• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.593-602
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• 2014

인공신경망회로 목표 중의 하나는 최소한의 회로구성으로 구현가능함수를 가능한 많게 하는데 있다. 본 논문은 인공신경망회로의 가장 기본이 되는 하나의 입력노드와 하나의 출력노드, 그리고 입출력에 다단(multi-level)값을 갖는 단층(입출력 2 layer) 다단 코어넷(CoreNet)을 제안하고 그 처리 용량을 구하였고, 무게값 공간에서 구현 가능한 함수와 각 무게값 좌표(${\omega}$,${\theta}$)를 계산으로 구하여 한 함수의 구현 가능 여부를 알 수 있게 하였다. 또 입력 단계(level)값 설정 방법으로 cot(${\sqrt{x}}$)을 제안하였다. 제안된 p단 입력과 q단 출력을 갖는 코어넷의 처리용량(구현 가능한 함수의 수)은 $a_{p,q}={\frac{1}{2}}p(p-1)q^2-{\frac{1}{2}}(p-2)(3p-1)q+(p-1)(p-2)$임을 유도 증명하였다. 시뮬레이션으로 5단(level) 입력 값과, 6단 출력 값을 갖는 1(5)-1(6) 모델을 분석한 결과, cot(${\sqrt{x}}$) 입력 레벨링법에서 총 246가지의 함수가 구현가능 함을 보였다. 이 모델의 시뮬레이션 결과에서는 최대 219개의 함수가 수렴(구현 가능)하였고, 구현가능 함수 중에서 나머지 수렴되지 않은 27개의 함수는 무게값 공간에서 무게값 좌표를 계산하여 구현 가능함을 보였다. 이는 앞에서 제시된 코어넷 처리용량 $a_{5,6}(=246)$에 의한 계산 값과 일치하였다. 무게값 공간에서, 구현 가능한 함수가 차지하는 영역의 함수번호 매김 방법도 제시하여 구현 가능함수의 번호도 알 수 있도록 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.354-362
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• 2011

인공신경망회로에서 아직도 안 풀리는 문제 중 하나는 회로의 처리용량에 관한 것이다. 본 논문은 인공신경망회로의 가장 기본이 되는 하나의 입력과 하나의 출력을 갖은 단층 다단 코어넷을 제안하고 그 처리 용량에 관한 수식을 유도하였다. 제안된 코어넷의 처리 용량으로 p단 입력과 q단 출력을 갖는 코어넷의 처리용량(구현 가능한 함수의 수)은 $a_{p,q}=\frac{1}{2}p(p-1)q^2-\frac{1}{2}(p-2)(3p-1)q+(p-1)(p-2)$ 이며, 입력단 p 값이 짝수이고, 출력단 q가 홀수값이면 추가로 (p-1)(p-2)(q-2)/2 만큼 감해진다. 입력 값으로 3단(level), 출력 값으로 6단을 갖는 1(3)-1(6) 모델을 시뮬레이션하여 분석한 결과, 총 216가지의 함수 조합에서 입력 레벨링 방법으로 cot(x)를 이용하여 82가지의 함수가 구현가능 함을 보였다. 이 모델의 시뮬레이션 결과 80개의 함수가 수렴(구현 가능)하였고, 나머지 수렴되지 않은 함수 중에서 2개의 함수는 무게값 공간에서 무게값 좌표를 미리 계산하여 구현 가능함으로 나와, 총 82개의 구현 가능한 함수가 있음을 보였으며, 이는 위 코어넷 처리용량에 의한 계산 값과 일치하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제32권4호
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• pp.168-177
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• 2007

본 논문에서는 노심설계 단계에서 선정된 다양한 노심 장전모형 중에서 압력용기 중성자 조사취화 관점에서 가장 최적의 노심 장전모형을 선정할 수 있도록 신속하게 압력용기 취약위치에 대한 속중성자속을 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 인공신경회로망 기법을 통해 노심 반경방향 및 축방향 출력분포만을 이용하여 압력용기내벽 취약위치에서의 중성자 스펙트럼을 신속하게 평가할 수 있도록 중성자속 가중치를 생산하였고 데이터베이스를 구축하였다. 이 방법은 중성자 수송코드를 이용한 수송계산을 직접 수행하지 않고도 신속하게 압력용기 위치에서의 중성자 조사환경을 평가할 수 있으며 소송코드 결과와 비교하여 상대오차 3.4%이내의 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.361-369
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• 1999

본 논문에서는 플랜트를 사용하는 사용자의 특성을 인공지능을 통하여 학습하여 사용자의 특성에 적응하도록 하는 새로운 지능 제어 시스템을 제안한다. 사용된 인공지능은 신경 회로망이며, 그 중에서도 LVQ(learning Vector Quantization) 네트워크를 사용한다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위하여 IBM PC 상에서 Matlab을 통하여 시뮬레이션 한다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권3호
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• pp.79-96
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• 1994

인공신경회로망을 이용하여 터널굴착설계를 위한 전문가 시스템 NESTED를 개발하였다. 이를 위하여 지하 암반의 안정성을 평가할 수 있는 신경회로망 모델과 대표적인 암반분류법인 RMR과 Q 시스템 사이의 상관관계를 결정할 수 있는 신경회로망 모델을 사용하였다. 또한 사용된 모델과 전산화된 암반분류법 프로그램이 동일한 사용자 환경을 통해 운용될 수 있도록 통합 시스템을 구성하였다. NESTED에 사용된 신경회로망의 구조는 역전파 학습 알고리즘을 채용한 다층 역전파 신경 회로망이다. 전문가 시스템에 필요한 지식기반을 구축하기 위해 이전의 현장 시공사례로 학습과정을 수행함으로써 불완전하거나 오류가 포함된 정보를 처리할 수 있는 공학 데이터베이스를 개발하였다. 일련의 실험을 통해 전문가 시스템을 현장사례에 적용해보고 여기서 출력된 결과를 문헌에 보고된 자료와 비교하였다. 이 결과 암반의 파괴거동을 추정하고 이에 따른 보강시기의 변화를 정확히 예측하는 신경회로망의 추론능력을 확인할 수 있었다. 이처럼 본 연구를 통해 개발된 신경회로망 전문가 시스템을 암반터널에 적용할 경우 부족한 지질자료에 대해 합리적인 기준을 제공하고 터널의 예비설계에 필요한 보강설계를 제시할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.349-350
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• 2022

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.75-81
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• 2000

일반적으로 자연상태의 흙은 이방성을 나타내며, 이러한 흙의 이방성이 응력-변형률 거동에 미치는 영향은 매우 크다. 따라서 본 연구에서는 인공신경회로망 모델을 이용하여 압밀응력비 변화에 따른 정규압밀점토의 응력-변형률 거동을 모델링하고 비배수전단강도를 예측하여 보았다. 이때 사용된 신경회로망은 일반화된 델타규칙으로도 불리우는 오차역전파 학습 알고리즘을 이용한 다층신경회로망이다. 신경회로망의 학습은 인공퇴적 점토시료를 이용, 연직압밀응력과 압밀응력비를 다르게 정규압밀시킨후 비배수전단시험을 실시하여 얻어진 시험 결과를 이용하였고, 학습된 신경회로망을 이용하여 학습시 제외되었던 압밀응력비 상태에서의 비배수전단강도를 추론하여 본 결과 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 검토결과 실측치와 추론치 사이에는 결정계수($r^2$) 0.973 이상의 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 따라서, 본 연구결과는 점토의 비배수전단강도를 예측함에 있어서 인공신경회로망모델의 적용 가능성을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.217-223
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• 2019

자동차 분야에서 저항 점용접의 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 연구는 원가절감과 고품질 생산을 위한 필수 불가결한 연구 분야라 할 수 있다. 용접 품질은 전단강도와 너깃의 크기에 의해서 결정되며 여러 가지 독립변수에 따라 결과가 달라진다. 실시간 예측시스템을 개발하기 위하여 다중 회귀분석을 실시하여 3개의 독립변수로 두 가지 종속변수를 충분한 통계적 결과로 구하였으나 회귀식에 의한 품질 예측은 정확도를 보장할 수 없었다. 본 연구에서는 다층 신경망 회로를 구축하였다. 10가지의 동저항 변수에 의한 신경망은 3개의 은닉층을 구축하여 실행 함수와 가중치 행렬을 구하였다. 그러나 이 경우, 입력 변수가 너무 많아 실시간 제어에 어려움이 있을 수 있으므로 회귀분석에 의한 3개의 독립변수로 신경망을 구축하였다. 그 결과 모든 시험데이터를 불량, 부분 불량, 양품으로 구분하는데 성공하였다. 따라서 다중 회귀분석에 의해서 구한 3개의 독립변수에 의한 실시간 용접 품질 판정 시스템을 완성할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.541-551
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• 1996

본 연구에서는 인공 신경 회로망을 이용하여 LCD 변수들의 값을 동적으로 변화시킴으로써 보다 개선된 전압 적정유지율을 얻을 수 있는 실시간 ULTC 제어전략이 개발된다. 제안된 전략에서는 수전전압의 변화에 따른 주변압기 송출전압 변화를 인식하는 ANNs, 그리고 ANNs로부터의 전압레벨과 배전선로들의 시간대별 변화패턴을 인식하여, ULTC의 정정치를 동적으로 결정하는 ANNg를 도입함으로서 보다 개선된 전압보상능력을 얻을 수 있도록 하였다. 개발된 제어전략의 성능을 평가하기 위해서 8개의 피더로 구성되는 시험 배전계통에 대해서 부하가 불규칙적으로 변화하였을때, 그리고 부하가 일정한 시간대별 패턴으로 변화하였을때의 ULTC의 전압 보상 전략이 모의된다. 인공 신경회로망은 Fortran 언어로 구현되며 시험계통에 대한 성능평가에서 유용한 결과를 입증하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.81-87
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• 2007

It is important to investigate the relationship between weld process parameters and weld bead geometry for adaptive arc robot welding. However, it is difficult to predict an exact back-bead owing to gap in process of butt welding. In this paper, the quantitative prediction system to specify the relationship external weld conditions and weld bead geometry was developed to get suitable back-bead in butt welding which is widely applied on industrial field. Multiple regression analysis and artificial neural network were used as the research methods. And, the results of two prediction methods were compared and analyzed.