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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제9호
- 발행연도
- 2008.9
- 수록면
- 572 - 587 (16page)
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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 많이 이용하지만, 이 방법은 특히 다양한 모양의 클래스를 가진 고차원의 데이타에서 만족스럽지 못한 결과를 보인다. 다양한 모양의 클래스에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 그래프 컷(graph cut)을 이용하여 학습된 SOFM을 자동으로 군집화하는 방법을 제안한다. 그래프 컷을 이용할 때 터미널(terminal)이라는 두 개의 추가적인 정점(vertex)이 필요하며, 터미널과 각 정점 사이의 가중치는 대부분 사용자에 의해 입력받은 사전정보를 기반으로 설정된다. 제안된 방법은 SOFM의 거리 매트릭스(distance matrix)를 기반으로 한 모드 탐색(mode-seeking)과 모드의 군집화를 통하여 자동으로 사전정보를 설정하며, 학습된 SOFM의 군집화를 자동으로 수행한다. 실험에서 효율성을 검증하기 위해 제안된 방법을 텍스처 분할(texture segmentation)에 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 군집화 알고리즘을 이용한 방법보다 높은 정확도를 보였으며, 이는 그래프기반의 군집화를 통해 다양한 모양의 클러스터를 처리할 수 있기 때문이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 학습된 SOFM에 대한 에너지 함수
3. 학습된 SOFM에서 자동으로 다중 군집화 하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - T.Kohonen / 1990 / The Self-Organizing Map / Proceedings of IEEE : 1464 ~ 1480
2. [단행본] - T.Kohonen / 2001 / Self-Organizing Maps / Springer
3. [학술지(정기간행물)] - S. Wu / 2004 / Clustering of the Self-organizing Map using a Clustering Validity Index based on Inter-cluster and Intra-cluster Density / Pattern Recognition 37 : 175 ~ 188
4. [단행본] - M.Y.Kiang / 2001 / Extending the Kohonen Self-Organizing Map Networks for Clustering Analysis / Computational Statistics & Data Analysis : 161 ~ 180
5. [학술지(정기간행물)] - J. Vesanto / 2000 / Clustering of the Self-Organizing Maps / IEEE Transactions on Neural Networks 11 (3) : 586 ~ 600
2. [단행본] - T.Kohonen / 2001 / Self-Organizing Maps / Springer
3. [학술지(정기간행물)] - S. Wu / 2004 / Clustering of the Self-organizing Map using a Clustering Validity Index based on Inter-cluster and Intra-cluster Density / Pattern Recognition 37 : 175 ~ 188
4. [단행본] - M.Y.Kiang / 2001 / Extending the Kohonen Self-Organizing Map Networks for Clustering Analysis / Computational Statistics & Data Analysis : 161 ~ 180
5. [학술지(정기간행물)] - J. Vesanto / 2000 / Clustering of the Self-Organizing Maps / IEEE Transactions on Neural Networks 11 (3) : 586 ~ 600
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