• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.69-76
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• 2021

최근 특이성 교란 미적분 경계값 문제를 해결하기 위해 신경회로망 접근이 연구되고 있다. 특히 다양한 학습 알고리즘을 가진 백프로파게이션 알고리즘에 의해 훈련하는 피드-포워드 신경회로망의 이론적 모델이 제시되고 있으며, 딥러닝, 전이학습, 연합학습 등의 신경회로망 모델이 매우 빠르게 개발되고 있다. 본 논문의 목적은 특이성 교란 문제를 점근법적 방법과 함께 해결하기 위해 고도의 정확성과 속도를 가진 신경회로망 접근법에 관해 연구하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 특이성 교란문제의 결과치와 교란되지 않은 문제의 결과치의 차이에 대해 신경회로망 접근 식을 사용하여 시뮬레이션 하였고 신경회로망 접근식의 효율성도 제시하였다. 결론적으로 특이성 교란 문제를 수식이 아닌 단순한 신경회로망 접근으로 효율적으로 해결할 수 있음을 제시한 것이 본 논문의 주요 기여사항이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.397-401
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• 1997

본 논문은 신경회로망과 Gabor변환을 홍채인식에 대한 연구이다. 현재 재발되고 있는 신원확인을 위한 여러 가지 인식 시스템 중 홍채인식의 특성과 비교우위적 장점을 소개하고, LVQ 신경회로망을 효과적인 초기화 방법과 Gabor변환을 이용한 홍채테이터의 특징추출에 대하여 논한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.422-424
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• 1999

본 논문에서는 질감 특징과 신경회로망을 이용한 유방암조직영상의 분할 방법을 제안한다. 신경회로망의 입력 노드에 사용될 질감 특징을 얻기 위해 10개의 영상에 대해 각 영역(양성세포핵, 음성세포핵, 배경)에서 10개씩의 화소를 선택하고, 그 화소를 중심으로 하는 5$\times$5 영역 30개를 획득, 총 300개의 영역에 대해 R, G, B 각각의 밴드에서 18개의 질감특징을 추출한다. 54개의 입력노드, 28개의 은닉노드, 3개의 출력노드의 구조를 가진 신경회로망을 구성하고, 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 최대오차율이 10-3보다 작을 때까지 학습시킨다. 학습에 의해 획득되어진 분류기를 이용하여 유방암 조직 세포영상을 양성세포핵, 음성세포핵, 배경부분으로 자동 분할한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.321-323
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• 1999

본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.301-304
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• 2007

학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클러스터들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클러스터들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클러스터의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.287-290
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• 1997

신경회로망은 높은 정확도의 학습 결과를 제시하는 장점을 가지고 있어서 패턴 인식을 포함한 여러 분야에서 널리 사용되어지고 있다. 그러나 신경회로망의 설계에 있어 최적의 뉴런과 층의 개수, 그리고 그 연결 등의 기하학적 해답을 제시하기가 어렵고, 서은이 우수하다고 알려진 역전파 학습 알고리즘도 오차가 없는 완벽한 학습 결과를 제시하지 못하며, 상당히 많은 학습 시간이 걸린다는 단점들을 가지고 있다. 이러한 단점들을 극복하기 위해 선형 신경회로망을 합성하는 새로운 방법을 제안하는데, 이진 함수 최소화(binary function minimization)과정을 거친 minimal-sum-of-product(MSP)를 통해서 이진 클래스 패턴(binary class pattem)을 표현 함으로써 오차가 없는 학습 결과를 얻을 수 있으며, 학습에 필요한 패턴과 학습에 걸리는 시간도 대폭 줄일수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 선형 신경회로망을 합성하는 방법을 제안하며, 여러 가지 예제를 통해 제안한 방법의 우수성을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.265-268
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• 2004

본 논문은 최적화 방법인 유전자 알고리즘을 이용하여 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 새로운 비선형 시스템 설계 방법을 제안한다. 비선형 시스템 설계시 문제점으로는 복잡성과 불확실성을 들수 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서 지능형 모델을 사용하게 되었다. 본 논문에서는 일반적인 신경회로망보다 성능이 뛰어난 RBF 신경회로망을 사용하여 비선형 시스템을 모델링 한다. HCM 클러스터링을 이용하여 유사한 특성을 가진 비선형 데이터를 분류하여 입력으로 사용한다. 제안한 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 학습 데이터와 테스트 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.449-458
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• 2000

본 논문에서는 원유정제공정에서의 조성을 효율적으로 예측하기 이한 신경회로망을 이용한 조성식별방법을 제시한다. 제시한 신경회로망을 이용한 조성식별기(FINN)는 학습모드와 예측모드로 구성된다. 또한 Borland C++(3.0)빌드로 신경회로망 원료자동분석 소프트센서 시스템을 구현하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 제안한 신경회로망을 이용한 조성식별방밥의 유용성을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제1권1호
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• pp.82-91
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• 1998

본 논문에서는 실제 물리적인 여유 센서를 가지지 않는 수중운동체의 센서 고장진단 및 극복에 관한 문제를 신경회로망을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 설계된 신경회로망은 센서 고장 진단을 위한 신경회로망과 고장 확인 및 대체정보 생성을 위한 신경회로망으로 구성하였으며, 온라인(on-line) 학습을 위하여 확장 역전(Extended Back-Propagation) 학습법을 사용하였다. 시뮬레이션은 수중운동체의 방위변화율 센서에 대하여 수행하였으며, 제안된 기법이 센서에 대한 고장진단기와 센서 추정기로 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 전기의세계
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• 제46권3호
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.