• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.607-608
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• 2016

진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.591-596
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• 2000

본 논문에서는, 퍼지 신경망 시스템에 대한 최적의 규칙 베이스의 생성과 초기화를 이루기 위하여 웨이브릿 이론을 기반으로 한 퍼지 신경망 구조를 제안한다. 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 구조(WFNN)에서는 퍼지-신경망에 대하여 웨이브렛 함수의 성질과 다운스트레칭 메카니즘에 의하여 초기의 최적 퍼지 규칙 베이스를 구성하고 은닉층의 노드 개수를 최적화시키며, 에러 역전파 알고리즘에 의하여 각 파라미터의 조절과 학습이 진행된다. 역진자 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

• 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.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.102-109
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• 2006

본 논문에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하기 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. 신경망을 이용한 시스템은 비선형성이 과도한 데이터를 학습할 때 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 분류 정확률이 낮아질 수 있다. 이러한 위험성을 보안하기 위해 SVM에 의한 ANN의 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였다. 이것은 SVM을 이용하여 결함 위치를 판별 한 후 신경망이 선택적으로 학습을 하는 방법으로 학습 데이터의 비선형성을 줄여 분류 정확률을 높이기 때문에 신경망을 단독으로 사용할 때보다 개선된 성능을 보여주었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권9호
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• pp.25-34
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• 2005

본 연구에서는 최적의 인공신경망 구조 설계를 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘이 결합된 신경망구조 설계기법이 제안되었다. 저자들은 신경망 구조설계시 인공지능 적용에 따른 계산적인 복잡함을 줄이며, 신경망에 의한 예측의 정확성을 증가시키기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘의 특성을 조합하였다. 최적의 신경망 구조를 얻기 위하여 신경망 구조의 설계변수들에 대한 유전자 선별기법을 적용하였다. 제안된 합성 기법의 적용성을 평가하기 위하여 여러 지반공학 물성치들을 추정하는 해석에 적용되었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.221-225
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• 2004

본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유선 알고리즘은 최근에 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유선알고리즘을 이용하여 신경회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.345-355
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• 1998

다층전방향 신경망을 학습시키기 위해 역전파 알고리즘이 널리 사용되고 있으나 이 알고리즘은 긴 훈련시간, 극소점 문제, 이상치에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 한편 실제문제에서는 많은 경우에 자료에 과대오차와 이상치가 포함되게 된다. 따라서 과대 오차에 민감하지 않고, 이상치의 영향을 최소화시키는 로버스트 역전파 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 기존의 두종류의 로버스트 역전파 알고리즘을 이론적으로 비교하고 비선형 회귀 함수추정과 문자인식과 같은 패턴인식 문제에 적용하여 실험결과를 분석한다. 그리고 향후 연구과제로 신경망 학습을 위해 베이지안 기법의 사용을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1181-1187
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• 2010

본 논문은 게임에서 신경망기반으로 지능캐릭터에게 학습을 통한 상황판단을 하는 이동 인공지능을 제안하였다. 신경망은 게임 규칙과 문제해결 방법을 정의한 알고리즘을 통한 입출력 값을 이용하여 지도 학습된다. 지도 학습된 지능캐릭터는 변화하는 주변 환경을 인지하여, 적절한 행동을 하게 된다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 이동 인공지능을 점진적으로 설계하였고, 성능 실험을 위하여 간단한 게임을 구현하였다. 이 게임은 일정한 2차원 공간에 목표, 캐릭터, 장애물이 존재하고 캐릭터는 목표 지점으로 장애물을 회피하며 이동해야한다. 이동 인공지능은 실험마다 정의한 알고리즘을 통해 규칙과 몇 가지 문제해결법을 학습하여 변화하는 환경에서 목표를 완수 할 수 있으며, 정의한 알고리즘과 신경망 구조를 동일하게 설계하였다. 실험 결과, 제안한 이동 인공지능은 주변 상황을 인지하여 이동을 수행하고 목표를 완수할 수 있음을 보였다. 이동 인공지능은 복잡한 구조의 게임도 학습 알고리즘을 정의하여 학습하면 신경망은 변화한 환경에서도 적절한 결과를 보여 줄 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.92-95
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• 2001

제조업체에서의 재고관리 시스템은 그 적용 목적과 상황에 따라 다양한 형태가 있다. 그러나, 완제품 생산에 필요한 원자재 및 부품의 안정된 공급을 위하여 수요 예측과 경제성, 신뢰성, 운용성이 우수한 시스템 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 재고관리를 위하여 신경망을 이용한 지능적인 예측 재고관리 시스템을 설계하고, 신경망의 학습알고리즘을 적용하여 제품생산에 요구되는 자재들의 재고를 예측하고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.183-190
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• 1990

본 논문에서는 인쇄체 한글문자를 실용적으로 인식하기 위하여 고안된 계층적 신경망을 소개하고, 이를 다중활자체의 한글문자를 인식하는 문제에 적용하였다. 이 신경망은 입력된 문자영상을 6가지의 유형으로 분류한 후, 해당 유형을 처리하는 신경망에서 실제 문자를 인식하도록 구성되었다. 또한 각 신경망을 모든 입력영상의 모든 출력노드에 대해 고르게 학습시키기 위하여 Backpropagation 알고리즘을 개선한 Descending Epsilon 알고리즘을 도입하였다. 그 결과 사용빈도수가 높은 한글 520자에 대해 94.4 - 98.4%의 인식률을 얻음으로써 본 논문에서 제안한 시스템이 다양한 활자체로 이루어진 실제 문서인식시스템의 문자인식부에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.