• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.19-20
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• 2017

인공지능이 사회적으로 대두되면서 많은 양의 관련 연구가 시작되고 있다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망에서 역전파 학습의 진행 과정을 시각화 하는 것을 목표로 하고 있다. 다층 퍼셉트론 신경망은 학습의 진행 과정과 그 방식은 잘 알려져 있으나 각 신경의 값이 어떻게 변화되어 가는 지는 눈에 보이지 않는다. 이러한 과정에 대해 시각화를 통해 값이 변하는 과정을 눈으로 쉽게 관찰할 수 있도록 하는 것이 이 논문의 목표이다. 본 연구결과는 향후 다층 퍼셉트론 신경망을 기반으로 하는 다른 모델의 시각화에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.469-473
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• 2003

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.555-558
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• 2001

본 논문에서는 인간 행동의 성별 인식문제를 해결하기 위해 여러 개의 전문가(expert) 신경망의 앙상블로 이루어진 결합 신경망 분류기를 제안한다. 하나는 여러 개의 modular 다층퍼셉트론을 계층형으로 결합한 모텔이고, 다른 하나는 modular 다층퍼셉트론들의 출력값을 의사결정트리로 결합하는 모델이다. 데이터 베이스는 남녀 각 13 명의 데이터로 이루어져 있고, 문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기의 세 가지 동작을, 보통 상태 혹은 화난 상태하에서 10 회씩 반복 수행하여 저장하였다. 행위자의 움직임은 몸에 부착된 6 개의 적외선 센서를 사용하여 기록 되었으며, 2 차원 혹은 3 차원 속도 및 좌표가 그 특징값으로 사용되었다. 앙상블 분류기의 성능을 비교하기 위하여 단일 다층퍼셉트론, 의사결정트리, 자기구성지도 및 support vector machine 을 사용한 실험 결과를 보였다. 실험 결과, 신경망 앙상블 모델이 다른 전통적인 분류기 및 사람에 비하여 훨씬 우수한 성능을 보였음을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.12
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• pp.1383-1392
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• 1999

이미 학습된 다층퍼셉트론 신경망을 디지털 VLSI 기술을 사용하여 하드웨어로 구현할 경우 신경망의 가중치 및 뉴런 출력들을 양자화해야 하는 문제가 발생한다. 이러한 신경망 변수들의 양자화는 결과적으로 주어진 입력에 대한 신경망의 최종 출력에서의 왜곡을 초래한다. 본 논문에서는 먼저 이러한 양자화로 인한 신경망 출력에서의 왜곡을 통계적으로 분석하였다. 분석 결과에 의하면 입력패턴 각 성분의 제곱들의 합과 가중치의 크기들이 양자화 영향에 주로 기여하는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 이용하여 양자화를 위한 정밀도가 주어졌을 때, 양자화 영향이 최소화된 다층퍼셉트론 신경망을 설계하는 방법을 제시하였다. 그리고 제안된 방법에 의해 얻은 신경망과 오류역전파 학습방법에 의하여 얻은 신경망의 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 효율성을 입증하였다. 실험결과는 낮은 양자화 정밀도에서도 제안된 방법이 더 좋은 성능을 보였다.Abstract When we implement a multilayer perceptron with the digital VLSI technology, we generally have to quantize the weights and the neuron outputs. These quantizations eventually cause distortion in the output of the network for a given input. In this paper first we made a statistical analysis about the effect caused by the quantization on the output of the network. The analysis revealed that the sum of the squared input components and the sizes of the weights are the major factors which contribute to the quantization effect. We present a design method for an MLP which minimizes the quantization effect when the precision of the quantization is given. In order to show the effectiveness of the proposed method, we developed a network by our method and compared it with the one developed by the regular backpropagation. We could confirm that the network developed by our method performs better even with a low precision of the quantization.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.05b
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• pp.1011-1016
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• 1995

구조물의 미지구조계수를 추정하기 위한 방법으로 신경망이론을 사용하였다. 다층퍼셉트론과 Gaussian Basis function Network의 장점을 살리기 위해, 복합신경망을 제안하였으며, 제안된 신경망이 학습시 수렴속도가 향상되고, 적절한 분할확대의 수를 결정하면 일반화 성능도 유지할 수 있음을 확인하였다. 적단건물모형에 대하여 구조계수추정의 절차를 설명하였으며, 제안된 신경망의 효율성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.36-40
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• 2007

miRNA 유전체학의 중요한 이슈로 miRNA가 조절하는 목표 유전자를 예측하는 작업과 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘이 무엇인지 규명하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 생물학적 특징들과 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 miRNA의 목표 유전자를 예측하고 해당 miRNA 조절 메커니즘 타입을 분별해주는 시스템을 제안하고 실제 데이터를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험적으로 검증된 데이터를 사용하여 제안 시스템을 평가해본 결과, 다층 퍼셉트론 신경망을 사용할 경우 84.63%의 정확도로 miRNA의 목표 유전자를 예측할 수 있었고, 87.90%의 정확도로 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘을 분별할 수 있었다. 학습 데이터가 충분히 많아진다면 제안 시스템의 예측 성능은 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1996.04a
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• pp.536-540
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• 1996

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.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.233-236
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• 2000

본 연구에서는 패턴 인식용 다층 퍼셉트론 신경망을 순수 디지털 논리회로 모델로 전환 구현할 수 있도록 새로운 논리뉴런의 구조, 디지털 정형 다층논리신경망 구조, 그리고 패턴인식의 응용을 위한 다단 다층논리 신경망 구조를 제안하고, 또한 제안된 구조는 매우 단순하면서도 효과적인 증가적인 가법적(Incremental Additive) 학습알고리즘이 존재함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.803-805
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• 2014

다층 퍼셉트론 분류기는 그 패턴 분류 성능이 훌륭하여 오랜 기간 동안 여러 응용분야에서 사용되어 왔다. 그러나 다른 분류기보다 학습시간이 오래 소요된다는 점이 문제로 지적받아 왔다. 따라서 본 논문은 회전하는 객체의 분류를 위하여 다층 퍼셉트론의 학습시간을 줄이는 효율적인 신경망 시스템을 제안한다. 주성분 분석법을 이용하여 원 데이터의 정보를 가장 잘 잘 나타내도록 변환한 뒤, 그 결과를 다층 퍼셉트론 분류기의 입력으로 사용하였다. 제안하는 시스템은 기존 다층 퍼셉트론 분류기와 비교하였을 때 학습시간을 줄이면서 좀 더 높은 인식률을 보였다.