• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.673-673
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• 2013

최근 시대의 흐름에 따라 많은 에너지의 사용으로 여러 가지 에너지원이 필요로 하게 되면서 지금까지는 석탄, 석유 등 매장된 에너지원을 사용하고 있지만, 최근 에너지 위기와 여러 가지의 환경문제가 대두 되면서 세계적으로 새로운 청정에너지원을 필요로 하게 되었다. 그 결과 태양광, 풍력, 지열 등 여러 가지의 신재생에너지원이 대두되게 되었으며, 여러 가지의 신재생에너지원 중 주목받고 있는 풍력에너지에 대한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있다. 풍력발전은 바람의 에너지를 이용해 블레이드에 연결된 터빈을 구동하여 전기 에너지를 얻는 방식이며, 아직까지는 많은 곳에서 사용될 만큼 생산이 되지 않고 있지만 조만간 많은 곳에서 쓰일 것으로 예상된다. 풍력발전 시스템이 전력시장에서 차지하는 비중이 점차 증가하고 있으나 풍향, 풍속 등의 변화로 인하여 안정적인 발전 출력을 항상 보장할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 실제 풍력발전기로부터 수집된 풍향, 풍속, 발전출력 데이터를 처리하여 데이터베이스를 구축하고, 퍼지 뉴런에 기반한 퍼지-뉴럴 네트워크 예측 모델을 이용하여 풍력발전 출력을 예측하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.297-300
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• 2006

본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 이 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용하였다. 또한 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크와 적응 상호작용 다중모델 기법을 이용하였다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.2913-2918
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• 2011

본 논문은 기계시스템의 마찰 현상 중 히스테리시스 현상을 실험적으로 규명하고 뉴럴 네트워크 알고리즘을 이용한 프라이자흐(Preisach) 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 실험을 통해 구한 마찰 특성을 오류역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 뉴럴 네트워크의 가중 행렬(weighting factor)를 갱신할 수 있도록 하였다. 학습된 가중행렬은 프라이자흐 모델의 파라미터로 활용하였다. 마찰 거동을 규명하기 위한 실험 및 제안된 프라이자흐 모델은 LabView소프트웨어를 이용하여 구현하고 마찰이 있는 기계 및 로봇 시스템의 정밀 제어 시스템 구축을 위한 알고리즘으로 활용할 수 있도록 제안하였다. 제안된 모델의 성능은 실험을 통해 규명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.140-145
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• 2010

본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function 뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 극저온 시스템에서 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(초전도 Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 일반적으로, 극저온에서의 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 냉각 비용 문제 등이 대두되기 때문에 다양한 실험을 수행하는데 연구의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치의 주파수에 대한 비선형적인 충전 특성을 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 지능 모델을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.227-232
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• 2004

차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4％ 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.93-98
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• 2023

논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.475-476
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• 2008

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.479-482
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 뉴럴네트워크의 새로운 구조인 Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks(FSPNN)을 소개한다. 제안된 모델은 일반적인 최적화 방법과 정보 입자를 이용하여 네트워크를 설계한다. 최종 구조는 Fuzzy Set-based Polynomial Neuron(FSPN)을 기반으로 설계한 FPNN과 동일하다. 첫째로 FSPNS의 종합적인 설계방법(유전자 알고리즘을 이용한 최적 구조 탐색)에 대해 소개한다. FSPNN에 관계되는 입력변수의 개수, 후반부 다항식의 차수, 멤버쉽 함수의 수 그리고 입력변수 개수에 따른 입력변수를 유전자 알고리즘을 통하여 동조한다. 두 번째로, 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙 형성과 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 HCM 클러스터링을 통한 Information Granules로 정의한다. 또한 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 이 네트워크의 성능은 기존에 퍼지 또는 뉴로퍼지 모델링에서 실험된 모델링 표준치를 이용하여 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.