정보처리학회논문지B (The KIPS Transactions:PartB)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 모델 RFAM과 그 응용

A Novel Model, Recurrent Fuzzy Associative Memory, for Recognizing Time-Series Patterns Contained Ambiguity and Its Application

  • 김원 (전주기전여자대학 실용예술학부) ;
  • 이중재 (숭실대학교 대학원 컴퓨터학과) ;
  • 김계영 (숭실대학교 컴퓨터학부) ;
  • 최형일 (숭실대학교 미디어학부)
  • 발행 : 2004.08.01
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문에서는 모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 인식모델인 순환퍼지기억장치를 제안한다. 순환퍼지기억장치는 기존의 퍼지기억장치에 순차적인 입력패턴를 처리하고 시간적 관련성을 표현할 수 있는 순환층을 추가함으로써 확장된 모델이다. 본 논문에서 제안하는 순환퍼지기억장치는 입력과 출력사이의 관련정도를 설정하기 위해 헤비안 방식의 학습알고리즘을 사용한다. 그리고 순환퍼지기억장치의 순환층에 필요한 가중치를 학습하기 위해서 오류역전파 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 모델을 음성신호의 경계를 추출하는 문제에 적용하여 성능을 평가한다.

This paper proposes a novel recognition model, a recurrent fuzzy associative memory(RFAM), for recognizing time-series patterns contained an ambiguity. RFAM is basically extended from FAM(Fuzzy Associative memory) by adding a recurrent layer which can be used to deal with sequential input patterns and to characterize their temporal relations. RFAM provides a Hebbian-style learning method which establishes the degree of association between input and output. The error back-propagation algorithm is also adopted to train the weights of the recurrent layer of RFAM. To evaluate the performance of the proposed model, we applied it to a word boundary detection problem of speech signal.

키워드

참고문헌

  1. Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, 'Neural Network Design,' PWS Publishing Company, 1995
  2. J. T. Connor, R. D. Martin and L. E. Atlas, 'Recurrent Neural Networks and Robust Time Series Prediction,' IEEE Transaction on Neural Networks, Vol.5, No.2, 1994 https://doi.org/10.1109/72.279188
  3. Barak Cohen, Daid Saad and Emanuel Marom, 'Efficient Training of Recurrent Neural Network with Time Delays,' Neural Networks, Vol.10, No.1, pp.51-59, 1997 https://doi.org/10.1016/S0893-6080(96)00072-X
  4. Alex Aussem, Fionn Murtagh and Marc Sarazin, 'Dyanmical Recurrent Neural Networks - Towards Environmental Time Series Prediction,' International Journal of Neural Systems, Vol.6, No.2, pp.145-170, 1995 https://doi.org/10.1142/S0129065795000123
  5. 장대식, '퍼지연상기억장치에 기반한 퍼지 추론 시스템', 숭실대학교 석사청구논문, 1995
  6. D. O. Hebb, 'The Organization of Behavior,' John Wiley & Sons, New York, 1949
  7. Gin-Der Wu, Chin-Teng Lin, 'Word Boundary Detection with Mel-Scale Frequency Bank in Noisy Environment,' IEEE Speech and Audio Processing, Vol.8, No.5, pp 541-554, 2000 https://doi.org/10.1109/89.861373
  8. Gin-Der Wu, Chin-Teng Lin, 'A Recurrent Neural Fuzzy Network for Word Boundary Detection in Variable Noise-Level Environments,' IEEE Systems, Man and Cybernetics, Vol.31, No.1, pp.84-97, 2001 https://doi.org/10.1109/3477.907566
  9. J. C. Junqua, B. Mak and B. Reaves, 'A robust algorithm for word boundary detection in the presence of noise,' IEEE Trans. Speech Audio Processing, Vol.2, pp.406-412, 1994 https://doi.org/10.1109/89.294354
  10. C. F. Juang and C. T. Lin, 'An on-line self-constructing neural fuzzy inference network and its application,' IEEE Trans. Fuzzy System, Vol.6, pp.12-32, 1998 https://doi.org/10.1109/91.660805
  11. J. S. R. Jang, 'Self-learning fuzzy controllers based on temporal back propagation,' IEEE Trans. Neural Networks, Vol.3, pp.714-723, 1992 https://doi.org/10.1109/72.159060