예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 서러 다른 접근방식을 사용하는 카오스 회귀 신경예측모델과 다층 신경회로망이 결합하여 고립음의 인식률을 높이고자 하였다. 전반적으로 다층신경회로망은 MLP와 결합한 인식률은 1.2%에서 2.5% 이상이 개선 되었다. 이는 서로 인식하는 방법이 다르기 때문에 서로 상호 보완되고, 카오스의 다이내믹 성질이 인식률을 개선시켰음을 실험으로 밝혔다. MLP와 결합한 인식률은 카오스 다층신경망일 때가 가장 좋았다. 그러나 학습시 알고리즘이 단순하고, 신뢰도 면에서는 오히려 카오스 단층 신경망이 인식률은 0.5%정도 떨어지지만 더욱 좋다고 생각된다. 주로 MLP는 숫자음 “일”과 “오”에서 우수한 성적을 나타내었고, 카오스 예측 신경망은 숫자음 “영”, “삼”, “칠”에서 우수하였다.
음향 배플위에 설치된 하이드로폰의 음파 수신과 내부의 소음으로 인한 배플의 센서 자체 소음 의 감소 효과에 대한 연구로 배플은 탄성 다층구조로 되어 있다. 이 논문은 탄성파 이론을 도입하여, 배 플에 의한 하이드로폰의 수신 신호 수준과 배플의 투과 손실을 해석할 수 있는 이론적인 모델을 세우 고, 입사각, 각 층의 두께, 배플의 재질과 배플과 하이드로폰과의 거리에 따른 수신 신호 수준 변화를 주파수 영역에서 이론적으로 해석하고 그 결과를 비교 분석하였다.
음선 모델링에서 다층 해저 바닥을 고려하는 경험적 방법 중 하나는 단일층 가정으로써, 다층 구조에 대한 평면파 반사계수를 사용하는 것이다. 본 연구자는 이층 해저 바닥에 대해 단일 층 가정의 유효성을 조사하고, 음속비, 송수신 거리 당 층 두께, 1차 반사파의 스침각의 함수로 표현되는 간단한 부등식 조건을 얻었다. 부등식 조건으로부터, 단일 층 가정이 실제 해양 환경의 중주파수 음선 모델링에 적용될 수 있음을 보였다. 마지막으로 한국 동해와 유사한 해양환경에 대해 수치실험을 수행하였다. 다층 해저 바닥에 대한 평면파 반사계수를 적용한 기하학적 빔 모델을 이용하여 비상관 전달손실을 계산하고, 서울대학교에서 개발한 포물선 방정식 패키지인 SNUPE 2.0의 결과와 비교하였다.
다층 panel형 cryoarray를 갖는 원통형 cryopump의 정적 pumping 특성을 view factor를 이용한 수치적 방법으로 해석하였다. 해석모델은 단순 원판을 기본으로 하고, 여기 에 상향 및 하향의 skirt를 부착한 실질적 array를 대상으로 하였으며, 형상, 크기 및 panel 개수를 변화시키면서 array 전체의 총 pumping 효율과 array 내의 pumping 속도 분포를 모두 구하였다. 다층 panel array에서도 single panel의 경우와 같이 type III 개스(He, H2) 에 있어서는 pumping 효율을 최대로 하는 최적의 크기가 있으며, panel 수효가 증가하면 pumping 속도는 약간만 증가하나 총 pumping 용량은 이에 비례하여 증가한다. Skirt의 각 도를 상향으로 변화시키면 type III 개스의 상대적 pumping 속도가 증가되며 type II 개스에 의한 cryosorbent의 오염도는 대략 10% 정도이다.
Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되는 오류역전파 알고리즘으로 알려진 기울기 강하 학습법은 느린 수렴속도로 인해 실시간 처리가 요구되거나 시간에 따라 환경이 변하는 문제에의 적용이 불가능하다. 이러한 느린 수렴속도는 기울기 강하법을 사용한 학습과정에서의 오차함수의 기울기 변화가 극히 적어 오차의 감소가 거의 일어나지 않는 부분인 플라토에 기인하는 것으로 알려져있다. 본 논문에서는 정보기하이론의 관점에서 기존의 학습법에 사용되는 기울기의 이론적 문제를 지적하고, 그로부터 플라토 문제의 원인을 밝힌다. 또한 이를 바탕으로 정보기하이론에 의해 새롭게 정의되는 자연 기울기를 이용한 학습법을 제시하고, 이를 이용한 플라토 문제가 문제해결의 가능성을 분석적으로 고찰하고 실험을 통해 확인한다.
피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 다층 신경망(Multi-Layer Perceptron)을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고, 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 31~49% 향상시킬 수 있었다.
경험과 학습을 바탕으로 새로운 상황에 대처하는 인간의 신경계에서의 신경세포들의 상호작용을 규명하는 일은 많은 과학자들을 매료시켜 왔다. 이와 함께, 생물학적인 신경계를 닮은 인공적인 신경망을 구축하여 감지하고, 인식하고, 구별하고, 판단하는 일에 이용하고자 하는 노력도 끊임없이 진행되어 왔다. 인공 신경망의 구성은 전적으로 많은 경우의 수에 대한 테스트에 의존하게 되는 데, 이 경우 시간도 대단히 많이 소요 될 뿐더러 체계적으로 가장 좋아 보이는 신경망 모델에 도달하였는 지도 확실치 않다. 따라서 , 본 논문에서는 실험계획법을 다층 퍼셉트론 신경망의구조설계에 적용하여 적은 실험횟수로 적합한 신경망 모델을 구성할 수 있음을 검증하고, 실제사례에 적용하여 그 유용성을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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