• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.45-57
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• 1998

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.945-948
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• 2003

본 논문에서는 시스템에 발생하는 외란의 영향을 최소로 하기 위해 다층 신경회로망을 이용한 강인 PID 제어 방식을 제안한다. 제안한 방식은 제어 시스템에 발생하는 불특정의 외란을 필터링 하기 위해 다층 신경망을 이용한다. 외란이 포함된 실제 플랜트의 입력을 신경망의 출력으로 보상하여 플랜트를 순수하게 PID 제어기로만 제어하도록 한다. DC 모터에 대한 시뮬레이션과 MM-LDM(Moving Magnetic Linear DC Motor)의 위치제어 실험을 통해 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.130-132
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• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.35-45
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• 1991

본 논문에서는 Backpropagation 학습 이론을 사용한 다층 구조 신경 회로망을 이용하여 3차원적으로 왜곡된 항공기 인식과 항공기의 3차원 회전 방향 추정을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 항공기 영상으로 부터 2차원 영상에서 왜곡 불변 (distortion invariant)특정을 가지는 피치 $(L,\;{\Phi})$를 추출하여 신경 회로망 항공기 인식기의 학습(training)에 사용하였다. 그리고 신경 회로망 인식기 설계시 그 구조를 최적화 함으로써 높은 인식률을 가지는 항공기 인식기를 구성하였다. 신경 회로망 학습 과정에서 학습 이론으로는 변형된 backpropagation 학습 이론을 도입하고 아울러 학습 수행중에 학습 변수(learning parameter)값을 변화 시키는 방법을 사용하여 전체 학습 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.267-274
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• 2008

신경망은 데이터로부터 반복적인 학습 과정을 통해 숨어 있는 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터의 목표값에 대한 정확한 예측에 유용한 모델링 기법이다. 본 논문은 개인적인 특성, 가정 사회적 환경, 타 교과 성적을 이용하여 학생의 컴퓨터 활용 능력 예측을 위한 다층 인식모형(MLP) 신경망을 구축하였다. 신경망의 인식률은 예측 방법으로 널리 활용되고 있는 로지스틱 회귀분석 모델과 비교하였다. 개발한 신경망에 대한 실험 결과, 개인적인 특성이 학생들의 컴퓨터 활용 능력을 가장 잘 설명하는 요소이며, 반면 가정 사회적 환경은 가장 낮은 예측 요소임을 발견하였다. 또한 본 연구의 신경망 모델은 회귀분석보다 더욱 높은 인식률을 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.244-246
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• 2003

본 논문에서는 낱자 인식기와 자소 조합 인식기를 혼용한 저품질 인쇄체 한글의 고성능 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6형식과 기타 형식의 문자, 총 7종으로 분류한, 입력문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위(HRU: Hangul recognition unit)로 분리하여 인식한다. 각 인식 단위 영상에서 추출한 방향각 특징을 다층신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.80%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 23.61%의 오류가 감소한 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.429-438
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• 2006

일반적으로 신경망은 비선형성 문제를 해결하기 위해서 소프트웨어로 많이 구현되었지만, 영상처리 및 패턴인식과 같은 실시간 처리가 요구되는 응용에서는 빠른 처리가 가능한 하드웨어로 구현되고 있다. 다양한 종류의 신경망 중에서 다층 신경망(MLP: multi-layer perceptron)의 하드웨어 설계는 빠른 처리속도와 적은 면적 그리고 구현의 용이성으로 고정소수점 연산을 많이 사용하였다. 하지만 고정소수점 연산을 사용하는 하드웨어 설계는 높은 정확도의 부동소수점 연산을 많이 사용하는 소프트웨어 MLP를 쉽게 적용할 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 높은 정확도와 높은 유연성을 가지는 부동소수점 연산을 사용하면서도 은닉층 뉴런수를 주기(cycle)로 빠르게 수행하는 MLP의 완전 파이프라이닝(fully-pipelining) 설계방법을 제안한다. MLP는 주어진 문제에 의해서 자연스럽게 입력층과 출력층의 구조가 결정되지만, 은닉층 구조는 사용자에 의해서 결정된다. 그러므로 제안된 설계방법은 많은 반복수행이 요구되는 영상처리 및 패턴인식 등의 분야에서 은닉층 뉴런수를 최적화 하여 쉽게 성능 향상을 이룰 수 있다.

• 경영과학
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• 제18권2호
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• pp.25-38
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• 2001

The well-known back-propagation algorithm for multi-layered neural network has successfully been applied to pattern c1assification problems with remarkable flexibility. Recently. the multi-layered neural network is used as a powerful data mining tool. Nevertheless, in many cases with complex boundary of classification, the successful learning is not guaranteed and the problems of long learning time and local minimum attraction restrict the field application. In this paper, an Improved learning procedure of multi-layered neural network is proposed. The procedure is based on the generalized delta rule but it is particular in the point that the architecture of network is not fixed but enlarged during learning. That is, the number of hidden nodes or hidden layers are increased to help finding the classification boundary and such procedure is controlled by entropy evaluation. The learning speed and the pattern classification performance are analyzed and compared with the back-propagation algorithm.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.515-518
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• 2001

본 논문에서는 전처리단계로 영평균 정규화 기법과 주요성분분석 기법을 도입하여 다층신경망을 이용한 고신뢰성의 회귀분석 모델을 제안한다. 영평균 정규화 기법은 데이터의 1차적 통계성을 고려하여 알고리즘을 간략화시키며, 주요성분분석 기법은 입력 데이터의 2차적 통계성을 고려하여 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 학습데이터의 차원을 감소시킬 수 있어 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약을 해결할 수 있었다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수를 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수를 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 단순정규화나 PCA를 적용하지 않는 경우보다 제안된 기법의 학습속도와 회귀성능이 더욱 더 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.272-280
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• 2009

모바일 기술의 발전으로 오프라인 컨텐츠가 아닌 온라인 매체로 다양한 영상 컨텐츠를 제공받는 수요층이 늘어나고 있다. 그러나 모바일 단말기의 작은 화면에 맞게 수작업으로 편집/수정하기 위해서는 비용과 노력이 많이 드는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 컨텐츠 가운데 가장 다양한 형태를 지닌 인쇄 만화를 모바일 단말기 환경에 맞게 자동 변환하는 Automatic Comics Conversion(ACC) 시스템을 제안한다. 모바일 단말기 화면에 적합한 형태로 기존 오프라인 만화책 각 한 면의 프레임으로 분할하기 위해 다층신경망(MLP: Multi-Layer Perceptorn)을 이용하였으며, 각 프레임은 영상의 의미 구조 (Semantic Structure)의 손실을 최소화하여 적합한 크기로 분할된 영상들을 자동 변환하여 제공한다. 또한 동적인 만화 영상을 애니메이션으로 제공하기 위하여 텍스처 분석 연구를 더 했다. 이에 본 연구는 만화뿐만 아니라 프레임 단위로 되어있는 사진, 웹사이트, 다양한 영상 등을 언제 어디서나 제공받을 수 있도록 모바일 단말기에 제공함으로써 효율성을 검증한다. 또한 오프라인의 정지 영상을 분할된 영상 프레임 정보를 통해 움직이는 영상으로 제공할 수도 있다.