• 한국음향학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.3-13
• /
• 1998

본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.361-363
• /
• 2004

시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿을 신경회로망에 적용시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등 여러 가지 방법이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습 방법으로 일반적으로 비선형 시스템 추정에 주로 사용되는 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용한 신경회로망을 제안한다. 또한 제안된 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망으로 간접 적응 제어기를 설계하여 연속 시간 혼돈 시스템인 Duffing 시스템의 제어에 적용함으로써 확장 칼만 필터 학습 알고리듬을 적용한 웨이블릿 신경 회로망 모델의 우수성을 보인다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.148-153
• /
• 2003

본 논문에서는 심근허혈 질환을 효율적으로 분류하기 위한 신경망을 설계하였다. European ST-T DB의 심전도로부터 ST 분절의 특징을 추출하여 입력노드를 결정하고 10개의 학습률과 학습 횟수에 따른 신경망의 MES를 계산하였다. 실험 결과 특징 파라미터의 조합을 ST0, ST80, Slope, Area로 하였을 때 MSE를 가장 작았다. 이러한 특징 파라미터를 이용하여 신경망의 입력으로 학습시킨 경우 학습 횟수의 증가에 따라 MSE가 지수합수적으로 감소하였으며 1,000회 이상에서는 둔하게 감소하였다. 또한 학습 횟수가 5,000회, 10,000회, 15,000회 각각의 경우에 대하여 학습률을 0.01부터 0.7까지 증가시키면서 MSE를 계산한 결과 학습 횟수가 증가할수록 MSE를 최소로 하는 최적학습률이 0.1부터 0.04까지 감소하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.171-174
• /
• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 분해 알고리즘을 이용한 웨이브릿 신경망의 최적구조의 설계로 기존의 신경회로망에 직교성을 갖는 웨이브릿 함수를 적용하여 뛰어난 성능을 발휘하는 웨이브릿 신경망을 구성하고 구성된 웨이브릿 신경회로망의 크기를 최적화하기 위하여 웨이브릿 분해 알고리즘을 도입하여 최소의 노드를 이용하여 좋은 성능을 발휘하는 웨이브릿 신경회로망을 설계하는 하는 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2329-2331
• /
• 2004

본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
• /
• pp.21-24
• /
• 2001

본 논문은 신경 회로망을 이용하여, 전화망 대역의 음성, 즉, narrowband 음성에서 wideband 음성을 복원하고자 했다. BP 알고리즘을 사용하는 기존의 신경 회로망의 경우에는 음성과 같이 복잡하고 크기가 큰 훈련데이터에 대해서는 훈련이 제대로 되지 않는 단점이 있다. 그러므로 븐 논문에서는 이를 해결하기 위해 입력으로 들어온 LPC 켑스트럼 벡터를 k-means 알고리즘을 이용하여 미리 정한 개수의 cluster로 나눈 다음, 각각의 cluster에 대해 독립적인 신경 회로망을 적용했다 이로 인해 각각의 신경 회로망은 제한되고 서로 상관관계가 많은 음성들만 훈련하면 되므로, 기존의 신경 회로망에서 생기는 훈련의 정체를 개선할 수 있었다. 또 clustering 과정에서 생기는 오류를 보완하기 위해 후보신경 로망들의 출력에 fuzzy 개념을 적용해서 최종 출력을 내도록 했다 실험 결과에서, 제안한 알고리즘은 기존의 codebook mapping 알고리즘보다 스펙트럼 거리척도에 의한 비교 및 주관적인 음질 평가 양쪽에서 개선된 성능을 보였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.7-16
• /
• 2019

신경 회로망을 구현하기 위해 다양한 시도들이 이루어지고 있으며, 하드웨어적인 개선을 위해 전용 칩 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신경 회로망을 웨어러블 디바이스에 적용하기 위해서는 소형화와 저전력 동작이 필수적이다. 이러한 관점에서 적합한 구현 방법은 FPGA (field programmable gate array)를 사용한 디지털 회로 설계이다. 이 시스템을 구현하기 위해서는 성능 향상을 위해 신경 회로망의 많은 부분을 차지하는 학습 알고리즘을 FPGA 내에 구현하여야 한다. 본 논문에서는 FPGA를 이용하여 다양한 학습 알고리즘 중 역전파 알고리즘을 구현하였으며, 구현 된 신경 회로망은 OR 게이트 연산을 통해 검증되었다. 또한 이러한 신경 회로망을 활용하여 다양한 사용자의 생체 신호 측정 결과를 분석할 수 있음을 확인하였다.

• 전산구조공학
• /
• 제9권2호
• /
• pp.93-101
• /
• 1996

인공 신경회로망은 인간의 뇌를 전산 모델로 구현한 것으로 상호 연결된 많은 정보 처리 유니트들로 구성되어 있으며, 이를 기초로 논리적인 추론을 수행할 수 있다. 특히, 신경망은 비선형 변수를 많이 포함하고 있는 복잡한 문제 해결에서 더욱 효과적이다. 신경망의 이러한 기능으로 인해 구조분야에서는 비선형적인 각종 구조실험의 결과예측이나 구조계획 그리고 최적 설계에 응용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공 신경 회로망의 기본 이론을 설명하고, 현재까지 정립되고 있지 않은 대형 콘크리트 판넬간 수직 접합부의 최대 전단 내력 예측에 기존의 제안식과 인공 신경 회로망의 예측 결과를 비교하여 신경망의 적용가능성을 검토하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제29권5호
• /
• pp.289-294
• /
• 2002

다층신경회로망 구조의 재구성은 회로망의 일반화 능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제로 연구되어왔다. 본 논문에서는 신경회로망에 학습된 은닉 지식들을 추출하여 조합함으로써 신경회로망의 구조를 재구성하는 새로운 방법을 제안한다. 먼저, 각 노드별로 학습된 대표적인 지역 규칙을 추출하여 각 노드의 불필요한 연결구조들을 제거한 후, 이들의 논리적인 조합을 통하여 중복 또는 상충되는 노드와 연결구조를 제거한다. 이렇게 학습된 지식을 분석하여 노드와 연결구조를 재구성한 신경회로망은 처음의 신경회로망에 비하여 월등히 감소된 구조 복잡도를 가지며 일반적으로 더 우수한 일반화 능력을 가지게 됨을 실험결과로서 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.435-441
• /
• 2004

본 논문은 비선형성을 많이 내포하고 있어 수학적으로 모델링 하기 어려운 선박용 안정화 위성 안테나 시스템을 모델링하기 위해서, 신경 회로망의 오차 및 응답시간을 최소로 하는 최적 구조 신경 회로망 모델을 도출하고 이를 적용하고자 한다. 오차와 응답시간을 최소화하기 위해 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망 구조를 설계하였다. 안테나 시스템으로부터 얻어진 입출력 데이터에 거하여 본 논문에서 제안한 식별기를 이용하여 안테나 시스템을 식별하였으며, 실제 선박의 운동 성분에 대해서도 시스템을 잘 표현할 수 있는 최적 구조 신경 회로 기반 시스템 식별기를 얻을 수 있었다. 실제 실험을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 안테나 시스템 식별에 효과적인 것을 알 수 있었다.