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이미지 특징 추출을 위한 개미 알고리즘

전문가 제언: ○ 무리지능(swarm intelligence)은 집단 지성과는 다르게 개미나 벌과 같이 무리를 지어 행동하는 집단이 보여주는 어떤 지능적인 행위를 말한다. 컴퓨터 분야에서 무리지능 시스템은 인공지능의 하나로 인공적으로 분화 되고 스스로 조직되는 다중 에이전트로 구성되고 자연에서 무리의 행위를 모방해서 만들어 지는 시스템이다.

○ 무리지능 응용으로는 개미 서식지 최적이론(ACO), 인공 벌 서식지 알고리즘(ABC), 백 트랙킹 최적 탐색 알고리즘(BSA), 차분 탐색 알고리즘(DSA), 지능 물방울 알고리즘(IWD), 입자 무리 최적화(PSO) 및 다중 무리 최적화 이론 등이 있다.

○ 개미 알고리즘(Ant algorithm)은 자연에서 실제 개미 무리들이 서식지로부터 먹이까지 가장 짧은 경로를 찾는 것을 모방한 알고리즘으로 1992년 Dorigo에 의해 처음 제안되었다. 따라서 개미 알고리즘은 무리지능의 특성인 자기조직화와 분권화를 위한 인공 개미를 에이전트로 하는 다중 에이전트로 구성된다.

○ 이 논문은 개미 알고리즘을 이용하여 이미지 특징 추출, 특히 가장자리 패턴 추출 방법을 제안하고 디지털 이미지 환경에서 자기 조직화 메커니즘에 대하여 연구한 것이다. 또한 자동화된 분산 적응 분계점 방법이 새로이 제안되었고 다중 특징 추출을 위한 다중 무리 방식으로의 확장을 다루었다.

○ 무리지능에 관련된 국내 연구는 여러 분야에서 많이 발표되고 있으나 이 논문에서와 같이 이미지 패턴 추출을 위한 개미 알고리즘에 관련된 연구는 없다. 알고리즘의 초점은 개별 에이전트에게 환경에서 인식된 변화에 반응하여 자신의 행위를 변화시킬 능력을 줌으로서 동적인 반응 분계점을 통한 적응 분화에 있다. 그 밖에 이 논문에서는 무리집단이 적응 자기 조직화와 패턴 형성을 포함하고 변화하는 환경 구조에 적응과 같은 동적 환경을 분석한다. 무리지능은 오늘날의 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅 시대에 이미지 특징을 포함하는 스마트한 정보 패턴 추출을 위한 하나의 방법으로 이용될 수 있을 것이다.

저자: Rob J. Mullen, Dorothy N. Monekosso, Paolo Remagnino
자료유형: 학술정보