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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제28권 제12호
발행연도
2001.12
수록면
875 - 884 (10page)

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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 학습하는 동적 위상보존 자기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결합 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출력을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Bayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기구성 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.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련연구

3. 동적 위상보존 자기구성 지도

4. 다중 동적 위상보존 자기구성 지도의 결합

5. 실험 결과

6. 결론

참고문헌

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