• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.3-6
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• 2007

현재 우리나라는 원자력 발전에 대한 의존도가 매우 높고 그 기술 또한 우수하다. 그러나 중성자 스펙트럼을 사용하여 폭발물 탐지를 위한 시스템 개발 기술은 미흡한 실정이다. 본 논문은 신경망(Neural Networks)을 한국 원자력 연구소 중성자 스펙트럼 패턴을 분류하는 시스템에 적용하였다. 데이터 획득방법을 달리하여 두 개의 신경망을 구현하였고 그 결과를 분석하여 보았다. 먼저 폭발물에 다량 포함되어 있는 C(Carbon), N(Nitrogen), O(Oxygen) 3개의 물질을 중심으로 중성자 스펙트럼을 분석하였다. 다른 하나는 중성자 스펙트럼을 전체 영역으로 획득한 데이터를 바탕으로 신경망을 구현하여 인식률을 확인하였다. 실험결과 전자의 경우 62.5%의 인식률을, 후자의 경우 신경망은 83.48%의 인식률을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권7호
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• pp.425-435
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• 2002

본 논문에서는 SOFM기반 신경망 분류기를 이용한 매크로블록 기반 전송률제어 방식을 제안한다. 수학적 왜곡 비트율 모델과 귀환회기 방식을 기반으로 하는 기존의 전송률 제어 방법에 비하여, 제안된 방법은 전송비트 제어용 전역모델을 설정하고 이를 최적으로 제어할 수 있는 SOFM기반 신경망 분류기를 이용하여 영상특성 변화에 적극적인 대처를 할 수 있다. 제안된 전송률 제어 알고리즘은 기존의 MPEG-4 매크로블록 기반 전송률 제어 알고리즘에 비해 전체 연산 복잡도는 비슷하게 유지하면서 피크신호 대 잡음비의 비교에 있어서 0.2 dB ~ 0.6 dB 정도 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.521-526
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• 2020

본 논문은 홍채영상의 이동불변의 특징값 을추출에 탁월한 고차 국소 자동 상관함수를 적용하여 25개의 특징 값을 입력 값으로 적용한 일반적인 HOLP 신경망에 특징 값 25개의 평균값을 추가한 개선된 HOLP 신경망을 구현하여 인식률을 확인하여 보았다. 종류가 상이한 딥러닝 구조들과 비교하였을 때 음성과 영상분야에서 탁월한 성능을 보이는 Back-Propagation 신경망과 특징 추출기와 분류기를 통합한 합성 곱 신경망을 활용하여 홍채인식의 인식률을 비교하여 보았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2998-3000
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• 2000

본 논문에서는 BNN, 블록기반 신경망 모델을 재구성가능 하드웨어(FPGA)로 설계한다. 블록기 반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬 수 있다. 블록기반 신경망의 구조와 가중치를 표현하는 바이너리 스트링을 오프라인으로 진화시킨 후, 재구성가능 하드웨어로 구현한다. FPGA로 구현된 블록기반 신경망의 성능을 확인하기 위하여 간단한 성능시험에 사용되는 대표적인 패턴들을 사용하여 블록기반 신경망의 패턴분류 성능을 알아본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1243-1248
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• 2008

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간치 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 본 논문에서 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, 유사성 척도 조합 방법과 결합한 멀티퍼셉트론 신경망 분류기와 기존의 DT, NB, SVM 분류기를 이용하여 클래스 분류 시스템을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전사들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 98.84%의 정확도를 보여 다른 분류기를 이용하여 실험을 수행한 경우보다 향상된 분류 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.22-29
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• 2018

지난 수십 년 동안 인공 신경망은 음성 인식에서 이미지 분류에 이르기까지 수많은 분야에서 성공적으로 사용되었다. 그러나 인공 신경망은 특정 결론이 어떻게 도출되었는지 알 필요가 있음에도 불구하고 이러한 결과를 설명할 수 있는 능력이 부족하다. 대부분의 연구는 신경망에서 이진 규칙을 추출하는데 초점을 맞추고 있지만, 기계 학습 응용 프로그램에 사용되는 데이터는 연속된 값이 포함되어 있기 때문에 실용적이지 않은 경우가 있다. 이러한 격차를 줄이기 위해 본 논문에서는 연속된 값이 포함된 데이터로부터 학습된 신경망에서 논리 규칙을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 초평면 기반 선형 분류기를 사용하여 입력 및 은닉 층 사이에서 학습된 가중치로부터 규칙을 추출하고, 비선형 분류 규칙을 생성하기 위해 은닉 층과 출력 층에서 학습된 이진 규칙과 분류기를 결합한다. 비선형 연속값으로 구성된 여러 데이터셋을 대상으로 진행한 실험에서 제안하는 방법이 논리적 규칙을 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.11-12
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• 2017

본 논문에서는 부류가 정해진 훈련 집합이 불필요한 온라인 학습 기반 추적 기법을 제안한다. 추적기의 학습을 위해 합성곱 신경망(convolutional neural network: CNN)을 이용하였다. 추적영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집함으로써 분류기 학습을 위한 비용을 감소시킬 수 있었고, 목표 영상에 적응적인 객체 모델을 생성할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.36-39
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• 1999

본 논문에서는 다양성을 가진 웹문서의 범주를 결정짓는 웹문서 분류 시스템을 설계, 구축한다. 웹문서는 일관된 형식과 내용이 없이 만들어지기 때문에 문서의 범주를 결정하는 시스템을 구축하기는 쉬운 일이 아니다. 제안한 웹문서 분류 시스템은 잡음 처리에 적합한 신경망 방식을 적용하여 다양한 내용의 웹문서의 범주를 결정짓는다. 본 시스템은 한국어 문장을 분석하는 한국어 형태소 해석기, 단어의 의미를 획득하는 개념 획득기, 단어의 사용된 의미를 고르는 애매성 해소기, 그리고 문서의 범주를 결정하는 신경망 범주 결정기로 구성된다. 본 시스템은 단어의 의미를 이용하여 문서를 표현하고 분석하는 개념 중심의 문서 분류 시스템이다.