• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.18 no.4
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• pp.55-64
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• 2002

In the present study, in order to apply a cyclic viscoelastic-viscoplastic constitutive model to multi-layered ground conditions during large earthquake, the numerical simulations of the 1995 Hyogoken Nanbu Earthquake at Port Island, Kobe, Japan, were performed by the seismic response analysis. From the seismic response analysis, it was found that the acceleration calculated from the cyclic elasto-viscoplastic model and cyclic viscoelastic-viscoplastic models for clay was in close agreement with the recorded accelerations at the Port Island down-hole array, and the cyclic elastic-viscoplastic and viscoelastic-viscoplastic constitutive models showed little different behavior characteristics near clay layer. Thus, the propriety of viscoplastic model for clay was convinced. Therefore, it can be concluded that a cyclic viscoelastic-viscoplastic constitutive model can give a good description of the amplification and also it showed accurate damping characteristics of clay during large event which induces plastic deformation in large strain range.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.2
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• pp.111-118
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• 2001

In this paper, in order to implement the multi-layered perceptron neural network using pure digital logic circuit model, we propose the new logic neuron structure, the digital canonical multi-layered logic neural network structure, and the multi-stage multi-layered logic neural network structure for pattern recognition applications. And we show that the proposed approach provides an incremental additive learning algorithm, which is very simple and effective.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.327-334
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• 2001

본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.965-968
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• 2002

침입탐지 시스템은 전산시스템을 보호하는 대표적인 수단으로, 오용탐지와 비정상행위탐지 방법으로 나눌 수 있는데, 다양화되는 침입에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법이 활발히 연구되고 있다. 비 정상행위기반 침임탐지 시스템에서는 정상행위 구축 방법에 따라 다양한 침입탐지율과 오류율을 보인다. 본 논문에서는 비정상행위기반 침입탐지시스템을 구축하였는데, 사용되는 대표적인 기계학습 방법인 동등 매칭(Equality Matching), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 은닉마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 구현하고 그 성능을 비교하여 보았다. 실험결과 다층 퍼셉트론과 은닉마르코프모델이 높은 침입 탐지율과 낮은 false-positive 오류율을 내어 정상행위로 사용되는 시스템감사 데이터에 대한 정보의 특성을 잘 반영하여 모델링한다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.4
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• pp.766-776
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• 2001

In the constructing of the multi layer neural network, the network topology is often chosen arbitrarily for different applications, and the optimum topology of the network is determined by the long processing of the trial and error. In this paper, we propose the automatic topology construction using the fuzzy rule that optimizes the neurons of hidden layer, and prune the weights connecting the hidden layer and the output layer during the training process. The simulation of pattern recognition, and the experiment of the mapping of the inverted pendulum showed the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.788-791
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• 2020

낙농업에서 경제적 손실을 불러일으키고 관찰 시간과 비용이 필요한 젖소의 유방염 관리는 중요하다. 그러나 지금까지의 연구는 유방염 진단에 초점을 맞추고 있고, 예측하려는 시도는 전무하다. 유방염에 걸린 개체는 며칠 동안 우유를 생산할 수 없기 때문에 낙농가에 막대한 피해를 준다. 따라서 젖소가 유방염에 걸려 증상이 나타나기 전에 미리 파악해 조처를 할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 유방염 예측을 위해 생체 데이터를 포함한 다중 센싱 데이터를 사용해 유방염 예측 모델을 개발하였다. 모델에 사용된 데이터는 충청남도의 농가에 설치된 로봇 착유기로 부터 수집하였으며, 일정 기간 동안의 다중 센싱 데이터를 바탕으로 다음 날의 유방염 여부를 예측한다. 많은 양의 비선형 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다층 퍼셉트론을 사용해 모델을 학습하였다. 그 결과, 81.6%의 예측 정확도를 보였으며 교차 검증을 통해 정확도뿐만 아니라 재현율까지 우수함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1990.06a
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• pp.663-666
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• 1990

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1999.04a
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• pp.273-276
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• 1999

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.242-246
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• 1993

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.6
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• pp.129-135
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• 1998

In this paper, the recognition rate of isolated digits has been improved using the multiple neural networks combined with chaotic recurrent neural networks and MLP. Generally, the recognition rate has been increased from 1.2% to 2.5%. The experiments tell that the recognition rate is increased because MLP and CRNN(chaotic recurrent neural network) compensate for each other. Besides this, the chaotic dynamic properties have helped more in speech recognition. The best recognition rate is when the algorithm combined with MLP and chaotic multiple recurrent neural network has been used. However, in the respect of simple algorithm and reliability, the multiple neural networks combined with MLP and chaotic single recurrent neural networks have better properties. Largely, MLP has very good recognition rate in korean digits "il", "oh", while the chaotic recurrent neural network has best recognition in "young", "sam", "chil".