ICONIP 2011 학회 출장기(Shanghai, China)

Dept. of Computer Science, Yonsei University

이영설

학회 장소 및 기간

• 장소– Shanghai, China

• 기간– 11/14~11/16

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주요 연구

• Stable and Fast Decision by Neural Networks: Fundamental Prob-lems in Mathematical Neuroscience

– 신경망 원리를 규명• 신경망 앙상블 , 시간에 따라 변화하는 피드백에 따른 신경망의 trace

– Statistical neuro dynamics 소개• 신경망의 state transition 표현• Garden of Eden 에서 시작해서 Attractor statues 에 도달• 하나의 layer 를 통과할때마다 state transition 이 발생

• Recent Advances in the Neocognitron: Robust Recognition of Visual Patterns

– 문자인식에 대한 신경망 구현이 인상적– 뇌의 특정 부분에 문자가 인식되는 과정 시각화– Hidden layer 에서 변환 과정을 거쳐 최종적으로 하나의 점으로 수렴

• Self-Learning Control of Nonlinear Systems based on Iterative Adap-tive Dynamic Programming Approach

– 베이지안 음양 시스템– 음양의 원리에 부합하는 베이지안 네트워크의 . statistical learning

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주요 연구

• A Classification Approach to the Cocktail Party Problem– 여러 가지 소리가 섞여 있을 때 주요 음향만 골라서 인식– 예 ) 음성인식 : 복잡하게 얽힌 노이즈 속에서 원하는 음성 추출– 노이즈 제거가 가장 중요한 문제– 일반적인 해결 방법

• (1) speech enhancement• (2) spatial filtering

– SVM 과 IBM(Ideal Binary Mask) 을 이용한 방법 제시

• Dynamic Bayesian Network Modeling of Cyanobacterial Biological Processes via Gene Clustering

– Cyanobacteria : 광합성으로 에너지를 생산하는 박테리아– 베이지안 네트워크를 이용한 박테리아 유전자 특징 분석

• 데이터 필터링• K-Means 클러스터링 (Consensus Index : 다양성 측정에 이용 )• Dynamic Bayesian network 학습 ( 구글의 Global MIT 알고리즘 이용 )

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EEG 관련 연구

• 특징– 한 세션 전체가 EEG 관련 연구로 채워짐– 대부분의 연구가 32 개 채널 ~16 채널 사용

• (60% 가 32 채널 , 40% 가 16 채널 )

• EEG-based brain-computer interface for dual task driving de-tection

– 운전 시뮬레이션 게임을 대상으로 이상 운전 ( 차선 침범등 ) 을 검출– 이상 운전이 발생했을 경우의 뇌파 변화를 체크– SOM 을 이용하여 clustering (single driving & distracted driving)– Single driving 4 종류 , 이상운전을 5 종류로 구분하여 모델링

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EEG 관련 연구

• EEG-based motion sickness estimation using principal component regression

– 사람들이 동작이 힘든 장애가 발생하는 경우를 가정– 10 분 정상 – 40 분 비정상 – 10 분 정상 의 시나리오 사용– PCA 와 clustering 을 이용하여 인식 ( 인식 정확도 : 약 78% 정도 )

• Reading Your Mind: EEG During Reading Task– Reading relevant paragraphs / irrelevant paragraph 구분– 신경망을 사용하여 인식 ( 그러나 2 layer 만을 가진 신경망 사용 )

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느낀점

• 질문 1 개 나온 내용– SVM 과 학습된 standard BN 과 성능을 비교했는데 , 제안한 방법은 어떻게

CPT 를 세팅했는가 ?– 답변 ) Activity hierarchy 랑 Context hierarchy 를 참조하여 BN 구조는

고정된 상태에서 conditional probability 만 학습하였음 .– 뱅킷이 있는 날 오후 세션이라서 좌장이 빨리 끝내려고 함 .

• 발표 전에 스크립트 외우는 게 중요

• 상해 날씨 생각보다 덥고 습함– 추울거라 예상하고 긴팔 옷만 준비하였음 .

• EEG 를 이용한 연구가 많아지고 있음

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