• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.567-569
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• 2020

여러 악기가 섞여 있는 음원으로부터 원하는 악기 소리를 추출하는 음원 분리 기법 중 최근 신경망 기반 시스템이 활발히 연구되고 있다. 악기마다 고유의 음역대를 가진다는 사실에 감안하여, 연구진은 기존 음원 분리 신경망에 적은 수의 학습 파라미터를 추가하여 학습 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 음역대 강조 기법을 제안한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권2호
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• pp.53-66
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• 2021

속도 모델 구축은 탄성파 탐사 자료처리에서 필수적인 절차이다. 주시 토모그래피나 속도 분석과 같은 기존 기법들은 하나의 속도 모델을 예측하는 데 계산 시간이 오래 걸리며 역산 결과의 품질이 전문가의 판단에 크게 의존한다. 전파형 역산 또한 초기 속도 모델에 크게 의존한다는 문제가 있다. 최근 심층 신경망 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 푸는데 적용되는 사례가 많아지면서 널리 보급되고 있다. 이 논문에서는 심층 신경망 기법을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 사례들을 각 연구에 사용한 신경망에 따라 분류하며 조사하였다. 또한 훈련용 인공 속도 모델 생성 사례도 포함하였다. 심층 신경망은 대량의 데이터로부터 신경망을 훈련함으로써 모델 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법들에 비해 역산 결과에 사람의 판단이 개입될 여지가 적으며 훈련을 마친 후 하나의 속도 모델을 예측하는 비용은 무시할 수 있다. 또한, 심층 신경망은 전파형 역산과 달리 초기 속도 모델이 필요하지 않다. 여러 연구에서 계산 비용뿐만 아니라 역산 결과에서도 심층 신경망 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 바탕으로 속도 모델 구축에 사용된 심층 신경망 기법의 특징에 대해 분석하고 논의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.85-88
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• 2003

강화학습의 한가지 방법인 Q-learning은 최근에 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있다. 특히, 시스템 모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보없이 적절한 입ㆍ출력만으로 학습을 통해 문제의 해결이 가능하므로 상황에 따라 매우 실용적인 방법이 될 수 있다. 뉴럴-큐 기법은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시켜, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, 뉴럴-큐 기법은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용해 학습하는 절차를 행하므로, 시행착오를 통해 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용에 따라 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 뉴럴-큐 학습의 도구로 KFD회귀를 이용하여 Q 함수의 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 뉴럴-큐 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.658-661
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• 2010

본 논문에서는 교량의 볼트 체결부, 응력집중부 등 손상의 발생이 유력한 위치에 부착된 압전센서-무선 임피던스 센서노드를 통해 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는 시스템을 소개하였다. 임피던스 기반 건전성 모니터링에 있어서 구조물에 발생하는 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 성분이 달라지기 때문에, 이러한 주파수 영역을 자동으로 결정함과 동시에 손상에 관한 정보를 획득하기 위하여 인공신경망 기법을 적용하였다. 제안된 기법은 기존에 구축되어 있는 데이터베이스를 기반으로 구조물에 발생한 손상의 종류 및 손상의 정도를 판단하는 것을 목적으로 한다. 무선 임피던스 센서노드-인공신경망 기반 손상탐색 통합 시스템은 실제 강교량에서 발생한 볼트풀림, 균열 등 국부적인 손상의 진단을 위하여 적용되었으며, 그 유효성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.370-373
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• 2002

본 논문에서는 단일영상들에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하기 위하여 신경망 기반 독립성분분석기법의 이용을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 ？ㄱ습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 512x412 픽셀의 L둠 영상과 480x225 픽셀의 지폐영상 각각에서 선택된 1,000개의 영상패치들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16x16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상과 지폐영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.291-294
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• 2002

본 논문에서는 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용하여 지문영상에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 학습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문영상에서 선택된 10,000개의 영상패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16$\times$16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.670-673
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• 2022

설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1412-1416
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• 2009

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.