본 논문에서는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용한 morphological 뉴럴 네트워크(MNN)의 최적화 방법을 제안하였다. MNN은 max-plus 연산을 기반으로 하고 있으므로 경사 학습법에 의한 파라미터 학습이 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 유전 알고리즘을 이용하여 MNN의 파라미터들을 학습하였다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 SIDBA(standard image database) 표준영상에서 추출된 테스트 영상을 이용한 영상 압축/복원 실험을 수행하였고. 그 결과 제안된 방법에 의한 복원 영상이 합-곱 연산에 기반한 기존의 뉴럴 네트워크에 의한 복원 영상보다 우수함을 알 수 있었다.
본고에서는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용한 morphological 뉴럴 네트워크(MNN)의 최적화 방법을 제안하였다.