• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2330-2332
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• 2000

In this study, 3-D underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with PZT-Polymer 1-3 type composites and invariant moment vector and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing data were 99% and 93%, respectively.

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 2003년도 한국생물과학협회 학술발표대회
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• pp.154.2-154
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• 2003

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• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1371-1373
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• 1996

A clustering algorithms with dynamic adjustment of learning rate for GBFCM(Gradient Based FCM) is proposed in this paper. This algorithm combines two idea of dynamic K-means algorithms and GBFCM : learning rate variation with entropy concept and continuous membership grade. To evaluate dynamic GBFCM, we made comparisons with Kohonen's Self-Organizing Map over several tutorial examples and image compression. The results show that DGBFCM(Dynamic GBFCM) gives superior performance over Kohonen's algorithm in terms of signal-to-noise.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.84.4-84
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• 2001

In this paper, we present a method to classify electromyogram (EMG) signals which are utilized to be control signals for patient-responsive walker-supported system for paraplegics. Patterns of EMG signals for dierent walking motions are classied via adequate filtering, real EMG signal extraction, AR-modeling, and modified self-organizing feature map (MSOFM). More efficient signal processing is done via a data-reducing extraction algorithm. Moreover, MSOFM classifies and determines the classified results are presented for validation.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.3952-3961
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• 2012

세포주기조절유전자를 식별하는 계산방법을 개발하는 것은 시스템 생물학의 중요한 주제중 하나이다. 이전 방법의 대부분은 세포주기 조절 유전자를 식별하는 표현신호의 주기적인 특성으로 간주한다. 그러나, 세포주기 조절유전자는 상대적으로 세포 네트워크를 기반으로 서로 활성화된 상대적으로 많은 상호 작용을 일으킨다고 가정한다. 본 연구에서는 세포주기 분석에 변수 위상동기화 이론을 적용하여, "통계적상 동기화를 이용한 자가조직지도 (SOMPS)", 즉, 자가조직지도와 다변수 통계 동기화 방법으로 이루어진 방법을 사용하여 여러 개의 하위집합과의 상호작용을 발생시키고자 한다. 평가방법으로 SOMPS방법 알고리즘이 세포주기조절 유전자를 방법으로 기존에 사용되는 방법들과 같이 유용할 것으로 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.547-553
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• 2008

본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.802-805
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• 2015

본 논문은 인공신경망(artificial neural network)의 한 종류인 자기조직화 지도(self-organizing map)를 이용하여 비교말뭉치(comparable corpora)로부터 이중언어사전(bilingual lexicon)을 자동으로 구축하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 우리가 대상으로 하는 언어 쌍마다 말뭉치 혹은 초기사전과 같은 언어 자원을 수집하고 그것을 필요에 맞게 가공하는 것은 매우 어려운 일이다. 이런 관점에서 볼 때, 비지도학습(unsupervised learning) 방법 중 하나인 자기조직화 지도를 이용하여 사전을 구축하면 다른 방법에 비해 적은 노력으로도 더 높은 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 한국어와 불어에 대하여 실험을 하였고, 그 결과 적은 양의 초기사전으로도 주목할 만한 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 학습 파라미터에 대해 좀 더 다양한 실험을 하고, 다른 언어 쌍으로의 적용 및 기존의 평가사전을 확장하여 더 많은 경우에 대해 실험하는 것을 들 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1856-1869
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• 2015

This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.316-319
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• 1996

In this study, characteristics of ultrasonic transducer fabricated with porous piezoelectric resonator are investigated, 3-D underwater object recognition using the self-made ultrasonic transducer and SOFM(Self-Organizing Feature Map) neural network are presented. The self-made transducer was satisfied the required condition of ultrasonic transducer in water, and the recognition rates for the training data and the testing data were 100 and 95.3% respectively. The experimental results have shown that the ultrasonic transducer fabricated with porous piezoelectric resonator could be applied for sonar system.

• 한국수산과학회지
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• 제41권4호
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• pp.272-281
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• 2008

Seasonal and annual variation in the species composition of bag-net catch in the coastal waters of Incheon, Korea were examined from April 2000 to November 2004. To analyze seasonal variation of the fisheries data, we implemented a self-organizing map(SOM), an unsupervised artificial neural network, with the catch amount of 97 species. Over 5 years, we caught 68 species of fish, 23 species of crustaceans and six species of cephalopods. The total number of fish species were gradually increased during the study period. The number of species was higher during the spring than the autumn. The SOM identified four groups of the sampling months based on seasonal changes in communities. In the spring, the dominant species were Leptochela gracilis and Pholis fangi; whereas, in the autumn, Engraulis japonicus and Portunus trituberculatus were dominant species in bag-net catch. Our results will be used to estimate seasonal and annual variation in fisheries resources of Korean coastal waters.