• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.99-105
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• 2004

이 논문은 다층퍼셉트론의 학습을 빠르게 하기 위한 최적 학습률을 제안한다. 이 학습률은 한 뉴런에 연결된 가중치들에 대한 학습률과, 중간층에 가상의 목표값을 설정하기 위한 학습률로 나타난다. 그 결과, 중간층 가중치의 최적 학습률은 가상의 중간층 목표값 할당 성분과 중간층 오차함수를 최소화 시키고자하는 성분의 곱으로 나타난다. 제안한 방법은 고립단어인식과 필기체 숫자 인식 문제의 시뮬레이션으로 효용성을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1994년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.156-158
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• 1994

In recent days, the various adjustable speed drives are widely employed at the industrial applications for the purpose of energy saving and speed control. In particular, for the machine control applications. the switching frequency is required to be increased for better dynamic performance of the drive. Moreover, this also leads to the reduction of the switching loss of the device. For IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistor), the most widely used switching device in the inverters below the 100[kW] range, the falling and falling time is of the order about $200{\sim}300[ns]$. Therefore unexpected phenomena occurs such as voltage spikes due to high gradient of current at the switching instant, the weakening of motor insulation due to high gradient of voltage. In this paper, a new voltage gradient suppression technique is presented in both theoretically and experimentally.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권4호
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• pp.351-357
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• 2003

충돌위험도의 정량적인 평가는 항해ㆍ충돌방지 전문가 시스템 개발에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 sech 함수를 이용한 새로운 충돌위험도 평가법에서 나타난 기울기계수를 결정하는 방법을 이론적으로 분석하고 실제 상황에 적용할 수 있는 값을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.563-568
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• 2020

본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.670-673
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• 2022

설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.

• 멤브레인
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• 제12권2호
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• pp.90-96
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• 2002

멤브레인 여과 실험에서 얻어진 데이터 처리에 간단한 수치해석을 적용하여 삼투압(osmotic pressure) 과 구배확산계수(gradient diffusion coefficient)를 도출하는 새로운 방법론을 제시하였다. 삼투압과 구배확산계수는 이론 및 실험적으로 쉽게 구할 수 없는 물리적 특성치로서 멤브레인 여과의 특성 규명에 중요하다. 모델 라텍스 콜로이드의 여과시간에 따른 투과플럭스(permeate flux) 값과 이에 대한 수치적분과 수치미분 데이터로부터 분산된 입자농도의 함수인 삼투압 관계식을 구했다. 이로부터 계산된 열역학적 계수(thermodynamic coefficient)는 입자농도가 증가할수록 감소하는 거동을 보였고, 여기에 기존에 제시되어 있는 수력학적 계수(hydrodynamic coefficient)를 도입하여 구배확산계수를 산출하였다. 아울러, 본 연구에서 계산된 입자농도에 따른 구배확산계수의 결과와 동일한 멤브레인과 라텍스 콜로이드의 여과에 대해서 기존에 통계역학적 시뮬레이션으로 예측한 결과를 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권2호
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• pp.139-153
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• 2013

고르지 않은 바닥을 지나는 천수 흐름을 해석하기 위해 천수방정식의 흐름률 경사항과 바닥 경사 생성항에 대해 HLLL 기법과 DFB(Divergence Form for Bed slope source term) 기법을 각각 적용하여 유한체적 모형을 구성하였다. 또한, PSC(Partially Submerged Cell)의 고려를 위해 VFR(Volume/Free-surface Relationship)도 이용하였다. MUSCL에서 WSDGM(Weighted Surface-Depth Gradient Method)을 보다 단순하게 고쳐도 원래의 방법과 정확도가 동등함을 1차원 정상 흐름에 대해 확인하였다. 1차원 PSC에 대한 VFR를 통해 흐름률 경사항과 바닥 경사 생성항의 선평형성이 정확하게 충족됨을 입증하였다. 2차원 PSC에서 DFB 기법으로는 지배방정식의 선평형성이 충족되지 않은 문제를 삼각형 격자에 대한 VFR를 이용하여 해소하였다. 삼각형 턱과 둥근 융기를 지나는 2차원 댐 붕괴 흐름에 대한 모의에서 실험실 실험 결과와 잘 부합됨을 확인하였다. 또한, 부분 댐 붕괴 흐름에 대한 모형의 적용에서 경사면은 물론 불규칙 바닥에서도 요철의 잠김이 성공적으로 모의되었다. 따라서 고르지 않은 실제 하천 지형에 대한 이 모형의 적용성이 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1679-1687
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• 2016

이동로봇은 유연한 생산시스템이 필요한 산업현장에서 유용하게 사용된다. 이동로봇이 생산부품과 같은 기계적 부하를 싣고 정해진 경로를 따라 정확히 이동하여야 하며 통상 기구학적 제어기가 사용되고 있다. 그러나 부하가 매우 크고 비선형 마찰도 클 경우, 기구학적 제어기로 만족할 만한 제어성능을 기대할 수 없어서 동적 제어기가 연구되고 있다. 기존의 동적 제어기는 부하의 무게와 위치를 정확히 알아야 한다는 조건이 있다. 그러나 실제 기계적 부하는 빈번히 변하고 정확히 알 수 없으므로 기존의 동적제어기 성능에 한계가 있다. 따라서 기계적 부하를 정확히 알지 못해도 이동로봇의 동적제어가 작동하도록 경사감소학습을 이용하여 적응 PD 제어 방법을 본 논문에서 제안하였다. 여러 가지 부하 변동 조건하에서 다양하게 시뮬레이션 하여 본 논문의 적응 PD 제어 방법이 기존의 방법보다 폭넓은 수렴영역을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.654-662
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• 2010

본 논문은 2단계 연속(cascade) 방법을 이용한 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 두 가지 특징벡터를 추출 한다: (i) 기존의 기울기 히스토그램(HOG) 특성과 (ii) 한 점이 가지는 곡률특성 네 가지를 이용한 곡률-HOG를 제안하고 이용하였다. 그 다음 훈련 영상을 통하여 두 가지의 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻었으며, 인식은 입력 영상으로부터 하나의 특징을 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통하여 1차적인 인식과 오인식을 실시하며, 오인식된 영상에 대해 2차적인 특징을 투입하여 이에 해당하는 강한 분류기를 통하여 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용하여 최종적인 인식결과를 얻는다. 두 가지의 서로 다른 특성 벡터를 이용하여 연속 방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 실험 방법보다 더 정확한 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.751-759
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• 2010

본 논문에서는 초음파 영상에서 끊어진 구조의 연결성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 대상 픽셀의 밝기값과 주변픽셀의 그라디언트 정보를 사용하여 연결 여부를 결정하게 된다. 끊어진 구조로 판단되어진 픽셀은 그 밝기값을 증가시켜 연관성 있는 구조로 연결시키게 된다. 이후 시각적 자연스러운 표현을 위하여 비등방성 확산 필터링을 적용하여 수행하게 된다. 연산속도의 이득을 위하여 제안하는 연결성 향상 방법의 구조행렬은 그라디언트 정보와 확산 방향을 결정하는 확산 필터의 구조행렬과 통일한 구조행렬을 사용하였다. 실험은 끊어진 구조가 나타나는 실제 초음파 영상에 대해 수행하였으며 제안된 방법에 의해 끊어진 구조가 연결되어 졌음을 확인할 수 있다.