KR100205228B1 - 신경회로망 - Google Patents

Abstract

본 발명은 신경 회로망을 공개한다. 그 회로는 입력 패턴으로 부터 소정수의 국부 영역을 추출하기 위한 국부 영역 추출수단, 상기 국부 영역 추출수단에 의해서 추출된 소정수의 국부 영역들과 N개의 기준 패턴들의 각각의 소정수의 국부 영역들을 각각 비교하여 특징을 추출하기 위한 특징 추출수단, 및 상기 특징 추출수단의 출력신호를 입력하여 상기 입력 패턴이 상기 N개의 기준 패턴중의 어느 패턴과 가장 일치하는지를 검출하기 위한 비교수단으로 구성되어 있다. 따라서, 각각의 입력 패턴의 국부 영역과 기준 패턴의 국부 영역을 비교함에 의해서 패턴을 분류할 수 있으므로 학습에 필요하 시간이 줄어들게 된다.

Description

신경 회로망

본 발명은 신경 회로망에 관한 것으로, 특히 입력 패턴의 국부 영역을 추출하여 패턴을 분류함으로써 학습시간을 단축할 수 있는 신경 회로망에 관한 것이다.

신경 회로망은 주어진 입력 패턴에 의한 학습을 통해 보다 일반적인 패턴 분류 능력을 갖게 할 수 있기 때문에 지금까지 인식회로 설계에 많이 사용되어 있다. 특히 영상 데이타를 입력 패턴으로 하는 경우에 있어서는 필요하다면 별도의 부가적인 특징을 추출할 필요없이 영상 데이타를 그대로 신경 회로망의 입력으로 인가해 줄 수도 있다. 이는 신경 회로망이 특징 추출의 기능과 이렇게 해서 추출된 특징의 선형 결합을 통한 패턴 분류 능력을 갖기 때문에 가능하다.

하지만 이러한 경우에 있어서는 보통 입력 패턴의 차원이 커지게 되고, 따라서 신경 회로망의 학습에 필요한 시간이 너무 길어지게 되고, 경우에 따라서는 신경망의 수렴여부를 보장해 주기가 어려워지게 된다. 또한, 이 경우에는 전체적인 특징에 따른 패턴 분류의 성격이 강하기 때문에 비슷한 패턴들에 대해서는 이들 패턴들을 특징적으로 구별시켜 줄 수 있는 국부 특징을 크게 고려해 줄 수가 없다.

본 발명의 목적은 입력 패턴의 국부 영역을 추출하여 패턴을 분류함으로써 학습에 필요한 시간을 줄일 수 있는 신경 회로망을 제공하는데 있다.

이와같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 신경 회로망은 입력 패턴으로 부터 소정수의 국부 영역을 추출하기 위한 국부 영역 추출수단, 상기 국부 영역 추출수단에 의해서 추출된 소정수의 국부 영역들과 N개의 기준 패턴들의 각각의 소정수의 국부 영역들을 각각 비교하여 특징을 추출하기 위한 특징 추출수단, 및 상기 특징 추출수단의 출력신호를 입력하여 상기 입력 패턴이 상기 N개의 기준 패턴중의 어느 패턴과 가장 일치하는지를 검출하기 위한 비교수단을 구비한 것을 특징으로 한다.

도1은 종래의 반도체 메모리 장치의 리드, 라이트 사이클 타이밍을 나타내는 것이다.

도2는 본 발명의 반도체 메모리 장치의 리드, 라이트 사이클 타이밍을 나타내는 것이다.

도3은 본 발명의 반도체 메모리 장치의 블럭도이다.

이하, 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명의 신경 회로망을 설명하면 다음과 같다.

도1은 숫자 5에 대한 패턴을 나타내는 것으로, 먼저, 숫자5의 패턴에 대한 국부 영역1, 2, 3을 선택하여 신경 회로망의 입력으로 인가해준다. 이때, 각각의 패턴들에 대해 고려해주는 국부 영역은 패턴들간의 차이를 잘 나타내 줄 수 있는 영역으로서 정의되어 이 영역들을 베이스화시켜 둔다. 이는 사람의 인지 작용시 고려되는 패턴 분류를 위한 관심 영역에 대한 고려의 효과를 갖는다. 이렇게 함으로 해서 보다 효율적인 인간의 인지 능력을 묘사해 줄 수 있다.

도2은 이와같은 특징을 갖는 신경 회로망의 구조를 나타내는 것으로, 만일 숫자 0에서 부터 9까지를 인식하는 신경 회로망을 설계한다고 가정하면, 각 숫자의 패턴에 대해서 하나씩의 신경 회로망이 정의되고, 즉, 도2에 나타낸 회로망이 각 숫자에 대하여 하나씩 주어지고, 임의의 패턴에 대한 영역1, 2, 3의 패턴이 입력되면 각 신경 회로망은 이 입력 패턴이 숫자0에서 9까지의 어느 패턴과 일치하는가를 판별하게 된다. 다음단은 입력 패턴이 숫자0에서 9까지의 패턴중의 어느 패턴과 가장 가까운가를 나타내게 된다. 그래서, 가장 높은 수치가 나온 출력의 패턴과 입력 패턴이 가장 가까운 것으로 인식하게 된다.

다시말하면, 신경 회로망의 첫번째 단은 각각의 국부 영역에 대해서만 완전하게 연결되어 있고 서로 다른 영역에 대해서는 연결을 갖고 있지 않다. 이는 각각의 국부 영역에 대한 특징 추출기의 역할을 한다. 그리고, 둘째 단은 각각의 국부 영역들끼리 연결되어 있는데, 이는 각각의 국부 영역들의 특징을 전체적으로 고려해 주는 선형 결합기의 역할을 한다. 입력 패턴을 주어진 패턴에 대한 신경 회로망으로 통과시킴으로써 얻어지는 출력값은 입력패턴이 얼마만큼 주어진 패턴에 가까운가를 나타내주는 0에서 1까지의 아날로그 값을 갖는다. 이때, 1에 가까울수록 입력 패턴은 주어진 패턴과 같다는 것을 의미한다. 최종적으로, 입력 패턴을 다수개의 신경 회로망을 통과시켜서 최대값을 갖는 패턴으로 분류해 줄 수 있다.

도3은 본 발명의 국부 영역 추출을 위한 신경 회로망의 블럭도로서, 국부 영역 추출부(10), 특징 추출부(20), 및 최대값 검출부(30)로 구성되어 있다.

먼저, 도1에 나타낸 것과 같은 입력 패턴이 입력되면 국부 영역 추출부(10)에서 도1에 나타낸 것과 같이 어떤 패턴의 특징을 잘 나타내는 영역을 추출한다. 도1에서는 영역1, 2, 3을 추출한 것을 나타내었다. 이와같이 추출된 국부 영역들은 특징 추출부(20)로 입력되어 주어진 패턴들의 각각의 국부 영역들과 입력 패턴의 국부 영역들과 얼마만큼 일치하는지를 비교하여 그 일치의 정도를 숫자로서 출력한다. 최대값 검출부(30)는 특징 추출부(20)의 출력신호중 최대값을 검출하여 출력하고 패턴을 분류한다. 각각의 패턴들에 대해 고려해주는 국부 영역은 패턴들간의 차이를 잘 나타내 줄 수 있는 영역으로서 정의되어 베이스(knowledge base)화 시켜둔다. 이것은 사람의 인지 작용시 고려되는 패턴 분류를 위한 관심 영역에 대한 고려의 효과를 갖는다. 이렇게 함으로써 보다 효율적인 인간의 인지 능력을 묘사해 줄 수 있다. 즉, 숫자 패턴을 분류할 때와 한글의 자음과 모음을 분류할 때, 숫자의 특징을 분류하기 위한 국부 영역들과 한글의 자음과 모음을 분류할 때의 국부 영역들은 차이가 있게 마련이다. 이와같이 입력되는 패턴이 숫자이냐 한글이냐에 따라 추출되는 국부 영역이 달라져야 하고, 그래서, 이에 관한 정보를 베이스화하여 입력 패턴의 종류에 따라 추출되는 국부 영역을 달리한다는 것이다.

본 발명의 신경 회로망은 입력 패턴의 전 영역을 기준 패턴과 비교하는 것이 아니라 입력 패턴의 특징을 분류할 수 있는 국부 영역만을 추출하여 기준 패턴과 비교함으로써 학습에 필요한 시간이 단축될 수 있다.

따라서, 본 발명의 신경 회로망은 분류하고자 하는 입력 패턴에 대한 특징을 가장 잘 고려해 줄 수 있도록 해줄 수 있을 뿐만아니라 패턴들간에 중복됨으로해서 분류에 도움을 주기 못하는 특징을 제거해줌으로써 입력 패턴에 대한 벡터의 차원을 줄여줌으로써 보다 쉽게 훈련시킬 수 있다. 또한, 훈련에 소요되는 계산량을 줄여줌으로써 보다 빠른 수렴효과를 얻을 수 있다.

Claims (2)

1. 입력 패턴으로 부터 소정수의 국부 영역을 추출하기 위한 국부 영역 추출수단; 상기 국부 영역 추출수단에 의해서 추출된 소정수의 국부 영역들과 N개의 기준 패턴들의 각각의 소정수의 국부 영역들을 각각 비교하여 특징을 추출하기 위한 특징 추출수단; 및 상기 특징 추출수단의 출력신호를 입력하여 상기 입력 패턴이 상기 N개의 기준 패턴중의 어느 패턴과 가장 일치하는지를 검출하기 위한 비교수단을 구비한 것을 특징으로 하는 신경 회로망.
2. 제1항에 있어서, 상기 국부 영역 추출수단에 의해서 추출되는 소정수의 국부 영역들은 관련있는 패턴들사이의 차이를 잘 나타내 줄 수 있는 영역으로 정의되어 베이스화되어 상기 국부 영역 추출수단이 국부 영역 추출시에 입력 패턴의 종류에 해당하는 국부 영역을 추출할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 신경 회로망.