제7항에 있어서,상기 자기조직 형성부는상기 학습데이터를 2차원 출력공간으로 축소하는 상기 자기 조직화맵을 이용하여 상기 학습데이터에 대한 잠재공간을 학습하는 학습부; 및 학습에 따라, 상기 자기 조직화맵으로부터 출력되는 상기 축소된 공간을 2차원의 상기 잠재공간으로 변환하는 변환부를 포함하는 자기조직 생성망 학습 시스템.

자기조직 생성망 학습 시스템의 동작 방법인 자기조직 생성망 학습 방법에 있어서, 상기 자기조직 생성망 학습 시스템의 자기조직 형성부(Self-Organizing Network; SON)는, 자기 조직화맵(Self-Organizing Map; SOM)을 이용하여 학습데이터를 클러스터링하여 2차원 출력공간으로 매핑하고, 상기 자기 조직화맵의 출력공간을 잠재공간으로 변환하는 단계; 및상기 자기조직 생성망 학습 시스템의 생성부(Generative Network)는, 상기 변환된 잠재공간을 학습 이미지로 학습하는 단계를 포함하되,상기 변환된 잠재공간을 학습 이미지로 학습하는 단계는상기 잠재공간으로 변환하는 단계에서 결정된 잠재벡터를 입력으로 하고, 상기 자기조직 형성부의 입력인 상기 학습데이터를 출력으로 하여 상기 변환된 잠재공간을 학습 이미지로 학습하는 것을 특징으로 하는, 자기조직 생성망 학습 방법.

제1항에 있어서,상기 자기 조직화맵을 이용하여 매핑하고, 잠재공간으로 변환하는 단계는상기 학습데이터를 2차원 출력공간으로 축소하는 상기 자기 조직화맵을 이용하여 상기 학습데이터에 대한 잠재공간을 학습하는 단계; 및 학습에 따라, 상기 자기 조직화맵으로부터 출력되는 상기 축소된 공간을 2차원의 상기 잠재공간으로 변환하는 단계를 포함하는 자기조직 생성망 학습 방법.

제2항에 있어서,상기 학습하는 단계는상기 학습데이터와 상기 자기 조직화맵에 기 저장된 2차원 출력공간인 n × m의 가중치들과의 거리를 산출하여 가장 가까운 거리의 출력 노드를 획득하는 단계; 상기 학습데이터의 가중치와 상기 자기 조직화맵에 기 저장된 2차원 출력공간인 n × m의 가중치의 차이를 산출하며, 선택된 상기 출력 노드에서의 거리 정도와 학습률에 따라 상기 자기 조직화맵에 기 저장된 가중치를 갱신하는 단계; 및충분한 학습에 의해 가중치의 변화가 없는 경우, 학습을 종료하는 단계를 포함하는 자기조직 생성망 학습 방법.

제3항에 있어서,상기 잠재공간으로 변환하는 단계는상기 학습데이터와 상기 자기 조직화맵에 학습된 가중치와의 거리를 2차원 잠재벡터 공간에 적용하여 연속된 공간을 위한 상기 잠재공간으로 변환하는 것을 특징으로 하는, 자기조직 생성망 학습 방법.

제3항에 있어서,상기 잠재공간으로 변환하는 단계는상기 자기 조직화맵에 입력된 상기 학습데이터와 상기 출력 노드에 학습된 가중치와의 거리를 모두 획득하여 최소값을 산출하는 단계;최소값을 갖는 승자 노드로부터 각 차원으로 이웃하는 노드들과의 거리를 이용하여 보정방향에 따른 보정 비율을 획득하는 단계; 및상기 보정 비율을 최소값을 갖는 상기 승자 노드에 더하고, 2차원 출력공간으로 나누어 -1에서 1사이의 좌표로 정규화하여 상기 잠재벡터를 결정하는 단계를 포함하는 자기조직 생성망 학습 방법.

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자기 조직화맵(Self-Organizing Map; SOM)을 이용하여 학습데이터를 클러스터링하여 2차원 출력공간으로 매핑하고, 상기 자기 조직화맵의 출력공간을 잠재공간으로 변환하는 자기조직 형성부(Self-Organizing Network; SON); 및상기 변환된 잠재공간을 학습 이미지로 학습하는 생성부(Generative Network)를 포함하되,상기 생성부는상기 자기조직 형성부에서 결정된 잠재벡터를 입력으로 하고, 상기 자기조직 형성부의 입력인 상기 학습데이터를 출력으로 하여 상기 변환된 잠재공간을 학습 이미지로 학습하는 것을 특징으로 하는, 자기조직 생성망 학습 시스템.

제8항에 있어서,상기 학습부는상기 학습데이터와 상기 자기 조직화맵에 기 저장된 2차원 출력공간인 n × m의 가중치들과의 거리를 산출하여 가장 가까운 거리의 출력 노드를 획득하는 출력 노드 획득부; 상기 학습데이터의 가중치와 상기 자기 조직화맵에 기 저장된 2차원 출력공간인 n × m의 가중치의 차이를 산출하며, 선택된 상기 출력 노드에서의 거리 정도와 학습률에 따라 상기 자기 조직화맵에 기 저장된 가중치를 갱신하는 가중치 갱신부; 및충분한 학습에 의해 가중치의 변화가 없는 경우, 학습을 종료하는 학습 판단부를 포함하는 자기조직 생성망 학습 시스템.

제9항에 있어서,상기 변환부는상기 학습데이터와 상기 자기 조직화맵에 학습된 가중치와의 거리를 2차원 잠재벡터 공간에 적용하여 연속된 공간을 위한 상기 잠재공간으로 변환하는 것을 특징으로 하는, 자기조직 생성망 학습 시스템.

제9항에 있어서,상기 변환부는상기 자기 조직화맵에 입력된 상기 학습데이터와 상기 출력 노드에 학습된 가중치와의 거리를 모두 획득하여 최소값을 산출하는 최소값 산출부;최소값을 갖는 승자 노드로부터 각 차원으로 이웃하는 노드들과의 거리를 이용하여 보정방향에 따른 보정 비율을 획득하는 보정 비율 획득부; 및상기 보정 비율을 최소값을 갖는 상기 승자 노드에 더하고, 2차원 출력공간으로 나누어 -1에서 1사이의 좌표로 정규화하여 상기 잠재벡터를 결정하는 벡터 결정부를 포함하는 자기조직 생성망 학습 시스템.

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