• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2720-2722
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• 2005

본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망에 기반을 둔 능동 큐 관리(Active Queue Management) 제어 시스템을 설계하는 것을 제안한다. 제안한 제어 시스템에서 웨이블릿 신경 회로망은 능동 큐 관리를 위한 제어기로 사용한다 TCP 동적 모델의 실제 출력, 큐의 길이와 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 출력의 오차가 최소화가 되도록 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 값들을 변화시키며 각각의 파라미터 값들은 경사 하강법을 통해 학습시킨다. 마지막으로 제안한 방법은 모의실험을 통해 패킷 손실률과 큐의 길이의 관점에서 제안한 방법의 향상성을 보이고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2197-2199
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• 2004

시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿 변환을 네트워크화 시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습방법으로 확장 칼만 필터 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 확장 칼만 필터 알고리듬은 복잡한 연산 과정에 불구하고 적은 학습 횟수로 빠른 수렴 특성을 가진다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 확장 칼만 필터 학습 방법을 적용한 웨이블릿 신경 회로망을 혼돈 시스템 동정에 적용하여 경사 하강법을 사용한 기존의 신경 회로망에 비해 더 양호한 성능을 가짐을 검증하고자 한다.

• 전기의세계
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• 제40권6호
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• pp.38-44
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• 1991

이 논문에서는 2장에서 신경회로망의 두가지 주요모델인 associative memory와 학습신경 회로망을 소개하고 특히 연결이 그의 중요한 요소임을 설명한다. 3장에서는 광 연결에 대한 구현으로서 spartial light modulator를 이용하는 방법과 체적 홀로그램을 사용하는 방법에 대해 구체적으로 기술한다. 4장에서는 결론으로서 광 연결을 이용한 신경회로망의 구현에 어떠한 문제가 있으며 앞으로 해결해야 할 점을 생각한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.139-147
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• 2003

동적 신경망은 신호예측과 같이 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(CRNN)으로 구성된 합성 신경망을 제안하고, 적응필터로 제안된 신경망을 사용하여 비선형 적응예측을 다루고 있다. 합성 신경망은 LRNN으로 IIR-MLP와 CRNN으로 Elman RNN 신경망으로 구성되어 있다. 제안된 신경망은 비선형 신호예측을 통해 평가되었으며, 예측 성능의 상대적인 비교를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 상호 비교하였다. 실험결과에 의하면 합성 신경망은 수렴속도과 정확도에서 더 우수한 성능을 보여줌으로써, 제안된 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 비정적 신호에 대한 비선형 예측에 더 효과적인 예측모델임을 확인하였다.

• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 한국산학경영학회 2005년도 추계학술발표대회 발표논문집
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• pp.13-25
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• 2005

기업의 신용평가는 기업의 위험도를 측정하여 어음, 사채 및 대출금 등의 회수 가능성을 평가하는 것이다. 이러한 기업의 신용평가 결과는 해당 기업의 채권 수익률이나 주가 등에 영향을 미치고, 또한 금융기관, 투자자 및 거래처 등이 대출 결정, 투자 결정, 신용판매 등의 의사결정을 내리는데 영향을 미친다. 본 논문에서는 보다 정확한 기업 신용 평가를 위해 다집단 분류 문제를 이집단 분류 문제화하는 신경망 분리 모형을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안한 신경망 분리 모형의 우수성을 검증하기 위해 기존의 일반적인 신경회로망, 판별분석 모형과 비교한다. 실험 결과 신경회로망을 분리시켜 학습을 단순화시키는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 결과를 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.221-225
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• 2004

본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유선 알고리즘은 최근에 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유선알고리즘을 이용하여 신경회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.33-37
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• 1995

순환 신경회로망의 응용에서 종종 대두되는 국지극소점을 확인하고 제거하는 효과적인 방법을 제안한다. 신경망의 학습과정에서 밝혀지는 국지극소점에 대하여 부상관성을 부과하여 에너지표면을 재조정함으로서 원하는 상태에서 회로망이 안정에 도달하게 한다. 이때 의사상태(spurious states)는 안정조건을 적용함으로서 확인되는데 이과정은 특별히 설계된 병렬회로에 의하여 효율적으로 처리된다. 이와같은 부학습(unlearning)의 결과로서 순환신경망의 저장용량과 수렴성능의 개선을 이룰수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.31-38
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• 2011

RAM 기반 3-D 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. MRD(Maximum Response Detector) 기법을 이용한 3-D 신경망의 인식 방법은 지도 학습에 기반을 둔 것으로서 학습을 통해 신경망 스스로가 범주를 구분할 수 없으며 잘 구분된 범주의 학습 데이터를 통해서만 성능을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 기존 3-D 신경 회로망에 학습 데이터의 구분 없이 신경망 자체가 입력 패턴에 따라 학습하여 범주를 구분하는 비지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 신경회로망은 판별자의 수를 스스로 조절할 수 있는 구조를 가지게 되며 이는 망의 유연한 확장성을 보장한다. 0에서 9까지의 다중 패턴으로 구성된 오프라인 필기체 숫자를 무작위로 추출하여 학습 패턴으로 인식 실험을 수행하였으며 실험을 통해 신경망이 스스로 비지도 학습에 의해 판별자의 수를 결정하게 되며 이것은 신경망이 각각의 필기체 숫자에 대한 개념을 가지게 되는 것으로 해석할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권3호
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• pp.72-83
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• 2000

본 논문에서는 리칭모드 제어기와 신경 회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 위치제어 시스템을 구현한다. 리칭모드 제어기는 위치오차와 속도오차의 궤적을 슬라이딩 평면으로 들어가도록 하고 신경회로망의 초기학습을 담당한다. 리칭모드 제어기의 구조는 슬라이딩 평면의 스위칭 함수로부터 간단히 구성하였다. 또한, 신경 회로망은 전향경로 신경망으로 구성되며 비선형 매핑능력과 탁월한 학습능력을 이용하여 유도전동기의 등가제어입력을 학습하도록 하였고 신경 회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 기준위치 및 엔코더를 이용하여 측정된 모터의 실제속도와 위치 등을 이용하였고 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 이와 같이 복합적으로 구성된 제어기들을 유도전동기의 위치제어 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존의 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 리칭모드 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경 회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 제어가 가능함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1493-1495
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• 1999

본 논문에서는 변압기 유중 가스 분석 자료와 고장에 관련된 특징을 학습시킨 신경 회로망을 이용하여 전력용 유입 변압기의 새로운 고장 진단 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 신경 회로망을 이용한 고장 진단 방법(유중 가스 분석 방법)은 입력으로 가스 구성비 분석(IEC 기준) 및 주요 가스 분석(한국 전력 공사 기준) 자료를 채택하였다. 또한, 출력으로 전력용 유입 변압기의 고장 유무 및 고장 종류의 특징을 신경 회로망으로 추출하였다. 따라서 입력된 유중 가스 분석 결과에 따라 전력용 유입 변압기의 진단 결과(고장 유무 인식 및 해석)가 제시되도록 구성하였다. 제안된 신경회로망을 이용한 변압기 고장 진단 방법은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다. 따라서 유중 가스 분석만으로 현실성 있는 변압기 진단 및 상태 추정이 가능하게 되었고, 이것의 적용으로 적절한 유지 및 보수 대책 방안을 제시할 수 있게 되었다.