• 전자공학회논문지C
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• 제35C권2호
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• pp.71-79
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• 1998

In this paper, we propose a new mART(modified ART) neural network by combining the winner neuron definition method of SOM(self-organizing map) and the real-time adaptive clustering function of ART(adaptive resonance theory) and construct it in a modular structure, for the purpose of organizing the feature maps of three dimensional targets. Being constructed in a modular structure, the proposed modular mART can effectively prevent the clusters from representing multiple classes and can be trained to organze two dimensional distortion invariant feature maps so as to recognize targets with three dimensional distortion. We also present the recognition result and self-organization perfdormance of the proposed modular mART neural network after carried out some experiments with 14 tank and fighter target models.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.316-318
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• 2001

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권12호
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• pp.3063-3072
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• 1993

The layout is an important and difficult problem in industrial applications like sheet metal manufacturing, garment making, circuit layout, plant layout, and land development. The module layout problem is known to be non-deterministic polynomial time complete(NP-complete). To efficiently find an optimal layout from a large number of candidate layout configuration a heuristic algorithm could be used. In recent years, a number of researchers have investigated the combinatorial optimization problems by using neural network principles such as traveling salesman problem, placement and routing in circuit design. This paper describes the application of Self-organizing Feature Maps(SOM) of the Kohonen network and Simulated Annealing Algorithm(SAA) to the layout problem of the two-dimensional rectangular shapes.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.346-348
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• 2004

급증하고 있는 인터넷 환경에서 정보보호는 가장 중요한 고려사항 중 하나이다. 특히, 인터넷의 발달로 빠르게 확산되고 있는 웜 바이러스는 현재 바이러스의 대부분을 차지하며, 다양한 종류의 바이러스들과 악성코드들을 네트워크에 전파시키고 있다 지금 이 순간도 웜 바이러스가 네트워크를 통해 확산되고 있지만, 웜 바이러스의 탐지가 응용레벨에서의 룰-매칭 방식에 근거하고 있기 때문에 신종이나 변종 웜 바이러스에 대해서 탐지가 난해하고, 감염된 이후에 탐지를 할 수밖에 없다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 신종이나 변종 웜 바이러스의 탐지가 가능하고, 네트워크 레벨에서 탐지할 수 있는 신경망의 인공지능 모델 중 SOFM을 이용한 웜 바이러스 탐지 방안을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.336-339
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• 2012

Accurate forecasting of pan evaporation (PE) is very important for monitoring, survey, and management of water resources. The purpose of this study is to develop and apply Kohonen self-organizing feature maps neural networks model (KSOFM-NNM) to forecast the daily PE for the dry climate region in south western Iran. KSOFM-NNM for Ahwaz station was used to forecast daily PE on the basis of temperature-based, radiation-based, and sunshine duration-based input combinations. The measurements at Ahwaz station in south western Iran, for the period of January 2002 - December 2008, were used for training, cross-validation and testing data of KSOFM-NNM. The results obtained by TEM 1 produced the best results among other combinations for Ahwaz station. Based on the comparisons, it was found that KSOFM-NNM can be employed successfully for forecasting the daily PE from the limited climatic data in south western Iran.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.464-469
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• 2001

CRM(Customer Relationship Management : CRM) is an advanced marketing supporting system which analyze customers\` transaction data and classify or target customer groups to effectively increase market share and profit. Many engines were developed to implements the function and those for classification and clustering are considered core ones. In this study, an improved clustering method based on SOM(Self-Organizing Maps : SOM) is proposed. The proposed clustering method finds the optimal number of clusters so that the effectiveness of clustering is increased. It considers all the data types existing in CRM data warehouses. In particular, and adaptive algorithm where the concepts of degeneration and fusion are applied to find optimal number of clusters. The feasibility and efficiency of the proposed method are demonstrated through simulation with simplified data of customers.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.600-611
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• 1996

최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.415-424
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• 2009

비지도 학습 신경망모형의 한 종류인 자기조직도(self-organizing map: SOM)는 고차원 자료를 차원축소하고 저차원지도를 통해 유사한 개체를 군집화하는 방법이며 다양한 분야의 데이터에 적용되고 있다. 한편 최소생성나무(minimal spanning tree: MST)는 개체점들을 닫힌 루프 없이 가장 짧게 선분으로 연결하는 그래프 방법이다. 본 연구에서는 부노드 자기조직도에 최소생성나무를 적용하여 부노드 간 거리를 근사적으로 나타내는 자료 시각화 방법과 자기조직도의 최적 형태와 크기를 결정하기 위한 거리 측도를 제안하였다. 또한 피서의 붓꽃자료와 실제 유전자발현자료 및 모의생성 자료에 적용하여 이 방법의 유용성을 살펴보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(2)
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• pp.1110-1111
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• 2005