ICONIP 2011 학회 출장기 (Shanghai, China)

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

주요 연구 • Stable and Fast Decision by Neural Networks: Fundamental Problems in Mathematical Neuroscience • 신경망 원리를 규명 • 신경망 앙상블, 시간에 따라 변화하는 피드백에 따른 신경망의 trace • Statistical neurodynamics 소개 • 신경망의 state transition 표현 • Garden of Eden 에서 시작해서Attractor statues 에 도달 • 하나의 layer 를 통과할때마다state 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 Adaptive Dynamic Programming Approach • 베이지안음양 시스템 • 음양의 원리에 부합하는 베이지안 네트워크의. statistical learning

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 • 베이지안네트워크를 이용한 박테리아 유전자 특징 분석 • 데이터 필터링 • K-Means 클러스터링(Consensus Index : 다양성 측정에이용) • Dynamic Bayesian network 학습 (구글의Global MIT 알고리즘 이용)

EEG 관련 연구 • 특징 • 한 세션 전체가 EEG 관련 연구로 채워짐 • 대부분의 연구가 32개 채널~16채널 사용 • (60%가 32채널, 40%가 16채널) • EEG-based brain-computer interface for dual task driving detection • 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

EEG 관련 연구 • EEG-based motion sickness estimation using principal component regression • 사람들이 동작이 힘든 장애가 발생하는 경우를 가정 • 10분 정상 – 40분 비정상 – 10분 정상 의 시나리오 사용 • PCA 와 clustering 을이용하여 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)

느낀점 • 질문 1개 나온 내용 • SVM 과 학습된 standard BN 과 성능을 비교했는데, 제안한 방법은 어떻게 CPT를 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. • EEG를 이용한 연구가 많아지고 있음

ICONIP 2011 학회 출장기 (Shanghai, China)