• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권8호
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• pp.2017-2024
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• 1997

본 논문은 새로운 형태의 문서 통신 방식인 지적 커뮤니케이션 시스템(IICS : Intelligent Image Communication System)의 구현을 위하여 한글 문서를 대상으로 문서를 구성하는 문자의 서체와 문자의 크기 및 기울기를 인식하고 방법을 제안한다. 서체를 인식하기 위하여 문서에서 일정한 크기의 블럭을 추출하여 주파수 분석을 하였고, 단어의 외접 사각형의 수직 거리를 이용하여 문자의 크기를 인식하였다. 문자의 기울기를 인식하기 위하여 수직 방향의 투영 프로파일을 이용하였다. 서체 인식을 위한 인식기의 가변적인 히든 노드를 이용하여 오류 역전파 알고리즘으로 학습된 MLP(Multi-layer Perceptron)를 사용하였으며, 문자의 크기와 기울기를 분류하기 위하여 Mahalanobis distance를 이용하였다. 실험을 통하여 서체 분류는 10개의 서체에 대하여 평균 95.19%의 인식률을 얻었고, 문자의 크기 분류는 5가지의 문자 크기에 대하여 평균 97.34%의 인식률을 얻었으며, 문자의 기울기는 평균 89.09%의 인식률을 얻음으로써 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3477-3483
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• 2015

공정계획 수립 시 각 공정별 작업기간 산정은 프로젝트 전체 공사기간 및 사업비용 결정과 직결되기 때문에 합리적인 산정계획이 요구된다. 그러나 일반적으로 작업기간 산정은 공사 담당자의 경험과 직관을 통해 이루어지고 있고, 다양한 영향요인에 의한 불확실성으로 인해 예측에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 작업기간 산정에 영향을 미치는 다양한 요인을 고려할 수 있도록 신경망 기반 건설공사 공정별 작업기간 산정 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 정량적 및 정성적 요인을 모두 고려하여 작업기간 산정 모형을 구축하고, 사례적용을 통해 모형의 적용가능성을 검토하였다. 또한 영향요인 상관성분석을 실시하여 구축된 신경망 구조의 적합성을 판단하였다. 연구에서는 작업기간 산정 모형을 통해 합리적인 일정계획을 제공함으로써 계획공사기간과 실제공사기간의 오차율을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.117-128
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• 2003

본 연구에서는 소유역에서의 오염총량을 추정하기 위하여 위성영상 카테고리분류 인공신경망 모형과 지리정보시스템 기반의 오염총량모의시스템(Total maximum daily Loads simulation System, TOLOS)을 개발하였으며, 발안유역의 HP#6 소유역을 시험유역으로 선정하여 유역 수문·수질 모니터링을 수행하였고, 시험유역의 도형 자료를 구축하여 TOLOS의 적용성을 평가하였다. TOLOS의 오염총량추정 모듈인 SWAT 모형은 논에서의 지표배수량을 고려하여 구성하였다. TOLOS을 이용하여 일별 측정 자료인 유출량, 유사량, 그리고 영양물질에 대하여 SWAT 모형의 보정과 검정을 실시하였으며, 그 결과 적용 가능성이 있는 것으로 나타났다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.54-61
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• 2001

웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.61-67
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• 2023

구리의 전기주조 공정을 최적화하기 위하여 이중 비밀 다층구조의 역전파 뉴럴 네트워크가 구성된다. 샘플 학습을 통하여, 구리 전기주조 공정 조건과 목표 특성 간의 함수관계가 정확히 성취되고, 구리 전기주조 공정 내에서 다층구조의 미세강도와 장력에 대한 예측이 이루어진다. 예측된 결과는 펄스 전원공급기를 장착한 구리 피로인산염 솔루션 시스템 내에서 구리의 전해석출 시험에 의하여 증명된다. 그 결과는 다음과 같이 나타난다. "3-4-3-2" 구조의 이중비밀 다층구조 뉴럴 네트워크에 의하여 예측된 구리 다층구조의 미세강도와 장력은 실험값에 매우 근접하며 그 상대적 오차는 2.32%보다 작다. 주어진 파라미터의 범위 내에서, 구리의 미세강도는 100.3~205.6MPa이며, 장력은 112~485MPa 정도로 측정된다. 미세강도와 장력이 최적인 조건에서 그에 대응하는 공정 조건은 다음과 같다: 전류밀도는 2A·dm-2, 펄스 주파수는 2KHz, 펄스의 듀티싸이클은 10%이다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.25-36
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• 2001

본 연구목적은 압축지수에 대한 기본 물성들의 영향을 검토하고 국내 점토에 대한 새로운 압축지수 경험식을 제안하고 오류 역전파 신경망 알고리즘의 적용성을 검증함에 있다. 11개 지구의 점토에 대한 실내시험결과에서 얻어진 압축지수 값은 최소 0.01에서 최대 3.06 정도의 범위로 나타났다. 기존 제안된 경험식에 의한 압축지수의 추정값과 시험결과를 비교한 결과, 단일 지반변수를 이용하는 경험식의 결과들은 과소평가될 가능성이 크게 나타났으며 복합 지반변수를 이용하는 경험식의 결과는 단일 지반변수의 경우보다 추정의 정확성이 높으나 시험결과와의 표준오차가 최소 0.05로서 다소 크게 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 시험결과에 근거한 압축지수에 대하여 회귀분석으로 단일 및 복합 지반변수를 이용하는 경험식을 제안하였으며 이들의 결정계수는 최소 0.89 이상으로 결정되었다. 본 연구에서 사용한 인공 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수 및 표준오차는 각각 0.925 이상과 0.0196 이하로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 압축지수에 대한 영향인자들 중에서 자연 함수비, 건조단위중량 그리고 현장 간극비의 3개 변수만으로도 압축지수를 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.974로 나타났다. 따라서, 인공 신경망이 이용된다면 간편한 현장실험에서 얻어진 변수들에 의하여 압축지수를 예측 할 수 있는 가능성을 입증하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.629-635
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• 2019

여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 '속여' 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제26권1호
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• pp.71-82
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• 2003

T1강조 자기공명영상과 계층적 신경회로망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 제안한다. 데이터는 2001년 6월부터 12월까지 부산대학교병원에서 얻었으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계별로 분류하였다. 그리고 46명의 데이터를 분석하였다. T1강조 자기공명 간영상으로부터 정상간 실질과 간경변 결절을 추출하였다. 그 다음에 T1강조 자기공명 간 영상에서 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간경변 분류기 구현은 계층적 신경회로망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간경변으로 구분하였다. 제안한 신경회로망 분류기는 오류 역전과 알고리즘을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.3%, 2 단계는 86.7%, 3 단계는 83.7%의 분류율을 나타내었다. 신경회로망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경회로망으로도 기대된다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.695-702
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• 2007

온도프리스트레싱 공법은 강합성거더교 또는 강구조물에 인위적인 온도경사를 가하여 프리스트레싱력을 도입하기 위해 개발된 공법으로, 연속 강합성거더교에 적용할 경우 부모멘트 발생지점인 연속지점부 부근의 바닥판에 프리스트레스를 도입함으로써 콘크리트 바닥판의 인장균열을 억제하는 한편, 교축방향 보강철근 사용량 및 강거더 단면을 감소시킬 수 있어 경제성과 시공성의 향상이 가능한 공법이다. 이전의 연구에서 가열구간을 설정하기 위해 사용한 시행오차법은 비효율적인 것으로 온도프리스트레싱 공법을 적용한 설계가 효율적으로 이루어지기 위해서는 보다 합리적인 적정 가열구간의 설정기법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 패턴인식, 최적화, 진단 및 예측 등을 수행하는데 많이 사용되고 있는 인공신경망 이론을 적용하여 온도프리스트레싱 공법을 적용한 연속 강합성거더교의 가열구간을 효과적이고 경제적으로 설정하는 기법을 제안하고자 한다. 인공신경망 이론을 학습시키기 위한 학습알고리즘으로는 일반적으로 널리 사용되는 오차역전파 알고리즘을 사용하였으며, 이를 이용하여 2경간 및 3경간 연속 강합성거더교의 가열구간을 예측하고 유한요소해석과의 비교를 통하여 학습알고리즘의 특성 및 예측의 정확도를 분석하였다.