• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.265-271
• /
• 2023

최근, 정보통신기술의 발달로 위치 정보 서비스가 점차 확대되고 있으며, 실내외 위치를 추출하기 위해 RSSI가 많이 활용되고 있다. RSSI를 이용한 실내외 위치추정법은 전파경로 및 간섭, 주변의 무선기기 장치 등의 영향을 받아 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전파 환경을 고려한 거리 추정법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전파 환경을 고려하기 거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 확률적 특성을 가진 RBF 신경망과 전파 환경이 반영된 RSSI 입력과 출력을 학습하여 거리를 추정하도록 한 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 BLE 비컨 송신기와 수신기를 이용하여 최대 55[m] 범위 내의 수신기의 위치를 추정하는 성능을 기존의 평균 필터, 칼만 필터 등과 비교평가 하였다. 그 결과 제안된 방법의 거리 추정정확도가 6.7배로 높은 결과를 보였다. 이 성능평가의 결과와 같이 본 연구의 방법을 위치 서비스에 적용한다면 더 정확한 위치추정이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
• /
• pp.381-383
• /
• 2009

본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계하고 모델을 최적화하기 위하여 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하였다. 즉, 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 모델의 파라미터들을 PSO 알고리즘을 이용하여 동정한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층에서의 활성함수로서 일반적으로 많이 사용되어지는 가우시안 커널함수를 사용한다. 더 나아가 모델의 최적화를 위하여 각 커널함수의 중심값은 HCM 클러스터링에 기반을 두어 중심값을 결정하고, PSO 알고리즘을 통하여 가우시안 커널함수의 분포상수, 은닉층에서의 노드 수 그리고 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
• /
• pp.439-442
• /
• 1997

In our research, we will extract diagnostic parameters by LPC method and wavelet transform. Then, we will design artificial neural network which is based on RBF that can express input features in terms of fuzzy. Because PVC(Premature Ventricular Contraction) has possibility to cause heart attack, the detection of PVC is a very significant problem. To deal with this problem, LPC method which gives different coefficients or different morphologies and wavelet transform which has superior localization nature of time-frequency, are used to extract effective parameters or classification of normal and PVC. Because RBF network can allocate an input feature to the membership degree of each category, total system will be more flexible.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.359-362
• /
• 2012

수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중 목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 금강수계인 대청댐에서 다변량 신경망 모형을 이용한 유입량 예측을 수행해 보는데 있다. 신경망 모형인 MLP, PCA, RBF모형 등을 이용하여 대청댐의 수문자료인 강우량, 유입량, 기온, 습도 등의 자료를 이용하여 최적의 모형을 탐색해 보고자 시도하였으며, 이중 New classification모형과 New Function Approximation Network모형이 타 모형보다 좋은 결과를 보여 주고 있음을 알 수 있었다.

• 전기학회논문지
• /
• 제57권11호
• /
• pp.2102-2107
• /
• 2008

This paper demonstrates a enhanced FCM to identify the causes of ground faults in power distribution systems. The discrimination scheme which can automatically recognize the fault causes is proposed using Fuzzy RBF networks. By using the actual fault data, it is shown that the proposed method provides satisfactory results for identifying the fault causes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.547-550
• /
• 2003

본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.1326-1328
• /
• 2003

An elliptical basis function (EBF) network is proposed in this study for the classification of remotely sensed images. Though similar in structure, the EBF network differs from the well-known radial basis function (RBF) network by incorporating full covariance matrices and uses the expectation-maximization (EM) algorithm to estimate the basis functions. Since remotely sensed data often take on mixture -density distributions in the feature space, the proposed network not only possesses the advantage of the RBF mechanism but also utilizes the EM algorithm to compute the maximum likelihood estimates of the mean vectors and covariance matrices of a Gaussian mixture distribution in the training phase. Experimental results show that the EM-based EBF network is faster in training, more accurate, and simpler in structure.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.12-18
• /
• 2011

본 논문에서는 RBF 뉴럴 네트워크에서 은닉층 활성함수에 Interval type-2 퍼지개념을 적용한 새로운 RBF 뉴럴 네트워크를 설계하였다. 퍼지 시스템 분야에서 불확실한 정보에 대한 Type-1 퍼지집합의 성능을 보안하고자 Type-2 퍼지집합이 제안되었으며, 멤버쉽함수 안에 다시 멤버쉽함수를 생성함으로써 불확실한 정보를 좀 더 효과적으로 다루고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 RBF 뉴럴 네트워크의 은닉층 활성함수에 type-2 퍼지집합의 개념을 적용하여 불확실한 정보에 대한 모델 성능을 개선하고자 하였다. 나아가 연결가중치를 상수항이 아닌 1차식으로 구성된 다항식을 사용하여 최종출력을 입력-출력의 관계식으로 표현하였다. 연결가중치는 기존의 경사하강법(Gradient Descent Method; GDM) 대신 conjugate gradient method(CGM)을 사용하여 파라미터를 동조하고, 은닉층의 활성함수는 공간탐색 진화 알고리즘(Space Search Evolutionary Algorithm; SSEA)을 이용하여 가우시안 함수의 중심점 및 분포상수를 동조하여 모델의 성능을 개선시킨다. 제안된 모델의 성능을 평가하기 위해 가스로 시계열 데이터를 사용하였으며, 결과를 기존 모델과 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.805-808
• /
• 2002

컴퓨터 시스템 및 네트워크에 대한 침입 공격의 방법 중 이미 알려진 형태의 공격에 대해서는 상대적으로 탐지가 용이하나 사용자의 비정상행위는 방법의 다양성 때문에 탐지가 매우 어렵다. 그러나, 사용자의 정상적인 행동은 몇 가지 소수의 형태로 특정 지어질 수 있다. 본 논문에서는 상대적으로 변화가 적은 정상 행위를 신경망으로 Modeling하여 이를 비정상 행위 탐지에 적용하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 입력 영역을 지역화 하는 특성을 갖는 RBF(Radial-Basis-Fuction) 신경망에 대한 단일 Class의 학습방법을 제안하고, 이를 이용한 비정상 행위에 대한 공격의 탐지에 대한 적용 방안을 제시한다. 비정상 행위 탐지에 대한 적용 가능성을 검증하기 위하여 사용자가 키보드 입력 유형을 학습하고 이를 이용하여 타인의 ID와 Password를 도용한 경우의 탐지에 적용하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.153-166
• /
• 1998

본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.