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요약
본 발명은 인간의 두뇌에서 일어나는 선택적 주의 집중의 메카니즘을 기존의 신경회로망인 다층 퍼셉트론과 그 학습 방법인 오차 역전파법을 이용하여 구현하고 이를 음성 인식이나 문자 인식과 같은 패턴 인식에 이용하는 방법에 관한 것으로, 기존의 다층 퍼셉트론과 오차 역전파법이 주어진 입력에 대하여 네트워크의 가중치를 변화시켜 원하는 인식의 기능을 하던 것에 반하여 본 알고리즘은 미리 학습된 가중치를 가지고 가중치의 값은 고정시킨 상태에서 출력층의 오차가 최소가 되도록 현재의 입력 패턴을 학습시킴으로서 원래의 입력 중 네트워크가 원하는 입력만을 선택적으로 받아들이는 기능을 가지게 되어 생물학적으로 선택적 주의 집중의 메카니즘을 모델링한 동시에 이를 이용하여 복수의 후보자 클라스에 대하여 주의 집중의 정도를 새로운 인식 척도로 정의하여 기존의 하나의 후보자 클래스에 대한 인식시스템에 비하여 우수한 인식 결과를 갖게 한다.
