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Self-organizing Feature Map을 이용한 이동로봇의 전역 경로계획
강현규, 차영엽, Kang. Hyon-Gyu, Cha. Young-Youp 제어로봇시스템학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 7 Pages
제어로봇시스템학회 제어·자동화·시스템공학 논문지 2005, Vol.11 No.2 137-143 (7 pages)
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Bhattacharyya 커널을 적용한 Centroid Neural Network
이송재, 박동철, Lee. Song-Jae, Park. Dong-Chul 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 6 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2007, Vol.32 861-866 (6 pages)
Function) 데이터 군집화를 위해 중심신경망 (Centroid Neural Network, CNN)에 Bhattacharyya 커널을 적용한 군집화 알고리즘 (Bhattacharyya Kernel based CNN, BK-CNN)을 제안한다. 제안된 BK-CNN은 무감독 알고리즘인 중심신경망을 기반으로 하고 있으며, 커널 방법을 이용하여 데이터를 특징공간에서 투영한다. 입력공간의 비선형 문제를 선형적으로 해결하기 위해 제안한 커널 방법인데, 확률분포 사이의 거리측정을 위해 Bhattacharyya 거리를 이용한 커널방법을 사용하였다. 제안된 BK-CNN을 영상데이터 분류의 문제에 적용했을... -
MoRBP9 Encoding a Ran-Binding Protein Microtubule-Organizing Center Is Required for Asexual Reproduction and Infection in the Rice Blast Pathogen Magnaporthe oryzae
Teng Fu, Gi-Chang Park, oon Hee Han, Jong-Hwan Shin, Hyun-Hoo Park, Kyoung Su Kim 한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 11 Pages
한국식물병리학회 The Plant Pathology Journal 2019, 35권 6호 3 564-574 (11 pages)
Like many fungal pathogens, the conidium and appressorium play key roles during polycyclic dissemination and infection of Magnaporthe oryzae. Ran-binding protein microtubule-organizing center (RanBPM) is a highly conserved nucleocytoplasmic protein. In animalia, RanBPM has been implicated in apoptosis, cell morphology, and transcription. However, the functional roles of RanBPM, encoded by MGG_00753 (named MoRBP9) in M. oryzae, have not been elucidated. Here, the deletion mutant ΔMorbp9 for... -
인공신경망에 의한 생물공정에서 2차원 형광스펙트럼의 분석 I - 자기조직화망에 의한 형광스펙트럼의 분류 -
이금일, 임용식, 김춘광, 이승현, 정상욱, 이종일, Lee. Kum-Il, Yim. Yong-Sik, Kim. Chun-Kwang, Lee. Seung-Hyun, Chung. Sang-Wook, Rhee. Jong Il 한국생물공학회 한국생물공학회지 8 Pages
한국생물공학회 한국생물공학회지 2005, Vol.20 No.4 291-298 (8 pages)
하였다. 배출가스 내 이산화탄소농도와 세포농도 같은 공정변수들은 SOM 알고리즘으로부터 얻은 분산 및 정규화된 가중치들과 좋은 연관성을 나타내었다. 전체 스펙트럼 데이터의 분류는 생물공정 모델링을 위한 매우 중요한 단계인데 그 이유는 몇몇 여기파장과 방출파장의 유의한 조합들이 전체영역의 스펙트럼 데이터로부터 추출되기 때문이다. 예를 들면, 본 연구에서 SOM을 이용하여 추출한 98개의 스펙트럼 데이터의 예제들은 부분최소자승법이나 감독신경망 (supervised neural network)을 이용한 공정의 모델링에 사용될 수 있다. -
효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법
조윤정(Yoon-Jeong Cho), 김재영(Jae-Young Kim), 김종면(Jong-Myon Kim) 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 8 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2018, 제 8권 제 3호 52 563-570 (8 pages)
본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해 석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계 가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를... -
자기조직화 지도 신경망과 사례기반추론을 이용한 다변량 공정관리
강부식 한국지능정보시스템학회 한국 지능정보시스템학회논문지 17 Pages
한국지능정보시스템학회 한국 지능정보시스템학회논문지 2003, Vol.9 No.1 53-69 (17 pages)
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,... -
Binary Harmony Search 알고리즘을 이용한 Unsupervised Nonlinear Classifier 구현
이태주, 박승민, 고광은, 성원기, 심귀보, Lee. Tae-Ju, Park. Seung-Min, Ko. Kwang-Eun, Sung. Won-Ki, Sim. Kwee-Bo 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2013, Vol.23 No.4 354-359 (6 pages)
기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존... -
유전 알고리즘에서의 자기 조직화 신경망의 활용
김정환, 문병로, Kim. Jung-Hwan, Moon. Byung-Ro 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 9 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2006, Vol.33 No.4 440-448 (9 pages)
자기 조직화 신경망 (SOM: Self-Organizing Map)은 자율 학습 신경망으로 사전 지식이 존재하지 않는 자료에 존재하는 구조적 관계성을 보전하는데 이용된다. 자기 조직화 신경망은 벡터 양자화, 조합 최적화, 패턴 인식과 같은 복잡한 문제 해결을 위한 연구에 많이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 유전 알고리즘을 얻기 위한 스키마 변환 도구로서 자기 조직화 신경망을 이용하는 새로운 사용법에 대해서 제안한다. 즉, 각 자식해는 탐색 공간에서 좀더 바람직한 모양을 가지는 동질의 인공 신경망으로 변환된다. 이... -
휴대용 카메라 모듈(CCM) 제조 라인에 대한 데이터마이닝 기반 품질관리시스템 구축
유성진, 강부식, 홍한국, Yu. Song-Jin, Kang. Boo-Sik, Hong. Han-Kook 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 13 Pages
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 2008, Vol.14 No.4 89-101 (13 pages)
제조 분야에서 품질관리를 위해 가장 많이 사용되는 도구는 관리도이다. 하지만 휴대용 카메라 모듈과 같은 소형 전자부품의 제조 라인은 자동화되어 여러 개의 공정이 유기적으로 연결되어 있는 경우 관리도의 적용이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 공정의 흐름을 파악할 수 있는 모니터링체계와 수율 예측 및 주요공정 변수 파악 등의 주요 공정 파라메터 추출 체계로 구성된 데이터마이닝 기반 품질관리시스템을 구축하고자 한다. 데이터마이닝을 위해 품질관리시스템은 의사결정나무, 신경망, 패턴분석 등의 모듈을... -
그래프 컷을 이용한 학습된 자기 조직화 맵의 자동 군집화
박안진, 정기철, Park. An-Jin, Jung. Kee-Chul 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 16 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2008, Vol.35 No.9 572-587 (16 pages)
SOFM(Self-organizing Feature Map)은 고차원의 데이타를 군집화(clustering)하거나 시각화(visualization)하기 위해 많이 사용되고 있는 비교사 학습 신경망(unsupervised neural network)의 한 종류이며, 컴퓨터비전이나 패턴인식 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 SOFM이 실제 응용분야에 다양하게 활용되고 좋은 결과를 보이고 있지만, 학습된 SOFM의 뉴론(neuron)을 다시 군집화해야 하는 후처리가 필요하며, 대부분의 경우 수동으로 이루어지고 있다. 후처리를 자동으로 하기 위해 k-means와 같은 기존의 군집화 알고리즘을...
