• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제15권3호
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2B호
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• pp.21-26
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• 2005

효율적인 통신망에서의 라우팅을 위해, 개선된 에너지 함수를 가지는 Hopfield 신경망에 의한 알고리즘이 본 논문에서 제안되었는데, 보다 높은 최적경로 형성과 안정적 수렴의 결과를 목적으로 한다. 20-50 개의 노드를 가지며, 무작위 연결 비용이 인가되는 3,000 개의 통신망에 대한 실험의 결과에서 볼 때, 기존의 신경망을 이용한 알고리즘들이 노드 수가 많은 망 환경에서 수렴하지 않거나, 최적경로가 형성이 되지 않은 경우가 많았지만 제안된 알고리즘은 최적경로 형성에서 기존 알고리즘 보다 약 65%의 개선을 하였고 또한 기존 알고리즘 보다 약 50% 정도 수렴이 잘 되는 것이 확인되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.65-72
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• 2007

본 연구에서는 초음파 검사를 기반으로 하는 비파괴검사 방법을 사용하였으며, 용접결함의 패턴인식 알고리즘으로서 역전파 신경망과 확률 신경망을 비교하였다. 이러한 목적을 위한 과정에서 두 가지 알고리즘에 동일한 변수를 적용하였으며, 여기서 사용된 특징변수는 용접결함으로부터 반사된 시간영역 상의 전체 결함신호로부터 결함부분만을 분리한 신호파형을 사용하였다. 이상의 절차를 통하여 두 가지 알고리즘의 적용방안을 확인하였으며, 두 가지 알고리즘에 대하여 각각의 장단점을 비교하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.129-132
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• 2004

본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.374-378
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• 1998

신경망은 복잡하게 나타나는 비선형성을 가지는 실제의 다양한 문제들에 적용이 가능할 뿐만 아니라, 정보들이 가중치에 분산되어 저장됨으로서 강인성을 가지고 있다. 그러나 전방향 다층 신경망 구조를 학습할 수 있는 역전파 알고리즘은 초기 가중치의 영향에 의하여 학습된 결과가 지역 최소점에 빠지기 쉬운 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로서 유전자 알고리즘을 이용하여 전방향 다층 신경망의 가중치를 학습하여, 지역 최소점에 빠지지 않고 학습이 이루어짐을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.554-556
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• 2018

최근 인공 신경망은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만 인공 신경망이 학습한 지식이 어떠한 내용인지를 사람이 이해하기 어렵다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 인공 신경망으로부터 인간이 이해할 수 있는 형태의 규칙을 추출하는 방법들이 고안이 되었다. 본 연구에서는 규칙추출 알고리즘 중 하나인 OAS 알고리즘을 이용해 규칙을 추출해보고 CDRPs(Critical Data Routing Paths)를 활용하여 추출한 규칙의 품질을 개선하는 방법을 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.5-13
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• 1994

본 논문은 음소인식을 위한 신경회로망에 관한 연구로서, 시간 지연 신경회로망을 이용하여 음소인식을 수행하였다. 또한, 본 논문은 대규모 시간지연 신경망에도 적합한 음성 인식 신경망의 학습 방법에 제안한다. 연속 음성의 인식을 위해 반드시 선행되어야 하는 음소의 정확한 인식을 위하여 우수한 성능을 보이고 있는 시간지연 신경망을 사용하였으며, 인식 대상 음소수가 증가하여도 신경망을 최적으로 수렴시킬 수 있는 시간지연 신경망의 새로운 알고리즘을 제시하였다. 확률론적 접근법인 코우쉬 알고리즘을 에러 역전파 알고리즘에 결합하는 시간지연 신경망의 새로운 학습 알고리즘을 사용한 실험이 수행되었다. 화자 2인을 대상으로 한 3분류의 음소군 인식 실험에서 $98.1\%$의 인식률을 얻었으며, 제안된 알고리즘이 시간지연 신경망의 더욱 우수한 인식률과 수렴 시간의 단축에 효율적이었음을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.746-752
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• 2005

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하고 이를 옵션 가격결정 모형에 응용하였다. 제안된 신경망 학습 알고리즘의 첫번째 단계는 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 빠르게 국소최적해를 찾는 것이고 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 선형탐색 터널링을 이용해서 더 나은 해를 찾는 것이다. 이 두 단계를 반복적으로 수행함으로써 연결가중치 공간에서 구하고자 하는 해를 빠르고 안정적으로 찾을 수 있다. 현재 옵션가격결정 모형으로 많이 이용되고 있는 Black-Scholes 모형의 문제점을 극복하기 위해서 제안된 신경망 모형을 옵션가격결정 문제에 사용하였다. 이 모형을 KOSPI200 옵션 데이터로 실험한 결과 Black-Scholes 모형에 비해 검증오차를 60% 가량 줄일 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.109-114
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• 2001

본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.