인공지능이 정형화된 수치 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지도 인식해야하는 시대가 왔다. 보안 분야 이외에도 사회 전반에서 숫자 인식을 활용하고 점차 확대되고 있다. 숫자인식을 위해 인공신경망을 이용하였다. 인공신경망은 입력 층, 중간 층, 출력 층으로 이루어져 있다. 각 층은 노드와 노드들을 연결하는 가중치로 구성되어 있다. data set을 입력 값으로 하여 각각의 가중치를 곱한다. 오차역전파법을 이용하여 가중치 값을 갱신한다. 갱신하는 과정에서 학습률과 가중치 조정을 통해 결과 값의 정확도를 연구한다. 궁극적으로 학습된 data set과 인공신경망 알고리즘을 이용하여 손 글씨로 된 숫자를 인식한다. 실험에서 학습률과 중간층의 노드 개수를 조정하여 인식률을 높여간다.
신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.
본 논문은 우리나라의 모든 국가기준점(삼각점)을 대상으로 종전의 동경측지계 성과로부터 세계측지계인 KGD2002성과를 산출하고 검증하기 위한 계산과정을 설명하고 있으며, 여기에는 국가기준점의 역사적 변천배경에 따라 1974년부터 2008년까지의 GPS관측데이터와 EDM관측데이터를 사용하고 있다. 통합망조정을 위하여 초대규모 통합 GPS망을 구성하고 다양한 단계의 데이터처리 절차를 거친 후 다점고정을 통해 12,000여점 국가기준점의 세계측지계 KGD2002 고시성과가 결정되었으며, 그 정확도는 수평방향에서 ${\pm}0.015m$(95%), 수직방향에서 ${\pm}0.030m$(95%) 수준이었다. 또한 조정성과의 검증을 위하여 GPS/EDM 결합망을 구성하여 검증계산한 결과와 KGD2002성과와 비교에서 그 좌표차(RMSE)가 수평과 수직방향에서 각각 ${\pm}0.0025m$, ${\pm}0.0008m$로서 나타나 고시성과의 계산이 타당함을 보여주고 있다.
삼변삼각강이 동일한 형상을 갖는 삼변강이나 삼각강보다 더 우수함은 잘 알려진 사실이다. 그러나 일반적으로는 이질측지망의 조정에서 잔차와 기준분징값이 더 크게 나타나므로 이를 설명하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 이질강의 동시조정과 그 정밀도 및 신뢰도에 대해 논의되어 있다. 실측성과를 적용한 결과 이질측지강의 해석에는 신뢰도의 개념과 규준이 정밀도보다 타당함을 보여주고 있다.
고속도로 교통축은 고속도로와 운전자가 대체도로로 이용할 수 있는 표면가로로 구성된 가로망을 말한다. 이러한 고속도로에서의 도로망의 효율을 극대화하기 위해서 시행되고 있는 제어기법으로는 고속도로 진입램프에서의 램프미터링과 표면가로에서의 신호시간조정 등을 들 수 있다. 그러나, 이를 통합한 제어전략은 아직 고려되고 있지 못하다. 고속도로에서 사고나 극심한 혼잡으로 인해 지체가 되었을 경우 단순히 진입램프에서 램프미터링만을 실행하는 것이 아니라 부체도로로의 경로전환을 통해 고속도로교통축의 효율을 극대화할 수 있다. 이는 지능형교통체계(ITS)에서 고려하고 있는 경로안내시스템과도 결부된다. 그러므로, 고속도로 교통축에서는 진입램프에서의 램프미터링전략과 진출램프에서의 경로전환전략, 표면가로에서의 신호최적화전략을 통한 제어를 실행할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 고속도로에서의 진입램프미터링과 진출램프를 통한 경로전환, 표면가로에서의 신호시간조정을 통합한 제어모형을 구축하고, 그에 따른 통합제어알고리즘을 개발하는 것을 본 논문의 목적으로 한다. 통합제어모형은 적정 제어변수의 값을 구하기 용이하게 하기 위해 선형계획법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 통합제어알고리즘을 우수성을 검증하였다.
다층 신경망의 학습에 있어서 역전파 알고리즘은 시스템이 지역적 최소치에 빠질수 있고,탐색공간의 피라미터들에 의해 신경망 시스템의 성능이 크게 좌우된다는 단점이 있다.이러한 단점을 보완하기 의해 유전자 알고리즘이 신경망의 학습에 도입도었다.그러나 유전자 알고리즘에는 역전파 알고리즘과 같은 미세 조정되는 지역적 탐색(fine-tuned local search) 을 위한 메카니즘이 존재하지 않으므로 시스템이 전역적 최적해로 수렴하는데 많은 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 역전파 알고리즘의 기울기 강하 기법(gradient descent method)을 교배나 돌연변이와 같은 유전 연산자로 둠으로써 유전자 알고리즘에 지역적 미세 조정(local fine-tuning)을 위한 메카니즘을 제공해주는 새로운 형태의 GA-BP 방법을 제안한다.제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 3-패러티 비트(3-parity bit) 문제에 실험하였다.
본 논문에서는 스마트 빌딩 시스템과 전력망이 각각의 전력거래 희망가격을 제안하고 조정하는 양방향 전력거래 협상 기법에 심층 강화학습 기법을 적용한 전력거래 기법을 제안한다. 심층 강화학습 기법 중 하나인 deep Q network 알고리즘을 적용하여 스마트 빌딩과 전력망의 거래 희망가격을 조정하도록 하였다. 제안하는 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 알고리즘은 학습과정에서 평균 43.78회의 협상을 통해 가격 협의에 이르는 것을 실험을 통해 확인하였다. 또한, 본 연구에서 설정한 협상 시나리오에 따라 스마트 빌딩과 전력망이 거래 희망가격을 조정하는 과정을 실험을 통해 확인하였다.
기업간 거래에서 수요자-공급자 제휴(alliance) 또는 파트너쉽(supplier partnership) 등으로도 표현되는 수요자-공급자간 협력관계(relationship)는 전통적인 공급망관리(supply chain management) 뿐만 아니라 최근의 인터넷 (Internet) 정보환경에서도 여전히 중요하게 다루어진다. 그리고 수요자-공급자간 협력관계는 공급망관리 상위의 의사결정에 따라 변화·조정된다. 공급망 관리 및 운영을 위한 시스템에서 이러한 협력관계를 고려하기 위해, 본고에서는 협력관계를 체계적으로 분류하고 개별 협력관계에서의 공급자선정의 시스템적 처리과정과 활용효과를 정리하였다. 또한, 변화·조정되는 협력관계를 시스템에서 적응적으로 처리하는 과정을 지능형 에이전트(intelligent agent) 체계를 활용하여 제안하고 설명하였다.
본 논문에서는 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 자동으로 조정하는 개선된 Max-Min 신경망을 제안하였다. 개선된 Max-Min 신경망은 경쟁 단계에서 필요한 학습 시간을 줄이기 위하여, 정확성의 수와 부정확성의 수를 퍼지 제어 시스템의 입력으로 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 기법이다. 본 논문에서 제안된 방법을 실제 콘크리트 표면 균열 영상에서 추출한 균열의 방향성 패턴을 대상으로 인식 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 효과적임을 확인할 수 있었다.
이 논문(論文)은 조정결과(調整結果)의 해석(解析)을 통한 돌출오차(突出誤差)의 검출(檢出)과 측지망(測地網)의 신뢰도(信賴度)에 대한 것으로서 기존의 최소제곱조정 프로그램에 추가되는 방법(方法)이 제시되었다. 실제로 테스트망에 적용한 결과(結果)로부터 신뢰도(信賴度)를 고려해야 하는 문제에 효과적으로 활용할 수 있음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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