• 지질공학
• /
• 제28권4호
• /
• pp.583-592
• /
• 2018

최근들어 방사형 집수정 방식의 대용량 강변여과수 개발에 따른 배후지의 지하수위 강하에 대한 우려가 존재하고 있다. 본 연구에서는 안성천의 방사형 집수정을 대상으로 Modflow를 활용하여 수평정의 취수량에 따른 배후지의 수위 강하를 예측하였으며, 이 데이터를 기반으로 배후지 수위 강하가 최소가 되는 수평정별 취수량을 결정하는 다층퍼셉트론 기반의 인공신경망 모델을 개발하였다. 하천 방향으로 굴착된 수평정 HW-6의 취수량을 높이는 것이 OW-7 및 OB-11 관측정의 지하수위를 높게 유지하는데 필요한 것으로 평가되었다. 또한, 모델 입력 자료의 수 및 훈련과 검증 자료의 분류는 인공신경망 모델 결과에 영향을 미치므로 유의하여야 한다. 향후 현장의 실제 운영 자료와 수치모델의 비교를 통하여 인공신경망 모델을 보완한다면 배후지의 지하수 관리에 기여할 것으로 본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권11호
• /
• pp.1261-1269
• /
• 1999

다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에서 나타나는 플라토에 기인한 느린 학습 속도와 지역 극소는 실제 응용문제에 적용함에 있어서 가장 큰 문제로 지적되어왔다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 다양한 학습알고리즘들이 개발되어 왔으나, 계산의 비효율성으로 인해 실제 문제에는 적용하기 힘든 예가 많은 등, 현재까지 만족할 만한 해결책은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 다층퍼셉트론의 베이시스 함수로 사용되는 시그모이드 함수를 보다 일반화된 형태로 정의하여 사용함으로써 학습에 있어서의 플라토를 완화하고, 지역극소에 빠지는 것을 줄이는 접근방법을 소개한다. 본 방법은 기존의 변형된 가중치 수정식을 사용한 학습 속도 향상의 방법들과는 다른 접근 방법을 택함으로써 기존의 방법들과 함께 사용하는 것이 가능하다는 특징을 갖고 있다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위하여 간단한 패턴 인식 문제들에의 적용 실험 및 기존의 학습 속도 향상 방법을 함께 사용하여 시계열 예측 문제에 적용한 실험을 수행하였고, 그 결과로부터 제안안 방법의 효율성을 확인할 수 있었다. Abstract A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as computational inefficiency have still been existed in these algorithms. In this paper, we propose a new learning approach to minimize the effect of plateau and reduce the possibility of getting trapped in local minima by generalizing the sigmoidal function which is used as the basis function of a multilayer perceptron. Adapting a new approach that differs from the conventional methods with revised updating equation, the proposed method can be used together with the existing methods to improve the learning performance. We conducted some experiments to test the proposed method on simple problems of pattern recognition and a problem of time series prediction, compared our results with the results of the existing methods, and confirmed that the proposed method is efficient enough to apply to the real problems.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.159-167
• /
• 1992

본 연구는 온라인 한글 필기체 인식을 위한 전처리 단계로서 다층구조 신경망을 이용하여 한글 자획의 특징을 추출하였다. 특징추출을 위한 신경망은 경쟁 자율학습하는 특성을 가진 Masking field 모델을 이용하여 구성하였다. 이 모델에 의해서 off영역이 없는 on영역만의 수용영역을 구성하여 한글 자획에 내포된 방향, 연결점 및 모서리 특징 추축을 병렬처리하였고, 이 모델의 수정에 의하여 방향유지특성을 구현하였다. 입력자획의 폭이 한 화소로 제한됨에 따라 입력 정보의 교란을 설정한 수용영역에 의하여 제거 할 수 있었다. 구성한 신경망은 순차적으로 입력되는 자획으로부터 동필특징을 추출하고, 이것을 집적하여 자획 특징을 추출한다. 한글자획의 특징추출 결과는 자획내의 방향특징들의 통계적 분포에 따르는 출력을 얻을 수 있었으며, 자획패턴이 고정되지 않은 온라인 한글 필기체의 자획인식에 유용하리라 생각된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제12권1호
• /
• pp.105-113
• /
• 2009

관측된 파형의 특성들을 해석하여 굴절파와 광각으로 도달한 반사파를 분석하면 결과물로 얻어지는 지각구조 모델의 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 균일한 격자상의 그래프 이론에 기반한 파면법은 복잡한 구조에서도 주시와 파선경로를 효과적으로 계산할 수 있으나, 기본적으로 초동만을 이용하게 되는 단점이 있다. 이번 연구에서는 초동뿐만 아니라 후기 시간대에 도달하는 반사파와 굴절파 및 변환된 P파와 5파의 주시와 파선경로를 계산하기 위하여 다층 모델상에서 표현되는 slowness network 노드에 기반한 수정 파면법을 이용하는 새로운 알고리즘을 개발하였다. 새로운 알고리즘을 통해 모호면의 형태와 변환된 P파와 S파의 위상을 획득하기 위하여 후기 시간대의 Pg파, Pn파 이후에 들어오는 강한신호의 파, 모호면에서 중첩된 PmP를 분석하였다. 제안된 알고리즘의 효용성을 검증하기 위하여 해양-대륙의 전이대와 해령 및 해산에 러한 모델링 연구를 수행하였으며, 2차원 유한차분법을 이용한 수치모형을 통해 그 효용성을 확인하였다. 초동 주시만을 해석에 사용할 경우 대륙-해양 전이대와 해령 및 해산과 같은 모델에서 획득되는 도달파들과 파선경로들의 특성이 각기 다르게 나타나 많은 해석상의 오류가 발생할 수 있는 위험성이 있기 때문에 제안된 기법을 통해 효과적인 해석을 수행할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권2C호
• /
• pp.71-79
• /
• 2009

본 연구에서는 국내 철도 토공노반 재료로 가장 흔히 사용되는 입도조정쇄석, 화강풍화토, 암버럭-토사 혼합 재료에 대해 평균유효주응력과 축변형률의 함수로 표현되는 회복탄성계수 예측모델을 결정하였다. 회복탄성계수 예측모델은 대표적인 동적물성치인 변형률에 따른 전단탄성계수 감소곡선의 표현과 같이 최대영탄성계수와 정규화 영탄성계수 감소곡선으로 구성된다. 평균유효주응력의 함수로 표현되는 최대영탄성계수의 모델인자는 $A_E$와 $n_E$이고, 비선형 영역의 정규화 영탄성계수 감소곡선은 기준변형률(${\varepsilon}_r$)과 곡률계수(a)를 모델인자로 하는 수정 쌍곡선 모델로 표현된다. 제안된 회복탄성계수 예측모델을 검증하기 위해 3차원 다층탄성해석 프로그램(GEOTRACK)을 이용하여 평택 시험 철도노반의 탄성거동을 평가하였고, 화물열차 및 여객열차가 시험구간을 통과할 때 계측한 노반의 수직 탄성변위와 비교하였다. 현장계측은 자갈도상 아래의 재료가 각각 입도조정쇄석과 양질의 화강풍화토인 두 개소에서 수행되었다. 자갈도상 아래에서 계산된 수직 탄성변위는 대략 0.6mm 이내였고 계측 결과와 잘 일치하였다. 본 연구를 통해 제안된 회복탄성계수 예측모델이 열차하중에 의한 노반의 탄성거동을 적절히 표현하고 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제43권12호
• /
• pp.23-32
• /
• 2006

다층 고속 디지털 보드에 대한 빠르고 정확한 전압 버스 설계 방법은 정확하고 정밀한 고속 보드에 전원 공급망 설계 방법을 위해 고안되었다. FAPUD는 PBEC(Path Based Equivalent Circuit)모델과 망 합성 방법의 두 중요 알고리즘을 기반으로 구성된다. PBEC 모델 기반의 회로 레벨의 2차원 전원 분배 망의 전기적 값으로부터 lumped 1차원 회로 모델로 간단한 산술 표현들을 활용한다 제안된 PBEC 기반인 회로 단계 설계는 제안한 지역 접근법을 이용해 수행된다. 이 회로 단계 설계는 온칩 디커플링 커패시터의 크기, 오프칩 디커플링 커패시터의 위치와 크기, 패키지 전압 버스의 유효한 인덕턴스를 직접 결정하고 계산한다. 설계 출력에 따라 모든 디커플링 커패시터가 포한된 lumped 회로 모델과 전압 버스의 레이아웃은 FAPUD 방법을 이용한 후 얻을 수 있다. 미세조정 과정에서, I/O Switching에 의해 덧붙여진 Simultaneous Switching Noise(SSN)를 고려한 보드 재 최적화가 수행될 수 있다 이는 전원 공급 잡음에 I/O 동작 효과가 lumped 회로 모델을 가지고 전 동작 주파수 범위에 대해 추산될 수 있기 때문이다. 게다가 만약 설계에 조정이 필요하거나 교체해야 한다면, FAPUD 방법은 다른 전면 설계변경 없이 디커플링 커패시터들을 대체하여 설계를 수정하는 것이 가능하다. 마지막으로 FAPUD 방법은 전형적인 PEEC 기본설계 방법과 비교해 정확하고 FAPUD 방법의 설계 시간은 전형적인 PEEC 기본 설계 방법의 시간보다 10배가 빠르다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권10호
• /
• pp.96-106
• /
• 2014

기존 학계의 FPGA 툴 연구는 단순한 가상 아키텍처 모델 가정에 의존해 왔다. 이러한 제약을 극복하기 위한 첫걸음으로 분석적 배치 및 배치 적법화의 기본 알고리즘들을 상용 FPGA의 아키텍처에 적용하는 실제 상황에서 발생되는 이슈들을 도출하여 대안을 제시한 후 그 효과를 평가하였다. 먼저, 코어 사용률이 낮은 FPGA에서 배치된 셀들의 무게 중심이 칩 중심에서 벗어나는 현상이 발생할 수 있는데 이 변위를 최소화하는 함수를 분석적 배치의 목적 함수에 추가하였다. 또한 배치 밀도 평가의 정확도를 높이기 위해 셀 종류별로 별도의 밀도 행렬을 사용하는 다층 분석, 그리고 자원이 매우 한정된 블록의 조기 고정 방안을 제안하였다. 그밖에, 슬라이스 내에서 두 개의 플립플롭이 제어 핀들을 공유하기 때문에 발생하는 호환성 문제를 개선하기 위한 플립플롭 사전 패킹도 제안하였다. 제안된 기법은 상용 FPGA 아키텍처를 정확하게 모델링하고 수정 개선할 수 있는 K-FPGA 패브릭 평가 툴킷을 근간으로 구현되었으며 12개의 실용 예제에 적용하여 기존 방식에 비해 평균적으로 배선길이 22%, 슬라이스 사용량 5%를 감축하는 효과를 확인하였다. 본 연구는 신규 FPGA 아키텍처 개발을 위한 최적화 CAD 툴 개발 연구의 기초가 될 것으로 기대한다.