• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.213-223
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• 2006

본 연구에서는 화강풍화토 지반에 시공된 PHC 매입말뚝의 지지력의 평가를 위해 인공신경망을 적용하였다. 오류역전파 인공신경망의 적용성을 증명하기 위해 168개의 PHC 매입말뚝의 현장시험 데이터가 사용되었다. 연구결과 오류역전파 인공신경망의 말뚝지지력 평가가 동재하시험결과와 잘 일치함을 보여주었으며, 이러한 결과는 인공신경망을 이용한 PHC 매입말뚝의 지지력 평가가 신뢰성이 있음을 보여준다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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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.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.430-437
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• 2002

다층신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 음성인식 및 화자인식 영역에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정된 상태에서는 학습이 진행됨에 따라 학습에 기여하는 패턴영역이 달라지는 현상에 효과적으로 대응하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 패턴의 기여도에 따라 가변 하는 학습률과 학습에 기여하는 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변 학습률 및 학습생략 (COIL: Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning)방법을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.969-976
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• 2017

본 논문에서는 최적화 알고리즘으로 개발된 WFSO(Water Flowing and Shaking Optimization) 알고리즘을 사용한 인공신경망 과합성공 신경망의 학습 방법을 제안한다. 최적화 알고리즘은 다수의 후보 해를 기반으로 탐색해 나가기 때문에 일반적으로 속도가 느린 단점이 있으나 지역 최소값에 거의 빠지지 않고 병렬화가 용이하며 미분 불가능한 활성화함수를 갖는 인공신경망 학습도 가능하고 구조와 가중치를 동시에 최적화 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 WFSO 알고리즘을 인공신경망 학습에 적용하는 방법을 설명하고 다층 인공신경망과 합성곱 신경망에서 오류역전파 알고리즘과 성능을 비교한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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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.

• 농촌계획
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• 제12권1호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.605-608
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• 2001

다층 신경망의 학습에 쓰이는 오류 역전파 학습은 매우 효과적이지만 학습 속도가 너무 느리고 최적의 은닉충의 뉴런의 수를 결정하는 해답은 아직 없는 실정이다. 또한 가끔은 국부 최소점(Local maxima)에 빠져 학습이 끝내 이루어지지 않는 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Local maxima 를 효과적으로 탈출 할 수 있는 방법에 대해서 연구해 보았다. 국부 최소점은 연결강도와 전체 오차 사이의 이차원 공간에서 표현할 수 있는데 본 알고리즘은 이러한 연결강도와 오차와의 관계를 인위적으로 변화시켜 결론적으로 Local maxima 를 탈출하게 하는 방법을 소개한다. 본 연구에서 사용된 방법은 네트웍이 학습중에 Local maxima 에 빠졌을 때 은닉층의 뉴런의 수를 추가하여 인위적으로 연결강도 평면의 위상을 변조시킨다. 또한 은닉충의 뉴런의 수를 동적으로 변화 시키면서 최적의 뉴런의 수를 결정할 수 있게 하였다. 위 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 XOR 문제와 $10{\times}8$ 영문폰트와 숫자의 학습에 적용하여 일반적인 역전파 학습과 비교 평가하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.64-74
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• 2007

The continuous chip in turning operation deteriorates precision of workpiece and causes a hazardous condition to operator. Thus the chip form control becomes a very important task for reliable machining process. So, grooved chip breaker is widely used to obtain reliable discontinuous chip. However, developing new cutting insert having chip breaker takes long time and needs lots of research expense due to a couple of processes such as forming, sintering, grinding and coating of product and many different evaluation tests. In this paper, performance of commercial chip breaker is evaluated with neural network which is learned with a back propagation algorithm. For the evaluation, several important elements(depth of cut, land, breadth, radius) which directly influence the chip formation were chosen among commercial chip breakers and were used as input values of neural network. With the results of these input values, the performance evaluation method was developed and applied that method to the commercial tools.

• 한국생산제조학회지
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• 제18권4호
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• pp.430-435
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• 2009

The cooling stage greatly affects the product quality in the injection molding process. The cooling system that minimizes temperature variance in the product surface will improve the quality and the productivity of products. The cooling circuit optimization problem that was once solved by a response surface method with 4 design variables. It took too much time for the optimization as an industrial design tool. It is desirable to reduce the optimization time. Therefore, we tried the back-propagation algorithm of artificial neural network(BPN) to find an optimum solution in the cooling circuit design in this research. We tried various ways to select training points for the BPN. The same optimum solution was obtained by applying the BPN with reduced number of training points by the fractional factorial design.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.