• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.389-398
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.223-225
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• 2004

얼굴 인식 및 검출에 있어서 어려운 문제가 조명의 변화와 포즈의 변화에 따른 성능 면에서의 신뢰성이다. 이러한 상황(Context)의 변화를 고려하여 영상을 처리하기 위하여 얼굴 영상에 주어진 조명의 상황을 SOM으로 분석하며, 영상에 따라 다른 전처리 기법의 필요성에 대해 제안한다. SOM은 비 지도학습으로써 얼굴 이미지들을 수집하여 그룹화 함으로써 상황분석을 위한 알고리즘으로 활용한다 이는 상황분석 기법을 적용하기 위한 응용에 활용할 수 있으며, 적절한 전처리 기법은 얼굴 인식의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1490-1499
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• 1999

본 논문에서는 필기숫자의 형태와 FSOM을 이용한 새로운 필기숫자 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 비슷한 형태를 가지는 숫자는 같은 그룹으로 분류된다는 사실에 기초한 알고리즘으로, 필기숫자의 외접선에 의한 형태결정과 템플레이트 매칭을 이용하여 필기숫자 데이터를 여러 개의 그룹으로 분할하고 분할된 각 그룹별로 인식 알고리즘을 적용한다. 본 실험에서는 필기숫자의 데이터를 16개의 그룹으로 분류하였으며, 분류된 그룹별로 각각의 특징추출과 SOM의 단점을 보완한 FSOM을 적용하였다. 분할된 16개의 FSOM은 각 그룹별로 독립적인 학습이 가능한 특징뿐만 아니라 한 그룹씩 단계적으로 학습을 할 수 있는 장점이 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해서 Concordia 대학의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.33-39
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• 2004

본 논문에서는 LVQ 네트워크의 분류성능을 향상시키기 위하여 F.C.P. Net.을 이용하여 LVQ 학습알고리즘을 설계하였다. F.C.P. Net.의 입력층과 부류층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 마지막으로 패턴벡터를 부류층의 뉴런에 의해 종속부류로 분류하고, F.C.P. Net.의 부류층과 출력층 사이의 연결강도는 분류된 종속부류를 부류로 지정하는 학습을 하게 된다. 또한 부류의 수가 결정되기만 하면 입력층, 부류층, 출력층의 뉴런의 수를 결정 할 수 있도록 하였다. 제안된 학습알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터를 학습벡터 및 시험 벡터로 사용하여 시뮬레이션 하였고, 제안된 학습방식의 분류 성능은 기존의 LVQ와 비교되어 기존의 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.489-492
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• 2007

산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서는 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 필요하다. 본 논문에서는 상표이미지검색에 있어 가시적인 특성(visual feature)을 그레이 히스토그램을 통해서 상표이미지의 특성값을 추출하여 이를 입력패턴으로 SOM(Self-Organizing Map)알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2537-2539
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• 2004

SOM은 심전도 신호의 진단에 있어서 효과적인 Clustering을 해주는 신경망이라는 것을 몇몇의 실험을 통하여 알 수 있었다. [1] 하지만 출력노드의 크기를 임의로 지정해야 하는 문제점이 있고 일반적으로 출력층의 크기가 클수록 진단결과는 좋지만 인간시간은 오래걸린다는 단점이 있다. 따라서 진단능력과 학습속도 사이의 균형에 관련된 문제가 대두되게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고자 기존의 SOM 신경망의 단점을 보완하고자 GCS(Growing Cell Structures)를 이용한 심전도의 학습속도와 분류능력 사이의 효율성 개선 방안을 제안한다. 이 방범은 GCS를 이용하여 적절한 노드의 수를 찾아내는 것이다. 이를 이용한 심전도 진단의 실험을 통해 기존의 SOM이 할 수 없었던 자체적인 출력노드의 증감을 행함을 확인할 수 있었다. 또한 출력노드의 감소로 인해 연산량이 줄어 학습시간의 효율성이 증가하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권61호
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• pp.137-146
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• 2000

One of the problems faced in implementing cellular manufacturing systems is machine-part group formation. This paper proposes machine-part grouping algorithms based on Self-Organizing Map(SOM) neural networks and K-Means algorithm in cellular manufacturing systems. Although the SOM spreads out input vectors to output vectors in the order of similarity, it does not always find the optimal solution. We rearrange the input vectors using SOM and determine the number of groups. In order to find the number of groups and grouping efficacy, we iterate K-Means algorithm changing k until we cannot obtain better solution. The results of using the proposed approach are compared to the best solutions reported in literature. The computational results show that the proposed approach provides a powerful means of solving the machine-part grouping problem. The proposed algorithm Is applied by simple calculation, so it can be for designer to change production constraints.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.105-108
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• 2004

데이터 양이 급증함에 따라 축적된 데이터로부터 의미있는 지식을 추출해 내고자 하는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히 최근, 환경이 이동 분산화 되어감에 따라 감시${\cdot}$모니터링 시스템, 기상 관측 시스템, GPS 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 방대한 양의 시공간 데이터가 발생하게 되었고, 이른 효율적으로 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 데이터 마이닝 기법의 경우 문자나 숫자 데이터를 대상으로 최적화 되어있기 때문에 시${\cdot}$공간 속성을 동시에 가지는 데이터를 분석하기에는 한계가 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 SOM(Self-Organizing Map)을 적용하여 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능 및 클러스터링 정확성을 다른 세 가지 군집분석 알고리즘과 비교, 분석하였다. 또한 가시화 모듈을 개발하여 입력 데이터의 특성과 결과를 더욱 정확하게 분석할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1177-1180
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• 2004

최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 알려지지 않은 다양한 공격 유형 또한 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위한 침입 분석 알고리즘으로 SOM(self-Organizing Maps)을 적용하고, 침입 구체화 분석 단계에서 공격도구들의 패턴을 정형화한 지식베이스를 기반으로 분석하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.268-272
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• 2009

본 논문에서는 형태가 왜곡되지 않은 균열뿐만 아니라, 잡음과 유사한 미세 균열까지 효과적으로 추출하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 균열 검출 방법은 콘크리트 슬래브 표면의 R, G, B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열 영역을 추출한 후, 추출한 후보 균열 영역에 SOM 기법을 적용하여 1차적으로 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 후보 균열 영역에서 밀도 정보를 이용하여 2차적으로 세부적인 잡음 영역을 제거하여 최종적으로 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 다양한 콘크리트 균열 영상에서 기존의 균열 추출 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인하였다.