• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.45-52
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• 2005

동적 신경망은 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 더 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(GRNN)으로 구성된 합성 신경망을 사용하여 시스템 식별을 다루고 있다. 합성 신경망의 구조는 LRNN으로 IIR-MLP를, GRNN으로 Elman RNN을 결합하고 있다. 합성신경망은 선형과 비선형 시스템 식별을 통해 평가되었으며 상대적인 성능평가를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 비교하고 있다. 시뮬레이션 결과에 의하면 합성 신경망은 학습속도와 정확도에서 더 우수하게 동작하였으며, 이러한 사실은 비선형 시스템 식별에 있어서 합성 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 더 효과적인 신경망이 될 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2609-2614
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• 1998

본 연구에서는 신경망 모형을 이용한 시계열 예측에 있어서 분석할 시계열의 특성에 맞는 적응적 학습률을 구하고 초기 값의 동적인 적용을 통한 개선된 학습방법을 이용하여 신경망 예측을 하고 통계적인 Box-Jenkins예측 결과와 비교해 봄으로써 두 방법간의 시계열 예측 효율성을 비교한다. 신경망 모형에 맞는 적응적 학습률은 표준 직교 배열표에 의해 실험계획을 한 25가지의 모수 조합으로부터 구하고, 신경망 학습의 초기값은 Easton의 제어상자를 동적으로 적용하여 실시간으로 선택할 수 있도록한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1988년까지의 태양 흑점 자료이다.

• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.12-18
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• 2001

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.616-618
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• 2002

본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권5호
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• pp.46-55
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• 2000

본 논문은 카오틱 신경망과 PD 제어기를 이용한 로봇 시스템의 직접적응제어 방식에 관한 것이다. 카오틱 신경망은 상·하층 결합계수 외에 궤환 결합계수와 동일 층 내의 결합계수를 가지며, 뉴런자체의 충분한 비선형성 때문에 강한 동적특성을 가지고 있다. 그러나 신경망의 구조 및 학습의 문제점으로 인하여 동적 시스템의 제어에 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카오틱 신경망을 제어 분야에 적용하기 위하여 적합한 구조로 수정하고 수정된 신경망의 학습에 관하여 고찰하였다. 제안된 신경망은 모의 실험을 통하여 3 축 푸마 로봇의 경로 제어에 적용하였다. 카오틱 신경망 제어기는 PD 제어기와 병렬로 구성하여 학습 초기의 안정성을 확보하였고, 제어대상의 비선형성을 보상하는 보상 제어기의 역할을 수행하도록 하였다

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.322-323
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• 2021

증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.701-708
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• 2001

최근 컴퓨터의 지능에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 불확실하고 복잡한 동적 환경에서도 적응할 수 있도록 그 영역을 확장해 가고 있다. 본 논문에서는 다치논리를 기반으로 한 다치오토마타 모델을 신경망으로 구현한 다치-신경망 시스템을 제안한다. 또한, 다치오토마타는 신경망으로 구현될 수 있고, 다치-신경망 모델은 다치오토마타로 시뮬레이션될 수 있음을 입증하였다. 그 결과, 다치-신경망 모델은 지능시스템, 뇌의 모델링과 같은 여러 응용 분야에 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.44-52
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• 2001

본 논문은 수정된 카오틱 신경망(MCNN)을 이용하여 완전 무제약 서체 숫자 인식을 다루고 있다. 카오틱 신경망(CNN)의 동적 특성과 학습과정을 강화함으로써 복잡한 패턴인식 문제를 해결할 수 있는 유용한 신경망으로 수정하였다. MCNN은 신경망 구조와 뉴런 자체가 높은 차수의 비선형 동적특성을 갖고 있으므로 복잡한 서체 숫자를 분류할 수 있는 적합한 신경망이다. 숫자 확인은 원래의 숫자 이미지로부터 특징을 추출하고 MCNN에 근거한 분류기를 이용하여 숫자를 인식한다. MCNN 분류기의 성능은 Canada, Montreal의 Concordia 대학의 숫자 데이터 베이스로 평가하였다. 인식성능의 상대적인 비교를 위해 MCNN 분류기는 리커런트 신경망(RNN) 분류기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 인식율은 98.0%이었으며, 이는 MCNN 분류기가 같은 데이터 베이스에 대해 발표되었던 다른 분류기와 RNN 분류기보다 성능이 우수함을 나타낸다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.119-129
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• 2007

본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상에서 인체의 실루엣을 이용하여 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하며, 이 특징들은 정적인 프레임에만 있느냐에 따라 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나뉜다. 추출된 특징들은 RBF 신경망을 훈련시키기 위해 사용된다. 제안된 신경망은 정적 특징을 입력층으로 보내고, 동적 특징은 인식을 위한 추가적인 특징으로 이용한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 인식 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분된다. 제안된 시스템은 동작교육을 위해 7가지 기본 동작을 학습시킨 신경망으로 성공적으로 동작 인식을 하였다. 제안된 시스템은 유아의 공간감각 계발을 위한 동작교육 시스템에 활용될 수 있다.