• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1994.11a
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• pp.17-22
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• 1994

오류역전파 신경망을 인산형 연료전지의 조업변수인 산소 및 수소 유량, 작동온도에 대하여 학습시켜 연료전지 모델을 구성하였다. 또한 구성된 모델을 이용하여 다양한 조업조건에서의 단위전지 성능을 예측하여 이를 실험결과와 비교하였으며, 학습된 신경망을 ASPEN PLUS의 단위공정으로 도입하여 50kW 출력의 연료전지 공정을 구성한 후 조업변수에 대한 영향을 살펴보았다. 3개의 층으로 구성된 오류역전파 신경망은 학습단계상수와 모멘텀이 각각 0.7 및 0.9인 경우 단위전지 성능곡선을 가장 정확히 학습하였으며, 이에 의하여 구성된 신경망 모델은 수소 및 산소의 유량, 온도의 변화에 따른 단위전지 성능곡선의 변화를 정확히 예측하였다. 연료전지 전체공정의 모사에서는 개질기의 경우 $600^{\circ}C$의 상압에서 수증기/탄화수소 비율이 2.6일 때, 연료전지의 경우 작동온도가 190~20$0^{\circ}C$일 때 연료전지의 출력이 최대값을 나타내었으며, 단위전지의 전기화학적 효율은 약 45%, 수소이용률은 약 61%, 발전시스템 전체의 효율은 18%이었다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.10 no.6
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• pp.213-223
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• 2006

In this study, artificial neural network is applied to the evaluation of bearing capacity of the PHC auger-drilled piles at sites of domestic decomposed granite soils. For the verification of applicability of error back propagation neural network, a total of 168 data of in-situ test results for PHC auger-drilled plies are used. The results show that the estimation of error back propagation neural network provide a good matching with pile test results by training and these results show the confidence of utilizing the neural networks for evaluation of the bearing capacity of piles.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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• v.18 no.3
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• pp.315-320
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• 2009

The purpose of this study is to predict the roundness of Numerical Control Machining so that helps the operator to choose the right machining conditions to produce a product within the given error limits. Learning of neural network is Backpropagation theory. From this study, the base was set to setup the database to produce precisely machined product by predicting the rate of error in the fabrication facility which does not have the environment to analyze it.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.469-473
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• 2003

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.5
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• pp.430-437
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• 2002

Having a variety of good characteristics against other pattern recognition techniques, the multilayer perceptron (MLP) has been widely used in speech recognition and speaker recognition. But, it is known that the error backpropagation (EBP) algorithm that MLP uses in learning has the defect that requires restricts long learning time, and it restricts severely the applications like speaker recognition and speaker adaptation requiring real time processing. Because the learning data for pattern recognition contain high redundancy, in order to increase the learning speed it is very effective to use the online-based learning methods, which update the weight vector of the MLP by the pattern. A typical online EBP algorithm applies the fixed learning rate for each update of the weight vector. Though a large amount of speedup with the online EBP can be obtained by choosing the appropriate fixed rate, firing the rate leads to the problem that the algorithm cannot respond effectively to different learning phases as the phases change and the number of patterns contributing to learning decreases. To solve this problem, this paper proposes a Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning (COIL) method to apply the variable rate and the only patterns necessary to the learning phase when the phases come to change. In this paper, experimentations are conducted for speaker verification and speech recognition, and results are presented to verify the performance of the COIL.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.5
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• pp.969-976
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• 2017

This paper proposes the learning method of an artificial neural network and a convolutional neural network using the WFSO algorithm developed as an optimization algorithm. Since the optimization algorithm searches based on a number of candidate solutions, it has a drawback in that it is generally slow, but it rarely falls into the local optimal solution and it is easy to parallelize. In addition, the artificial neural networks with non-differentiable activation functions can be trained and the structure and weights can be optimized at the same time. In this paper, we describe how to apply WFSO algorithm to artificial neural network learning and compare its performances with error back-propagation algorithm in multilayer artificial neural networks and convolutional neural networks.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.109-120
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• 1996

TV 부라운관 유리를 생산하기 위한 용해 공정은 원료의 투입에서부터 유리물이 생성될 때 까지 고온의 화확적 작용을 거친다. 유리몰을 생성하기 위한 여러 가지 조건중에서 용해로 내부에서의 유리몰의 온도 변화 및 이에 따른 제반 공정변수의 조정 설정치(Set-up)는 불량률에 밀접한 영향을 미친다. 그러나 고온의 밀폐된 환경에서 반응이 진행되므로 공정의 운전 요원들은 그들의 경험을 바탕으로 용해로의 운전상태를 파악하고 운전해 나간다. 본 연구에서는 이러한 경험적 판단에 따른 위험성을 가능한 한 줄이고 용해로의 안정적인 운영을 통하여 불량률을 감소시키기 위하여 용해로 최적 Set-up 예측 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 일정 기간 동안의 용해로서 운전 상태와 불량률간의 관계를 신경망 기법을 이용하여 학습한 후에, 이를 이용하여 불량률을 유지하기 위한 Set-up 값을 예측하여 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1997.04a
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• pp.993-997
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• 1997

The continuous chip depresses the accuracy of workpieces and promotes the wear of machine tools and hunts operators. So chip control os a major problem in turning process. In this paper, a method of chip identification is develope by pyrometer. The identifier is applied in real-time control of chip pattern with adjusting feedrate.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1996.11a
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• pp.206-211
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• 1996

A major problem in automation of turning operation is the difficulty in obtaining a sufficient and reliable chip control. Therefore it becomes desirable to find a method which can detect the chip form. In this paper, a method of the identification of chip form using output of pyrometer and neural network technique is developed. An efficiency of developed method is examined by experiments in turning and the validity of it is confirmed.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.12 no.1 s.30
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• pp.75-83
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• 2006

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.