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fMRI를 이용한 맛의 입력패턴벡터 추출 및 패턴인식
Input Pattern Vector Extraction and Pattern Recognition of Taste using fMRI
- 이선엽;
- 이용구;
- 김기동
초록
본 논문에서는 맛 인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 맛(쓴맛, 단맛, 신맛, 짠맛)학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 맛 활성화 신호의 세기가 사용되었고, 맛 패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하였고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 패턴벡터는 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 하였다. 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.
키워드
맛 활성화; 패턴벡터추출; 학습벡터양자화(LVQ); 패턴분류; Taste activate; Pattern vector extraction; LVQ; Pattern classification
- 제목
- fMRI를 이용한 맛의 입력패턴벡터 추출 및 패턴인식
- 제목 (타언어)
- Input Pattern Vector Extraction and Pattern Recognition of Taste using fMRI
- 저자
- 이선엽; 이용구; 김기동
- 발행일
- 2007-12
- 유형
- Y
- 저널명
- 방사선기술과학
- 권
- 30
- 호
- 4
- 페이지
- 419 ~ 426