• 한국통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.47-57
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• 1992

전동기 회전시 발생되는 소음이 전동기 구조상의 소손부분 및 정도에 따라 서로 다른 소음의 특징을 갖는다는 점을 고려하여 신경회로망을 이용한 시그널(소음)인식 시스템으로써 전동기의 고장부분 탐지에 적용하였다. 적용된 신경회로망은 역전파(back-propagation)알고리즘을 써서 학습하였고 2개의 은역층을 갖는 4단 신경회로망으로 구성 되었다. 실혐 결과 전동기의 구조와 출력이 거의 일치하는 경우에는 고정 부분에 대한 항상 바른 판정을 내릴 수 있었으나 출력은 유사하더라도 전동기의 구조가 상이한 경우나 전동기 제작회사가 다른 경우에는 부정확한 판정으로 나타난다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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• pp.70-77
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• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.619-627
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• 1999

다분야 통합 시스템의 설계문제는 다량의 설계변수와 구속조건으로 구성되며 다수의 공학적 현상으로 연관되어 있다. 다분야 통합 최적설계 문제를 효과적으로 다루기 위해서는 다양한 해석분야의 공학적 설계원리를 동시에 고려하여 균형 있고 유기적인 방법으로 최적의 설계를 결정하는 체계적인 설계자동화기술이 요구된다. 다분야 통합 설계문제를 위한 효율적인 설계방법론으로 분리기반 최적화 기법이 적용되는데 이 방법은 한 단위의 대규모 설계문제를 여러 개의 하부시스템으로 분리하여 독립적으로 최적화를 수행하고 각 하부 시스템으로부터의 설계해 사이의 중재 및 통합화를 거쳐 최종적으로 수렴된 최적설계를 찾는 방법이다. 본 논문에서는 분리기반 최적화기법을 다분야 통합최적 설계문제에 적용하는데 필요한 시스템분리기법을 유전알고리즘 및 다층 역전 파 신경회로망을 이용하여 정립하였다. 시스템분리기법을 검증하기 위해 최근 미국 Boeing사에서 개발중인 고속 민간항공기인 HSCT의 시뮬레이션기반 설계문제를 이용하였다. 대규모 설계시스템의 분리결과는 전체 설계문제의 특성을 파악하기 위한 자료로 활용되며 향후, 분리기반 최적화과정에서 최종적으로 통합된 최적설계를 탐색하는데 필요한 기반구조를 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.33-40
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• 1998

최근 Yang과 Tseng이 제안한 직교 신경망(ONN)은 직교 함수를 이용하여 신경망을 구성한 것으로서, 다층 신경망이 가지는 층의 구조에 대한 어려움이 없이 전체 구조를 결정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 요구되는 정확성을 기준으로 직교 함수의 급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전제 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 직？ 함수의급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전체 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 학습 알고리듬이 오차 역전파법 학습 알고리듬에 비해 간단하며 수렴 속도가 빠르다는 장점도 있다. 그러나 이러한 직교 신경망은 구조의 골격이 디ㅗ는 직교 함수를 변형할 수 없는 구조를 가진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 변환을 이용하여 직교함수를 학습할 수 있는 구조를 가지는 수정된 직교 신경망(MONN)을 제안한다. 제안한 수정된 지？ 신경망을 이용하여 비선형 시스템을 식별하기 위해 식별기 구조를 설정하고 목적을 달성하기 위한 수정된 직교 신경망의 학습 알고리듬을 유도한다.사례연구른 통하여 본 논문에서 제안한 수정된 직교 신경망의 비선형 시스템 모형화 능력, 입력 변환의 유용성을 다충 신경망, 직교 신경망과 비교하여 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.95-112
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• 1998

역전도 알고리즘은 연관 기억장치, 음성 인식, 패턴인식, 로보틱스등 여러 응용 분야에 다양하게 사용되고 있다. 그러나 새로운 학습 패턴을 추가적으로 학습시키려면 이전에학습했던 모든 패턴과 추가되는 패턴을 갖고 처음부터 새로운 학습을 수행하여야 한다. 이는 패턴의 개수가 점차 늘어날수록 학습에 소요되는 시간이 기하 급수적으로 길어지는 결과를 초래하게 된다. 따라서 주기적으로 다량의 데이터를 추가로 학습을 할 경우에 이러한 점진적 학습은 반드시 해결해야 할 문제점으로 간주된다. 본 논문에서는 기존의 신경망 구조는 그대로 유지하면서 대표 패턴을 추출해 추가 학습을 수행하는 방법을 제안하고 제안된 기법의 효율성을 위해 기계 학습 분야의 벤치마크로 많이 사용되는 Monk's data와 Iris data에 적용해 보았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.45-57
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• 1998

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권3호
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• pp.79-96
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• 1994

인공신경회로망을 이용하여 터널굴착설계를 위한 전문가 시스템 NESTED를 개발하였다. 이를 위하여 지하 암반의 안정성을 평가할 수 있는 신경회로망 모델과 대표적인 암반분류법인 RMR과 Q 시스템 사이의 상관관계를 결정할 수 있는 신경회로망 모델을 사용하였다. 또한 사용된 모델과 전산화된 암반분류법 프로그램이 동일한 사용자 환경을 통해 운용될 수 있도록 통합 시스템을 구성하였다. NESTED에 사용된 신경회로망의 구조는 역전파 학습 알고리즘을 채용한 다층 역전파 신경 회로망이다. 전문가 시스템에 필요한 지식기반을 구축하기 위해 이전의 현장 시공사례로 학습과정을 수행함으로써 불완전하거나 오류가 포함된 정보를 처리할 수 있는 공학 데이터베이스를 개발하였다. 일련의 실험을 통해 전문가 시스템을 현장사례에 적용해보고 여기서 출력된 결과를 문헌에 보고된 자료와 비교하였다. 이 결과 암반의 파괴거동을 추정하고 이에 따른 보강시기의 변화를 정확히 예측하는 신경회로망의 추론능력을 확인할 수 있었다. 이처럼 본 연구를 통해 개발된 신경회로망 전문가 시스템을 암반터널에 적용할 경우 부족한 지질자료에 대해 합리적인 기준을 제공하고 터널의 예비설계에 필요한 보강설계를 제시할 수 있었다.

• 폴리머
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• 제28권3호
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• pp.218-224
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• 2004

고분자 생체재료에서 세포부착과 성장은 재료의 적심성, 화학구조, 표면전하 및 거칠기 등의 표면 성질에 의존한다. 본 연구에서는 저밀도 폴리에틸렌 필름 (LDPE)의 표면 적심성과 골수유래 줄기세포의 증식 및 성장성을 측정하기 위하여 플라즈마 처리를 실시하였으며 개질된 필름 표면의 특성을 조사하였다. 또한 LDPE 필름에서의 세포부착과 증식률은 세포수 관찰과 역전사 중합효소 연쇄반응으로 확인하였다. 표면성질의 하나인 물 접촉각 측정 결과 플라즈마 처리 시간이 길어짐에 따라 필름표면의 접촉각이 감소하였으며 암형성 유전자와 암억제 유전자의 발현률이 60∼70$^{\circ}$ 사이에서 높음을 확인할 수 있었다. 또한 세포수 관찰을 통해 접촉각이 60∼70$^{\circ}$인 표면에서 세포 증식률이 우수하여 표면성질이 세포의 성장과 분화에 중요함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.233-240
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• 2009

본 논문에서는 학습자의 흥미를 유도하기 위해 인간의 학습 과정과 유사하게 학습 진화되는 구구단 학습 기능성 게임을 제작하였다. 이 기능성 게임은 사용자인 구구단을 배우는 학습자가 교사적 위치에서 아바타를 학습시키는 은유를 이용하여 사용자가 학습되도록 구성하였다. 학습 진화 기술은 역전파 인공신경망을 이용하여 구성하였으나, 인공신경망의 학습 속도 문제를 분할 가중치 테이블 구조를 개발하여 개선하였다. 이렇게 구성된 엔진으로 학습 횟수 60~80번 정도에서 100% 학습률을 얻을 수 있었고, 또한 학습의 횟수에 따른 학습률이 기계적 상승을 하지 않고 학습시마다 다양한 비단조 형태로 증가하여 다양한 인간의 학습률과 유사하게 작동할 수 있었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.103-114
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• 2006

강제 진동 실험은 구조물의 수학적 모델과 실제 모델의 상관관계를 입증하여 구조물의 성능을 정확히 평가하기 위해 중요하기 때문에, 동적 및 정적 가진 실험을 통해 구조물의 내진성능을 평가하는 다양한 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 복합 질량형 감쇠기(Hybrid Mass Damper, HMD)를 이용하여 지진하중을 모사하는 실물크기 철골조 구조물의 강제진동실험이 수행되었다. ANSYS를 사용하여 구조물의 유한요소 해석모델을 구축하였고, 강제진동 실험을 통해 얻은 계측데이터를 사용하여 이 해석모델을 갱신하였다. 의사 지진 가진 실험은 HMD에 의해 유도된 층응답이 실험을 통해 갱신된 유한요소모델을 사용한 수치해석 응답과 일치함을 보여준다.