• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제9권6호
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• pp.61-70
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• 2008

본 연구는 저소성 실트의 비배수 전단거동특성을 파악하기 위해서 낙동강 중류에서 채취한 저소성 실트를 이용하여 비배수 삼축압축시험을 수행하였다. 시험 결과 축차응력은 항복응력에 도달한 후 사질토의 거동인 경화현상이 나타났으며, 간극수압은 최대값 이후 감소하여 한계상태에 도달하였다. 유효응력경로에서는 압밀응력이나 과압밀비에 상관없이 사질토와 같이 한계상태선(CSL)과 상태전이선(PTL)이 존재하였다. 저소성 실트 거동에 대해 Modified Cam-Clay(MCC) 모델과 동적인공신경망 모델인 Jordan과 Elman-Jordan 모델을 적용하여 예측을 실시하였다. 예측결과, MCC model은 저소성 실트의 전반적인 거동을 예측할 수 없었으나, Jordan과 Elman-Jordan 모델은 모두 저소성 실트의 거동을 비교적 잘 예측하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.129-138
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• 1996

산업발전과 기술의 대형화. 고도화 등으로 인하여 매년 방대한 양리 정보가 처리되고 있다 정보화를 이루기 위해서는 대부분 종이로 기록뇌어 내려오던 정보를 컴퓨터에 저장하여 적기적소에 사용할 수 있어야 한다. 문자인식을 위한 신경망의 학습에 있어서 출력 값을 재사용하는 신경망모델로는 순환신경망이 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분은 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적락되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분류하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다. 본 논문은 Jordan과 Elman Model을 확장 결합한 새로운 J-도(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신경망보다 성능이 향상되었음을 보여준다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권7호
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• pp.17-25
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• 2007

연약점토지반에 도로, 대규모 단지조성공사에 따른 지지력의 부족과 과대한 침하량으로 인하여 여러 가지 어려운 문제가 발생하며 최종 침하량 및 침하시간의 정확한 예측은 지반개량공법의 선정은 물론 사업비, 사업기간에 중대한 영향을 미치게 된다. 현재 사용되고 있는 침하량 예측기법으로는 Terzaghi의 압밀이론을 응용한 Asaoka법과 경험식인 Hyperbolic법, Hoshino법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들에 의하여 예측된 침하량과 실제 침하량이 정확히 일치하지 않는 경향이 있다고 알려지고 있다. 게다가 이런 방법 등은 계측결과가 없는 설계단계에서는 사용할 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국내 단지조성공사에서의 데이터와 다양한 테스트 결과값를 이용하여 성토시 침하를 보다 정확하게 예측하기 위해 인공신경망 기법인 Jordan 모델과 Elman-Jordan 모델을 적용하여 가장 적합한 모델구조를 얻고자 하였다. 개선된 인공신경망 모델에 의한 예측치를 실측치와 비교하였고, 결과값에 의하면 Jordan 모델이 Elman-Jordan 모델보다 실측치와 잘 일치하고 콘관입 저항을 이용한 예측치가 표준관입시험을 이용한 결과치보다 실제에 더 가깝다는 것을 알 수 있다. 따라서 더 많은 현장실험 데이터가 확보된다면 콘관입시험을 이용한 순환형 인공신경망 기법이 침하량 예측에 있어 가장 효과적인 방법이 될 것이라 사료된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.401-408
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• 1997

인간이 지식을 얻는 대부분의 수단은, 눈으로 사물을 보거나 귀로 소리를 들어 입력되는 패턴.영상또는 소리.을 인식하고 그것을 지식으로 축적하는 연속적인 과정이다. 그중 문자인식은 시각정보를 통하여 문제를 인식하고 나아가 의미를 이해하는 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하려는 패턴인식의 한분야로서 신경망을 사용한 패턴인식 시스템으로 발전되고 있다. 신경망의 학습에 있어서를 출력값을 재사용하는 신경망모델로는, 순환신경망( Recurrent Neural Netwrek)이 있다. 최근 들어서 이러한 순환신경망을 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분든 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적용되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분르하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다.본논문에서는 Jordan과 Elman Model 을 확정 결합한 새로운 J-E(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신명망보다 성능이 향상되었음을 보여 준다.

• 한국음향학회지
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• 제18권3호
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• pp.62-67
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• 1999

본 논문은 회귀신경망을 이용한 음성인식에 관한 연구이다. 예측형 신경망으로 음절단위로 모델링한 후 미지의 입력음성에 대하여 예측오차가 최소가 되는 모델을 인식결과로 한다. 이를 위해서 예측형으로 구성된 신경망에 음성의 시변성을 신경망 내부에 흡수시키기 위해서 회귀구조의 동적인 신경망인 회귀예측신경망을 구성하고 Elman과 Jordan이 제안한 회귀구조에 따라 인식성능을 서로 비교하였다. 음성DB는 ETRI의 샘돌이 음성 데이터를 사용하였다. 그리고, 신경망의 최적모델을 구하기 위하여 예측차수와 은닉층 유니트 수의 변화에 따른 인식률의 변화와 문맥층에서 자기회귀계수를 두어 이전의 값들이 문맥층에서 누적되도록 하였을 경우에 대한 인식률의 변화를 비교하였다. 실험결과, 최적의 예측차수, 은닉층 유니트수, 자기회귀계수는 신경망의 구조에 따라 차이가 나타났으며, 전반적으로 Jordan망이 Elman망보다 인식률이 높았으며, 자기회귀계수에 대한 영향은 신경망의 구조와 계수값에 따라 불규칙하게 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.12-18
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• 2001

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다.