• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.195-199
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• 2021

본 논문에서는 재귀 신경망을 통해 동적 비전 센서 (DVS: Dynamic Vision Sensor)의 출력에서 엣지를 추정하는 방법을 제안한다. 동적 비전 센서는 기존의 일반적인 카메라들과 달리 급격한 움직임이나 밝기 변화에 강인하게 동작한다. 그러나 동적 비전 센서에서 획득한 출력은 각각이 독립적이기 때문에 화소들의 상관관계를 이용한 알고리즘을 사용함에 어려움이 따른다. 제안하는 방법은 센서에서 획득한 출력을 일정한 시간단위로 분할하고 2차원 평면에 투영함으로써 출력의 정보량 및 상관관계를 향상시키고, 이를 재귀 신경망에 통과시켜 엣지 정보를 추정한다. 이 방법은 센서의 출력에 의해 형성된 패턴을 학습하여 엣지를 잘 추출하였으며, 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘의 적용 및 시각 관성 측위 등의 분야에서 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.119-128
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• 2002

본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권4호
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• pp.22-27
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• 2000

본 논문에서는 동적 다차원 웨이블릿 신경망을 제안한다. 웨이블릿 이론을 이용한 DMWNN은 근사화 대상함수를 유일하고 효과적으로 표현할 수 있으며, 추후에 사용할 수 있는 정보를 저장하는 능력을 가지고 있다. 따라서 DMWNN은 동적 매핑이 가능하고, 필요한 입력의 차원을 줄일 수 있는 장점이 있다. DMWNN은 대각 귀환신경망과 전방향 웨이블릿 신경망의 단점을 보완하여 설계하였다. 제안한 DMWNN의 우수성을 실험을 통해 검증하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권5호
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• pp.46-55
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• 2000

본 논문은 카오틱 신경망과 PD 제어기를 이용한 로봇 시스템의 직접적응제어 방식에 관한 것이다. 카오틱 신경망은 상·하층 결합계수 외에 궤환 결합계수와 동일 층 내의 결합계수를 가지며, 뉴런자체의 충분한 비선형성 때문에 강한 동적특성을 가지고 있다. 그러나 신경망의 구조 및 학습의 문제점으로 인하여 동적 시스템의 제어에 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카오틱 신경망을 제어 분야에 적용하기 위하여 적합한 구조로 수정하고 수정된 신경망의 학습에 관하여 고찰하였다. 제안된 신경망은 모의 실험을 통하여 3 축 푸마 로봇의 경로 제어에 적용하였다. 카오틱 신경망 제어기는 PD 제어기와 병렬로 구성하여 학습 초기의 안정성을 확보하였고, 제어대상의 비선형성을 보상하는 보상 제어기의 역할을 수행하도록 하였다

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.687-691
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• 2010

구조물의 건전도를 평가하기 위해 상시 구조물 계측을 이용한 Structural Health Monitoring (SHM) 시스템을 적용하게 된다. SHM 시스템의 궁극적 목적은 계측된 데이터를 이용하여 구조물의 손상위치 및 손상정도를 분석하여 거주자에게 유지관리정보와 대처요령 신속하게 제공하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 손상탐지를 위해 인공신경망(Artificial Neural Network)을 도입한 알고리즘을 수립하고, 이를 3층 실대 RC Mock-up 구조물에 적용하여 성능을 평가하였다. 먼저 인공신경망의 학습을 위해 구조해석 프로그램을 이용하여 구조물의 손상에 따른 동적특성 변화 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 학습된 인공망에 실제 구조물에서 추출한 동특성의 변화를 입력하여 손상탐지를 실시하였다. 이를 통해 인공신경망의 학습방법, 학습데이터의 정규화 방법 등을 규명하고 인공신경망을 이용한 손상탐지의 효과를 분석하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.39-46
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• 1998

본 연구에서 복잡한 비선형적 특성을 갖는 공압식 좌심실보조장치의 모델링과 제어에 인공신경망을 제안하였다. 일반적으로 좌심실보조장치는 비선형이 보상되어야 하는데 인공신경망은 학습능력에 의해 비선형 동적 시스템의 제어에 적용될 수 있다. 인공신경망 모델링을 통해 좌심실 보조장치의 동적 모델을 모델링하고 이를 기반으로 하여 인공신경망 제어기가 설계되었다. 제안된 알고리즘을 이용한 좌심실보조장치의 모델링과 제어성능 및 유효성은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 증명되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2609-2614
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• 1998

본 연구에서는 신경망 모형을 이용한 시계열 예측에 있어서 분석할 시계열의 특성에 맞는 적응적 학습률을 구하고 초기 값의 동적인 적용을 통한 개선된 학습방법을 이용하여 신경망 예측을 하고 통계적인 Box-Jenkins예측 결과와 비교해 봄으로써 두 방법간의 시계열 예측 효율성을 비교한다. 신경망 모형에 맞는 적응적 학습률은 표준 직교 배열표에 의해 실험계획을 한 25가지의 모수 조합으로부터 구하고, 신경망 학습의 초기값은 Easton의 제어상자를 동적으로 적용하여 실시간으로 선택할 수 있도록한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1988년까지의 태양 흑점 자료이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.616-618
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• 2002

본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.701-708
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• 2001

최근 컴퓨터의 지능에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 불확실하고 복잡한 동적 환경에서도 적응할 수 있도록 그 영역을 확장해 가고 있다. 본 논문에서는 다치논리를 기반으로 한 다치오토마타 모델을 신경망으로 구현한 다치-신경망 시스템을 제안한다. 또한, 다치오토마타는 신경망으로 구현될 수 있고, 다치-신경망 모델은 다치오토마타로 시뮬레이션될 수 있음을 입증하였다. 그 결과, 다치-신경망 모델은 지능시스템, 뇌의 모델링과 같은 여러 응용 분야에 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.582-585
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• 2024

이 연구는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서 딥러닝 모델의 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망(CNN)에서 동적 가지치기 모델의 적용을 탐구한다. 첫째, 동적 가지치기 모델의 원리와 방법에 대해 기존 방법과의 비교를 소개한다. 둘째, 기존적인 방법 동적 가지치기 모델의 구현 과정 및 결과 분석을 포함한 실험 단계를 자세히 설명한다. 실험 결과는 동적 가지치기 모델이 적절한 훈련에서 모델의 분류 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있으며 강력한 일반화 능력을 가지고 있음을 보여준다. 마지막으로 딥러닝 방법과 기존 방법의 차이점과 장단점을 분석하고 요약하여 실제 적용에서 딥러닝 모델 배치에 유용한 탐색과 참고 자료를 제공한다. 이 연구는 딥러닝 분야에서 동적 가지치기 모델의 적용을 추가로 탐색하기 위한 중요한 이론 및 실습 기반을 제공한다.