A fast pattern classification algorithm with Cellular Nonlinear Network-based dynamic programming is proposed. The Cellular Nonlinear Networks is an analog parallel processing architecture and the dynamic programing is an efficient computation algorithm for optimization problem. Combining merits of these two technologies, fast pattern classification with optimization is formed. On such CNN-based dynamic programming, if exemplars and test patterns are presented as the goals and the start positions, respectively, the optimal paths from test patterns to their closest exemplars are found. Such paths are utilized as aggregating keys for the classification. The algorithm is similar to the conventional neural network-based method in the use of the exemplar patterns but quite different in the use of the most likely path finding of the dynamic programming. The pattern classification is performed well regardless of degree of the nonlinearity in class borders.
시간/경제적 문제 혹은 수집 대상의 제한으로 충분한 수의 학습패턴을 모을 수 없는 경우에 인간의 두뇌를 모방한 교사학습 및 비교사학습 모델을 이용하여 새로운 학습패턴을 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 비교사학습은 독립성분분석을 사용하여 패턴의 특성을 분석 후 생성하며, 교사학습은 다층퍼셉트론 모델을 사용하여 생성된 패턴의 검증을 하는 단계로 적용되었다. 통계학적으로 이와 같은 형태의 패턴 생성을 분석하였으며, 필기체 숫자의 학습 패턴 수를 변동시키면서 패턴 생성의 효과를 시험패턴에 대한 오인식률로 확인한 결과 성능이 향상됨을 보였다.
인스턴스 기반 학습의 대표적인 알고리즘인 k-NK(K-Nearest Neighbors)은 단순히 전체 학습패턴을 메모리에 저장한 다음, 분류할 때 학습 패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 테스트 패턴을 분류한다. K-NN 기법은 만족할 만한 분류성능을 보여주지만, 학습패턴의 개수가 늘어나면 메모리와 분류 시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 그러므로, 메모리의 효율적 사용과 분류 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 발표되었으며, 그 대표적인 예로 NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 들 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴의 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging)기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA)기법을 제안하였다. RPA기법은 전체 학습패턴의 공간을 재귀적으로 분할하면서 대표패턴을 생성하며, IRPA 기법은 RPA 기법의 특성상 패턴의 특징 개수가 많은 경우, 과도한 분할로 인하여 생성되는 많은 개수의 대표패턴을 줄이기 위하여 점진적으로 대표패턴을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하석 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.
본 연구는 2013년도부터 TIPA에서 진행해온 클라우드 기반 중소기업 정보화 프로젝트의 현황과 향후 방향에 대한 사용자 및 개발자 설문 분석을 실시하였다. 이 프로젝트는 7개 산업 협동조합들을 시범 지원하면서 개시되었기 때문에, 과거의 사용 패턴과 향후 전략 및 구축 계획에 대한 사용자 기대를 파악할 필요가 있다. 설문 분석 결과, 사용자 만족도와 기대는 기본 솔루션과 산업별 특수 비즈니스 프로세스가 반영된 산업 특화 솔루션간에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 결론으로서, 민간 클라우드 SW 시장에 대한 정부의 관여에 대한 시장의 우려와 중소기업의 정보화 진흥을 위한 정부의 지원 간의 조화 방법에 대한 제안을 제시하고자 한다.
메모리기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안된 NGE이론에 기반한 최근접 초월평면법은 학습자료를 초월평면상에 투영시켜 생성된 초월평면을 이용한다. 이때 학습자료에 포합될 수 있는 오류자료가 그대로 초월평면에 포함되어 분류의 정확성을 저해하는 요인으로 작용하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 최근접 초월평면의 단점을 보완한 초월평면 최적화(OH:Optimizing Hyperrectangle) 방법을 제안 한다. 제안된 방법은 특징가중치 벡터를 초월평면마다 할당하여 학습하고, 학습 후 생성된 모든 초월평면에 대해 특징별 최빈구간을 추출하여 최적초월평면을 구성하여 분류 시 사용한다. 제안된 방법은 EACH시스템과 마찬가지로 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서는 EACH시스템 보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다.
Purpose: Dysmenorrhea mostly depends on the causative factor, which usually falls under the categories of Deficiency and Excess pattern in traditional Oriental medical theories and diagnosis. Thus, we investigated menstruation symptom and sign related to dysmenorrhea and verified the validity of Deficiency and Excess pattern identification. Methods: We investigated menstruation symptom and sign related to dysmenorrhea in total 14 gynecology-medical books including the book ${\ll}$Exemplar Of Korean Medicine (Dongui Bogam)${\gg}$ and whole body symptom and sign identifying Deficiency and Excess pattern at the same time. A survey based on this investigation was carried out targeting women of childbearing age. Results: Total of 14 gynecology-medical books have mostly narrated pre-menstrual and mid & post-menstrual pelvic pain depending on the time of its manifestation for identifying Deficiency and Excess pattern. Dysmenorrhea in pre-menstrual period belonged to Excess pattern and dysmenorrhea in mid & post-menstrual period belonged to Deficiency pattern. Among a total of 343 women, 196 subjects suffered from dysmenorrhea. The number of dysmenorrhea in pre-menstrual period (Excess pattern) was 116 people and in mid & post-menstrual period (Deficiency pattern) was 80 people. Deficiency and Excess pattern of dysmenorrhea in menstrual period significantly correlated to Deficiency and Excess pattern of whole body symptom and sign in the statistics(P-value < 0.05). Conclusion: The results suggest that pre-menstrual and mid & post-menstrual pelvic pain depending on the time of its manifestation is preferentially utilized as symptom and sign related to dysmenorrhea identifying Deficiency and Excess pattern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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