• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.8 no.4
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• pp.63-69
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• 2004

In this paper, a nonlinear modeling of lead rubber bearings(LRBs) was presented by a neural network theory. An shaking table test for a scaled frame model, of which base was isolated by the LRBs, was performed to verify numerical accuracies of the neural network model. White noise and three types of seismic records were adoped as base loads of the shaking table in order to train and generalize the neural network in case of seismic loads, numerical results of the neural network model were evaluated according to different magnitudes of PGA. As results, it is concluded that the presented neural network model has given a good agreement with the experimental data in details and can be useful to a nonlinear modeling of LRBs within prescribed domains.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.561-566
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• 2018

최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1855-1856
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• 2008

본 연구에서는 공정 중에 민감하게 반응하는 플라즈마로부터 수집되는 이온에너지 분포(IED : Ion Energy Distribution)와 시계열 신경망 모델링을 결합한 플라즈마 감시 기술을 개발하였다. NIEA(Non-invasive ion analyzer)를 이용하여 IED를 측정하였으며, 모델링에 사용된 신경망은 자기 상관 시계열 신경망(A-NTS : Auto-Correlated Neural Time-Series)이다. 모델 개발을 위한 학습과 테스트 데이터로는 Duty ratio 100%에서 수집한 IED를 이용하였으며, 개발된 모델의 감시 성능은 60%에서 수집된 IED로 평가하였다. 학습인자 k와 m의 범위는 각각 1-3 으로 총 9종류의 (k, m) 조합에 대해서 모델 성능을 평가하였다. 신경망 은닉층 뉴런수는 2-9의 범위에서 최적화하였다. 최적화된 모델은 (2, 3)과 뉴런수 2에서 구해졌으며, 0.335의 예측 에러를 보였다. 60% IED 데이터로 평가한 결과 플라즈마 고장에의 민감도는 62% 이상이었다. 이는 IED의 A-NTS 모델이 플라즈마 고장의 감시에 효과적으로 적용될 수 있음을 의미한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.225-226
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• 2009

본 연구에서는 신경망과 웨이브릿을 결합하여 플라즈마 챔버의 누출을 감시하기 위한 시계열 모델을 개발하였다. 플라즈마 데이터는 광반사분광기 (Optical Emission Spectroscopy-OES)를 이용하여 측정하였으며, 이를 시계열 신경망을 이용하여 모델링하였다. 이산치 웨이브릿 (Discrete Wavelet Transformation)은 OES 센서정보의 전 처리를 위해 이용되었다. 개발된 웨이브릿 신경망 모델은 47개의 데이터 sets을 이용하여 평가하였으며, 누출상태를 효과적으로 탐지할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.31B no.11
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• pp.151-162
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• 1994

A new neural network structure called Self-organized Distributed Networks (SODN) is proposed for developing the neural network-based multidimensional system models. The learning with the proposed networks is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism. The structure of the networks is combination of dual networks such as self-organized networks and multilayered local networks. Each local networks learns only data in a sub-region. Large number of memory requirements and low generalization capability for the untrained region, which are drawbacks of conventional local network learning, are overcomed in the proposed networks. The simulation results of the proposed networks show better performance than the standard multilayer neural networks and the Radial Basis function(RBF) networks.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.2
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• pp.34-43
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• 2006

This paper shows modeling methods for VBR video trace. It is well known that VBR video trace is characterized as longterm correlated and highly intermittent burst data. To analyze this, we attempt to model it using neural network with auxiliary linear structures derived from residual threshold. For testing purpose, we generate VBR video trace from chaotic nonlinear function combined with the geometric random noise. The modeling result of the generated data shows that the attempted method represents more accurately than the traditional neural network. However, we also found that combining hRU to the attempted modeling method can yield a closer agreement to statistical features of the generated data than the attempted modeling method alone.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.127-130
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• 1997

신경망은 입출력 관계가 명시적으로 표현되기 어려운 경우에 수집된 데이터를 이용하여 원래의 함수를 근사할 수 있느 특성이 있다. 최근에는 신경망의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 여러개의 모듈을 기반으로 신경망을 구성하는 모듈형 신경망이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 린덴마이어 시스템(L-시스템)의 문법적 적용을 통하여 이러한 모듈형 신경망의 구조를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. L-시스템은 본래 식물의 성장과정을 기술하기 위하여 제안된 방법인데, 본 논문에서는 신경망의 모듈형 구조가 L-시스템의 문법을 통하여 적절히 결정됨을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.324-326
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• 1998

본 논문에서는 인공생명의 연구와 더불어 최근 행해지고 있는 진화의 발생에 기반을 둔 신경망의 설계방법에 대하여 알아보고, 이렇게 생성된 신경망의 특징 및 앞으로의 발전 가능성을 알아본다. 또한 기초적인 연구결과로서 셀룰라 오토마타와 진화연산을 결합한 신경망의 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 셀룰라 오토마타를 이용해 세포의 발생과정을 모델링 하였고 진화를 통하여 원하는 구조의 신경망을 얻어낸다. 신경망을 발생모델로 설계함으로 생기는 이점은 신경망의 크기가 커지더라도 복잡성이 증가하지 않는다는 것이다. 따라서 궁극적으로 인공 뇌와 같이 고도로 복잡한 시스템의 개발을 가능하게 한다.

• ICROS
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• v.2 no.1
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• pp.48-58
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• 1996

본 논문에서는 화학공정 제어분야에서 수행된 인공신경망을 이용한 연구에 대하여 정리하였다. 본 논문의 구성은 먼저 인공신경망의 일반적인 특성에 대하여 개괄적으로 알아보았고, 인공신경망을 모델링과 제어에 사용한 연구들을 체계적으로 정리하였다. 또한 마지마긍로 화학공정에 적용된 사례를 소개하고, 화학공정에 인공신경망을 사용하는 경우에 댜하여 문제점과 특성을 논의하였다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.29-36
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• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.