• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.533-541
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 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 Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.370-373
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• 2002

본 논문에서는 단일영상들에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하기 위하여 신경망 기반 독립성분분석기법의 이용을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 ？ㄱ습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 512x412 픽셀의 L둠 영상과 480x225 픽셀의 지폐영상 각각에서 선택된 1,000개의 영상패치들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16x16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상과 지폐영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.291-294
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• 2002

본 논문에서는 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용하여 지문영상에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 학습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문영상에서 선택된 10,000개의 영상패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16$\times$16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.116-119
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• 2001

본 논문에서는 주요성분분석 기법을 도입하여 회귀분석을 위한 신경망의 성능 개선방안을 제안하였다. 이는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 타원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 신경망의 학습성능 의존성을 줄이기 위함이다. 제안된 기법의 신경망을 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 학습데이터를 그대로 이용하는 신경 망보다 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.325-329
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• 2002

본 연구에서는 할선법과 모멘트를 조합한 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 할선법과 모멘트에 기초를 둔 고정점 알고리즘의 독립성분분석 기법이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위해 negentropy를 최대화는 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산량을 줄이기 위함이고, 모멘트는 최대화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀의 8개 지문영상에서 임의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합지문들을 각각 대상으로 시뮬레이션한 결과, 할선법만에 기초한 기법보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.

• 전기의세계
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• v.28 no.3
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• pp.27-34
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• 1979

회로망을 해석하는데는 i) 지로해석법, ii) 루우프해석법, iii) 메슈해석법, iv) 마디해석법, v) 컷세트해석법및 vi) 상태공간해석법 등이 사용됨은 이미 알고 있다. 다루는 회로가 비교적 간단한 구성의 선형, 시불변 회로망이고 또한 종이와 연필로 회로망해석을 수행하여야 될때에는 익혀온 이들 해석법을 관례대로 따르면 될 것이나, 다룰려는 회로망이 대형인 복잡한 구조의 것이든지 혹은 비선형소자, 시변소자 등을 포함하는 경우에는 독립회로방정식들을 체계있게 세워 나가는데에도 어려움이 있거니와, 설혹 회로방정식군을 세웠다 하드라도 이들을 풀어 나가는데에도 이젠 우리가 할 수 있는 능력한계를 느끼게 된다. 전자계산기가 스스로 독립성을 지닌 필요한 개수의 회로망방정식들을 작성하고, 또한 풀이도 요구되는 특성을 갖는 회로망을 설계하여주면, 많은 수고와 번거로움이 덜어진다. 이러한 뜻에서 전산기의 활용에 의한 회로망의 해석, 설계 (computer oriented network analysis and synthesis)이론이 바람직하다. 여기서는 이러한 전산기의 사용에 의한 회로망의 해석, 설계이론의 기초가 되는 부분을 가려서 위상 그래프이론에 따른 회로망 해석방법을 해설한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1037-1040
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• 2002

본 연구에서는 효율적인 학습알고리즘을 가지는 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 할선법에 기초를 둔 fixed point 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위해 negentropy를 최대화는 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산량을 줄이기 위함이다. 제안된 기법을 500개의 데이터를 가지는 4개 신호들로부터 임의의 혼합 행렬에 따라 발생되는 혼합신호들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 학습 속도가 있음을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3408-3416
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• 2000

This paper proposes an efficient method for improving the performance of a general regression neural network by using the feature to the independent variables as the center for partern-layer neurons. The adaptive principal component analysis is applied for extracting, efficiently the fcarures by reducing the dimension of given independent variables. In can acluevc a supertor property of the principal component analysis that converts input data into set of statistically independent features and the general regression neuralnetwork, espedtively. The proposed general regression neural network has been applied to regress the Solow's economy(2-independent variable set) and the wie elephone(1-independent vanable set). The simulation results show that the proposed meural networks have better performances of the regressionfor the lest data, in comparison with those using the means or the weighted means of independent variables. Also,it is affected less by the number of neurons and the scope of the smoothing factor.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.151-155
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• 1998

플랫폼 독립형 클래스 저장소(PICR : Platform Independent Class Repository)에 저장되어 있는 컴포넌트를 망관리 시스템의 분삭객체로 아웃소싱하여 사용하는 Farming 방법론을 실제 TMN 에이전트의 구축에 적용하였을 때 나타나는 결과를 ATM과 같은 고속망을 DCN(Data Communication Network)으로 하는 경우에 대하여 성능평가를 하였다.