 제공하는 교육 서비스의 질을 향상하기 위해서는 주요 활동인 강의의 품질 개선이 필수적이다. 강의 수행 후 수강생에 의해서 평가되는 강의평가 설문 데이터는 강의 품질을 측정하고 개선할 수 있는 좋은 도구로서, 대부분 간단한 통계분석을 통해 처리되고 있다. 본 연구는 강의평가 설문 데이터를 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 신경망과 C4.5와 같은 분석도구를 사용하여 분석함으로써 수강생의 만족도와 강의 성과 관련한 특징을 보다 정확하게 파악하고 개선이 필요한 강의 품질 요소를 구체적으로 도출하여 강의 품질을 효율적으로 개선할 수 있는 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방안을 국내 기업의 사내 강의에 적용한 결과, 만족도와 강의 성과 관점에서 미흡한 3개의 수강생 그룹에서 개선이 필요한 총 강의시간, 강의 자료, 강의 시간표 구성 요소를 개선하여 강의 품질이 향상되는 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1039-1043
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• 2005

Despite the many significant advances made in robot architecture, the basic approaches are deliberative and reactive methods. They are quite different in recognizing outer environment and inner operating mechanism. For this reason, they have almost opposite characteristics. Later, researchers integrate these two approaches into hybrid architecture. In such architecture, Reactive module also called low-level motion control module have advantage in real-time reacting and sensing outer environment; Deliberative module also called high-level task planning module is good at planning task using world knowledge, reasoning and intelligent computing. This paper presents a framework of the integrated planning and control for mobile robot navigation. Unlike the existing hybrid architecture, it learns topological map from the world map by using MST (Minimum Spanning Tree)-based SOFM (Self-Organizing Feature Map) algorithm. High-level planning module plans simple tasks to low-level control module and low-level control module feedbacks the environment information to high-level planning module. This method allows for a tight integration between high-level and low-level modules, which provide real-time performance and strong adaptability and reactivity to outer environment and its unforeseen changes. This proposed framework is verified by simulation.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.85-91
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• 1989

본 연구에서는 자기지도 BP 신경회로망의 은닉노드상의 활성패턴을 음성패턴의 분산표현된 개념으로 설정하고, 이 분산개념을 T.Kohonen의 자율조직 신경회로망(SOFM)의 입력특징으로 하는 복합적 회로망을 제안한다. 이렇게 함으로써 통상의 BP 신경망의 교육에 관련된 어려움과 패턴정합기로 떨어지는 약점을 해소하는 동시에 의미있고 다양한 내부표현을 추출해 낼 수 있다는 강점을 활용할 수 있고, SOFM의 강력한 판단기능을 이용하여 보다 구조적이고 의미있는 개념맵의 배열을 얻을 수 있게 되었다. 결과적으로 전처리가 불필요하고 자기교육이 가능한 독자적인 인식시스템이 구성된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.85-94
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• 2010

본 논문은 사용자가 이동하려는 위치를 사전에 예측하고 예측된 정보를 이용하여 사용자 서비스를 미리 제공할 수 있도록 하는 위치예측 구조를 제안한다. 제안한 구조는 7개의 단계를 거쳐 사용자의 위치예측 및 지능화된 서비스를 제공하도록 한다. 물리적 센서와 히스토리 데이터베이스로부터 수집된 상황정보는 이질적인 데이터 형태를 갖기 때문에 이로 인한 데이터의 중요도 및 추상화 과정에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 데이터의 유형을 동질적인 형태로 바꾸어 특징 추출을 하는 위치 예측구조를 제안한다. 추출된 값은 SOFM을 통해 군집화하고 ARIMA를 통해 미리 사용자의 위치 정보를 얻으며, 추론 엔진을 거쳐 최종 서비스를 실현한다. 제안된 위치예측 구조의 검증을 위해 테스트베드를 구축하고 시나리오에 따라 실험한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.449-451
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• 1999

지금까지 많은 필기 숫자 인식 방법들이 제안되었지만 고도의 신뢰도가 요구되는 은행 수납 장표상의 숫자 인식에 적합한 방법은 아직 발표된 것이 미미한 실정이다. 본 연구에서는 세 개의 분류기의 결과를 융합하여 100%에 가까운 신뢰도를 낼 수 있는 필기숫자 인식 시스템을 제안하였다. Karhunen-Loeve Transform(KLT)를 통하여 특징을 추출하였으며 오류 역전파 신경망(BP), LVQ를 적용한 SOFM(SOFM-LVQ)과 Weignted Several Nearest Neighbor(WSNN)을 분류기로 사용하였다. 융합을 위해서는 다수결(Majority Voting)이 아닌 만장일치제(Unanimous Voting)을 적용하여 신뢰도를 높혔다. ETL-6 DB를 사용하여 실험하였으며 실험 결과 99.95%의 높은 신뢰도를 기록하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.108-114
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• 1996

We present proofs of the stability and convergence of Self-organizing feature map (SOFM) neural network with time-invarient learning rate and binary reinforcement function. One of the major problems in Self-organizing feature map neural network concerns with learning rate-"Kalman Filter" gain in stochsatic control field which is monotone decreasing function and converges to 0 for satisfying minimum variance property. In this paper, we show that the stability and convergence of Self-organizing feature map neural network with time-invariant learning rate. The analysis of the proposed algorithm shows that the stability and convergence is guranteed with exponentially stable and weak convergence properties as well.s as well.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.402-408
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• 1997

일정 학습계수와 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망을 FPGA위에 하드웨어로 구현하였다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 학습계수가 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 학습계수가 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가하였다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현시 보다 쉽게 구현 가능한 특징이 있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형대가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA위에서도 다수의 뉴런을 구현 할 수 있으며 비교적 소수의 제어 신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다. 실험결과 각 구성부분은 모두 이상 없이 올바로 동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1032-1035
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• 1997

The purpose of this paper is to reduce the number of cutting tests and to predict the main cutting force and the specific cutting energy. By using the SOFM neural network, the most suitable cutting test conditions has been found. As a result, the number of cutting tests has been reduced to one-third. And by using MLP neural network and regression analysis, the main cutting force and specific cutting energy has been predicted. Predicted values of main cutting force and specific cutting energy are well concide with the measured ones.