• 한국지반공학회논문집
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• 제20권8호
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• pp.77-87
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• 2004

본 논문에서는 국내 서남해안 11개 지역에서 수행된 63회의 피에조콘 시험결과와 176개의 선행압밀하중 자료로부터 국내 연약지반의 선행압밀하중 예측을 위한 오차 역전파 알고리즘으로 학습된 피에조콘 인공신경망 모델을 구축하였다. 전체 자료 중 147개의 자료만이 인공신경망 모델 구축을 위한 학습과정에 사용되었으며 학습에 사용되지 않은 29개의 자료를 구축된 인공신경망의 검증에 활용하였다. 또한 기존의 경험모델 및 이론모델과 비교하여 제안된 인공신경망 모델의 유용성을 확인하였다. 연구를 통하여 4-4-9-1의 구조를 갖는 간단한 다층 인공신경망이 구축되었으며 입력값으로는 피에조콘 선단저항력 $q_T$, 관입간극수압 $u_2$그리고 지반의 총상재하중 $\sigma_{vo}$ 및 유효상재하중 $\sigma'_{vo}$ 이 사용되었다. 제안된 인공신경망 모델은 학습되지 않은 새로운 검증자료에 대한 예측을 통하여 입력변수들과 선행압밀 하중 간의 비선형적 상관관계를 성공적으로 모델하는 것으로 검증되었으며 정확성면에서는 기존의 이론모델과 국내외 경험모델과 비교할 때 월등히 향상된 예측능력을 가진 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 제안된 모델은 국내 특정지 역에 대한 모델이 아니라 서남해안의 다양한 지반특성을 갖는 지반에서 수행된 자료를 바탕으로 구축되어 데이터베이스에 포함되지 않은 지역에 대하여도 매우 타당성있는 예측결과를 주어 특정지역에 국한된 지역의존적 예측이 아닌 일반화된 지역에서 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.30-36
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• 2000

은닉노드는 주어진 문제에서 입력패턴(input pattern)들의 특징을 구분해주는 중요한 역할을 한다. 이 때문에 최적의 은닉노드 수로 구성된 신경망 구조가 성능에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 중요성이 대두되고 있다. 그러나 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘을 기반으로 하여 은닉노드 수를 결정하는데는 문제점이 있다. 은닉노드 수가 너무 적게 지정되면 주어진 입력패턴을 충분히 구분할 수 없게 되어 완전한 학습이 이루어지지 않는 반면, 너무 많이 지정하면 불필요한 연산의 실행과 기억장소의 낭비로 과적응(overfitting)이 일어나 일반성이 떨어져 인식률이 낮아지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 백 프로퍼게이션 알고리즘을 이용하여 학습을 수행하는 다층 신경망의 학습오차 감소와 수렴율 개선을 위하여 신경망을 구성하는 매개변수를 가지고 은닉노드의 특징 값을 구하고, 그 값은 은닉노드를 제거(pruning)하기 위한 평가치로 사용된다. 구해진 특징 값 중 최대 값과 최소 값을 갖는 노드를 감소(pruning)대상에서 제외하고 나머지 은닉노드 특징 값의 평균과 각 은닉노드의 특징 값을 비교하여 평균보다 작은 특징 값을 갖는 은닉노드를 pruning시키므로서 다층 신경망의 최적 구조를 결정하여 신경망의 학습 속도를 개선하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2331-2338
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• 2014

북한의 핵폭탄과 미사일 기술개발이 진전됨에 따라 고 고도 핵전자기파(HEMP)에 대한 위협이 새롭고 절박하게 인지되고 있는데, 일례로 이미 북한이 수개의 핵폭탄을 개발 보유하고 있으며 북한이 남한에 대한 핵탄두 운반 능력을 가지고 남한을 위협하고 있다. ITU K78, K81 그리고 IEC에서는 EMP/HEMP로부터 프로세서 내장 기기의 오동작을 줄이기 위해 항해 통신장비를 포함한 산업용 설비에 대한 대책을 권장하고 있으나, 이에 대한 의사시험은 1960-1990년대 미국공군무기연구소(USA/AFWL)의 논문들을 토대로 수행할 수 밖에 없다. 이 모의 시험결과는 모든 HEMP 관련 제품이 강력하게 수출을 통제하고 있기 때문에 북한의 위협에 직면한 남한으로서는 매우 중요한 연구 활동의 결과이다. 저자 등이 새롭게 개발한 HEMP cord는 HEMP의 발생과 전파현상 분석, 방호실 설계 툴, 흙과 암반으로 구성된 다충 구조에서 전자파 에너지의 감쇠량 그리고 HEMP 필터 설계 툴을 포함하고 있다. 특히 다층구조에서 전자파 감쇠량 연산 툴은 흙과 암반이 매우 다양한 특성을 가지고 있기 때문에 많은 실측 데이터를 바탕으로 최소자승법에 의하여 해석하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권4호
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• pp.265-278
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• 2011

이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler Wireless Suite를 이용하여 WiFi (IEEE 802.11g)와 WiMAX (IEEE 802.16e)를 가상 무선망으로 모델링 후 종단간 패킷 통계를 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 국내외 무선망에 대한 시뮬레이션이 가능한 툴인 Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) 모듈, WinProp: W-LAN, Fixed WiMAX, Mobile WiMAX, SMI 시스템은 무선 전파 신호 세기 분석에 비중을 두었고 이러한 무선 전파 신호 세기로 데이터 전송률을 고려할 수 있도록 설계되었다. 그러나 우리는 이들 시뮬레이션 툴(들)의 특성과 달리 다른 관점으로 본 연구를 접근하였다. 즉, 무선 전파 신호 세기 분석이 아닌 유무선 통합망을 기반으로 한 종단간 가상망 모델링이 가능하고 각 구간(예: 무선사용자, 기지국 또는 AP, HTTP 서버)마다 얼마만큼의 패킷이 전달되었는지를 시각적으로 분석할 수 있는 OPNET Modeler Wireless Suite를 활용한 연구로 접근하였다. 왜냐하면 패킷 통계는 무선서비스 성능 매트릭 중 하나의 지표로 종단간 중요한 QoS 분석 척도가 되기 때문이다. 특히나 WiMAX와 같이 QoS를 보장하는 무선사용자에겐 패킷 통계 지표는 더더욱 필수적인 항목임에 틀림이 없다. OPNET Modeler Wireless Suite로 가상 무선망을 실제에 가깝게 모델링 후 시뮬레이션 결과를 통해 우리는 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있었고 그 실험/관측결과를 효율적이고 다각적으로 보여줄 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2A호
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• pp.203-212
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• 2007

같은 도로를 달리고 있는 차량들 사이에서 긴급메시지를 이용하여 긴급정지, 사고, 방해물, 차량 고장 등의 위험 관련 정보를 교환하는 고도화된 차량안전 시스템을 구축할 수 있다. 차량의 고속 이동성으로 말미암아 네트워크위상 변화가 심하고, 미리 설정된 연계성이 없는 상태에서 전달되기 때문에, 브로드캐스팅의 형태로 긴급메시지를 전파하고 있다. 하지만, 다중 홉의 영역과 무선 충돌 문제로 말미암아 효율성에 많은 문제점이 제시되고 있다. 차량안전통신을 위한 메시지 전달 방법으로 본 논문에서는 줄기와 가지 구조를 이용하는 선별적 재송신 방법을 제시한다. 제안된 방법은 같은 도로를 이동 중인 후방의 차량들에게 네트워크 플러딩과 유사한 방법으로 메시지를 전파하나 적절한 위치의 노드에게 높은 우선순위 부여하는 선택적인 전달 방법으로 메시지 전달의 효율성을 극대화 한다. 본 논문에서 제시한 방법과 유사연구를 비교하여 성능을 분석, 평가한다.

• 전기학회논문지
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• 제62권4호
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• pp.554-561
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• 2013

In this paper, we introduce a modeling and a process simulator developed with the aid of pRBFNNs for activated sludge process in the sewage treatment system. Activated sludge process(ASP) of sewage treatment system facilities is a process that handles biological treatment reaction and is a very complex system with non-linear characteristics. In this paper, we carry out modeling by using essential ASP factors such as water effluent quality, the manipulated value of various pumps, and water inflow quality, and so on. Intelligent algorithms used for constructing process simulator are developed by considering multi-output polynomial radial basis function Neural Networks(pRBFNNs) as well as Fuzzy C-Means clustering and Particle Swarm Optimization. Here, the apexes of the antecedent gaussian functions of fuzzy rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent part of fuzzy rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules and performance index are considered by the Least Square Estimation and Mean Squared Error. The descriptions of developed process simulator architecture and ensuing operation method are handled.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.97-107
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• 2013

수중무선통신시스템은 AUV간 수중 무선통신, 해양환경 모니터링, 양식장 관리, 항만 감시, 자원 탐사 및 개발, 지형 및 지질 조사 등 다양한 산업에 활용 가능하다. 하지만 수중 무선 통신은 지상 무선 통신과는 달리 물이 가지고 있는 매질의 특성때문에 전력손실, 주위 잡음 및 인위 잡음, 멀티패스 등으로 인한 높은 에러율 그리고 긴 전송지연 등과 같은 요소들을 고려하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 ALOHA 기반의 Media Access Control(MAC) 프로토콜과 CSMA/CA 기반의 MAC 프로토콜을 혼합하여 수중 환경에 적합한 MAC 프로토콜을 제안한다. 성능을 평가하기 위해 수학적 분석 모델을 제시하고, 구현을 통해 기존 MAC 프로토콜과 비교함으로써 성능의 개선점을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제32권4호
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• pp.308-316
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• 2013

2006년 여름 New Jersey 대륙붕 근해에서 일련의 해상실험(Shallow Water 2006, SW06)이 수행되었다. 이 때 수직선배열에서 계측된 근거리 chirp 신호(1100~2900 Hz)에서 직접도달파와 해수면 반사파의 강한 시변동이 관찰되었다. 본 논문은 시변동성이 있는 근거리 음향신호의 지음향학적 역산기법과 실험 데이터에 대한 역산결과를 제시한다. 불규칙한 해수면 반사파가 역산에 미치는 영향을 최소화하기 위해 수직선배열에서 음원의 위치로 직접도달 경로와 해저면 반사경로를 통해 역전파된 신호의 에너지로써 목적함수를 정의하였다. 또한 VFSR(Very Fast Simulated Reannealing) 최적화기법을 활용한 다단계 역산기법을 실험데이터에 적용하였다. 역산 결과 음원은 주기적인 수직운동을 한 것으로 파악되었고 그 주기는 수면파의 주기와 일치하였다. 해저면의 음속은 1645 m/s로 추정되었고 이는 동일 해역의 다른 연구결과와 유사한 것으로 파악되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.70-77
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• 2019

조기 유방암을 진단하기 위해서는 유방초음파 판독이 매우 중요하다. 초음파 검사는 초음파장비에 따라 화질의 차이가 심하게 나타날 뿐만 아니라 검사자의 경험과 숙련 정도에 따라 진단의 차이가 크게 나타난다. 따라서 정확한 진단과 치료를 위하여 객관적인 판단기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 알고리듬을 적용하여 질감 특성을 분석하고 특징파라미터들을 추출하여 신경망분류기를 이용하여 유방암을 진단하였다. 유방초음파 영상은 정상 조직과 양성, 악성 종양으로 분류하여 질감 특성 파라미터 6가지를 추출하였다. 유방초음파검사로 진단된 정상 영상, 악성 및 양성종양 영상 각각 14증례를 대상으로 추출된 6개의 파라미터들을 적용하여 다층 퍼셉트론 신경망구조 역전파 학습방법으로 학습을 시켰다. 학습된 모델에 정상 유방 영상 51증례, 양성종양 영상 62증례, 악성종양 영상 74증례의 영상을 사용하여 분류한 결과 95.2%의 분류율을 나타내었다.