• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2154-2168
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• 2022

Our work addresses the issues associated with usage of the semantic features by Bag of Words model, which requires construction of the dictionary. Extracting the relevant features and clustering them into code book or dictionary is computationally intensive and requires large storage area. Hence we propose to use a simple distribution of multiple shape based features, which is a mixture of gradients, radius and slope angles requiring very less computational cost and storage requirements but can serve as an equivalent image representative. The experimental work conducted on PASCAL VOC 2007 dataset exhibits marginally closer performance in terms of accuracy with the Bag of Word model using Self Organizing Map for clustering and very significant computational gain.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
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• pp.818-819
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• 2005

• 지구물리
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• 제9권2호
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• pp.99-103
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• 2006

3D object recognition independent of translation and rotation using an ultrasonic sensor array, invariant moment vectors and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks is presented. Using invariant moment vectors of the acquired 16×8 pixel data of square, rectangular, cylindric and regular triangular blocks, 3D objects could be classified by SOFM neural networks. Invariant moment vectors are constant independent of translation and rotation. The recognition rates for the training and testing data were 95.91% and 92.13%, respectively.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.53-69
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• 2003

현대의 생산공정에서는 많은 공정변수가 발생하고 있으며 복잡한 연관관계를 가지고 제품의 품질에 영향을 미치고 있다. 따라서 공정의 이상 유무 확인을 위해서는 많은 품질특성치를 동시에 관리하는 다변량 공정관리가 필요하다. 본 연구는 자기조직화 신경망(SOM)과 사례기반추론(CBR) 기법을 이용한 다변량 공정관리 방안을 제안한다. SOM을 이용하여 공정 데이터의 패턴을 생성하고 이상 유무 판단을 위해 기준패턴과 적합성 검정을 한다. 제안한 방법의 검증을 위해 공정에서 발생 가능한 패턴별로 데이터를 생성하여 실험하였고, 실험을 통해 이상패턴을 효과적으로 구별할 수 있음을 보였다. 또한 CBR 방법론을 적용하여 1종 오류는 줄이면서 2종 오류를 아주 작게 유지할 수 있음을 보임으로써, SOM과 CBR 이 결합된 절차가 다변량 공정관리를 위한 한 대안이 될 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.642-655
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• 2018

빌딩, 집에 설치되어 있는 점유 센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 이동 및 정지된 사람의 추적은 카메라 점유 센서의 주요 기능이다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 오버헤드 카메라로 실내에서 촬영한 영상을 이용하여, 제안 방법이 효과적으로 사람을 추적하고 있음을 실험을 통해 증명하였다.

• Spatial Information Research
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• 제20권6호
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• pp.13-21
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• 2012

우리나라의 동일강수지역에 대한 구분은 기상학적으로 의미를 지닐 뿐만 아니라 장기예보를 위한 자료로 활용된다. 또한 최근 들어 수문학에서는 확률강수량을 산정하기 위해 지금까지 사용되어 온 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석방법의 활용이 적극 제시되고 있다. 이에 따라 동일강수지역의 군집화에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 1980년부터 2010년까지 61개 지상관측지점의 자료를 이용하여 자기조직화지도 군집기법으로 동일강수 지역을 군집화하고 K-means Clustering과 Davies-Bouldin Index를 적용하여 우리나라의 동일강수지역에 대해 6개의 최적 군집 개수를 산출하였다. 그리고 최종적으로 GIS에 기반한 Thiessen Polygon을 활용하여 동질지역의 지역화 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1213-1226
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• 2008

추천시스템은 사용자가 제공한 선호, 관심, 구매경험과 같은 정보를 근거로 하여 다른 사용자에게 가장 알맞은 정보를 제공하는 일련의 가치교환 과정인 개인화를 가능하게 하는 시스템으로 고객의 선호도를 정확히 분석하고, 정제하여 정확한 예측력으로 고객이 원하는 가장 적절한 상품을 추천 해줄 수 있어야 한다. 대부분의 추천시스템들이 협동적 필터링 기법을 적용하고 있어 본 논문에서는 협동적 필터링 기법의 연산수행 량을 개선한 새로운 결합 모델인 SOM(Self-Organizing Map) 신경망 회로와 결합한 추천시스템을 제안하였다. 먼저, 사용자 그룹을 인구통계학적인 특징으로 세그먼트하고 SOM 신경망회로를 이용하여 item 특징에 대한 선호도를 입력 값으로 학습하여 클러스터를 생성하였다. 임의의 사용자에 대한 추천은 선호도가 유사한 클러스터를 결정하여 협동적 필터링 기법을 적용하였으며, 기존의 협동적 필터링 기법의 연산 수행량과 비교 분석하였다. 또한 영화를 대상으로 한 실험을 통하여 추천효율이 향상되었음을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.9-18
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• 2008

웹 서비스는 개방형 서비스로 정보 공유가 주요 목적이다. 하지만 상대적으로 웹 서비스에 대한 공격 및 해킹 사고 또한 급증하고 있다. 현재 웹 해킹 등의 공격을 탐지하기 위해서는 웹 로그의 분석을 통해 우선적으로 수행 가능하며 중요한 역할을 수행하고 있다. 실제 웹 로그 분석을 통해 웹 서비스의 취약점을 분석하고 보완하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 대용량의 웹 로그 정보에 대해 SOM 알고리즘을 적용하여 웹 DoS 공격 등과 같은 웹 서비스에서의 이상 탐지를 수행하였다. 구체적으로 대용량 웹 로그 정보에 대해 SOM 기반으로 BMU(Best Matching Unit)의 발생 빈도를 조사해 발생 빈도가 가장 높은 유닛을 이상(Abnormal) 유닛으로 판단하여 입력된 웹 로그 데이터에 대한 DoS 공격 탐지 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.591-601
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• 2020

자기조직화지도는 고차원의 원자료를 노드들로 이루어진 저차원의 공간으로 투영하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 고차원의 자료를 노드들을 사용하여 2 또는 3차원의 공간에서 시각화할 수 있고, 이를 통해 자료의 특성을 탐색하는데 유용하다. 자료의 구조를 파악하기 위해 종종 노드들에 대한 군집분석을 시도하는데, 군집분석의 중요한 문제중 하나는 군집의 개수를 결정하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 군집타당성지수들이 지금까지 개발되어 왔고, 이러한 지수들은 자기조직화지도의 노드들의 군집분석에 직접적으로 적용될 수 있다. 그러나, 자기조직화 지도가 원자료의 위상적 특성을 저차원 공간에 반영할 수 있다는 특징을 갖는데 반해, 이러한 일반적인 지수들은 이를 고려하지 않는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 원자료의 위상적 특성을 고려한 노드들 사이의 연결강도를 기반으로 하는 군집타당성지수를 제안한다. 이 새로운 군집타당성지수의 성능은 모의실험을 통해 기존의 군집타당성지수들과의 비교되고 검증된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권12호
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• pp.875-884
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• 2001

자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.