본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.
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.
신경망이론은 분산기억성질과 병렬국소처리를 수행하는 뇌의 활동을 이론화한 수학모형이다. 이러한 신경망이론의 장점은 분류문제, 대규모로 결합된 최적화문제, 비선형 사상문제 등에서 잘 나타나므로, 이 점을 이용하여 복잡한 강우의 예측을 시도하였다. 신경망이론을 적용하기 위해서 연속적인 값으로 표시되는 입력자료와 출력자료를 학습한 후 강우예측을 시행할 수 있는 다층신경망 모형을 구성하였다. 신경망이론에 의한 강우예측은 서울지역과 소양강유역의 1 시간 대위 강우자료에 적용하였다. 그 결과는 대체로 만족할 만하였다. 따라서 신경망이론은 양질의 자료가 충분히 확보될 경우복잡한 강우현상을 잘 예측할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 반복 학습제어 이론을 기초로 하는 하이브리드 신경망 제어기를 제안한다. 신경망으로는 백프로퍼게이션(backpropagation) 신경망을 사용하고, 기존의 반복 학습 제어 이론의 단점을 보안한 제어 알고리즘을 제안한다. 백프로퍼게이션 신경망의 맵핑(mapping)의 특징으로 원하는 목표 패턴에 추종할 수 있는 출력 패턴을 생성하고 반복 학습에 소요되는 학습시간을 줄일 수 있다. 실험결과에서 보듯이 제안된 제어 알고리즘은 목표패턴에 수렴함을 알 수 있다. 제시한 알고리즘은 CD-ROM 드라이브와 같은 광디스크 드라이브류의 초점 제어 등에 응용할 수 있다.
본 논문에서는 신경망을 이용한 자동조타장치의 개발에 관한 연구결과를 소개한다. 본 연구에서는 먼저 신경망이론에 사용되는 대표적인 방법인 Back-Propagation 알고리즘의 원리를 설명하고 이를 이용하여 선박의 조종모델을 신경망으로 재구성하는 방법을 제시하였다. 신경망이론을 사용하여 선박운동모델을 System Identification 하는 경우의 문제점을 간단한 조종모델을 이용하여 수치적으로 검증하고 보다 복잡한 모델로 적용하는 경우에 대한 토의를 하였다. 본 논문에서 개발된 신경망이론들은 비선형성을 내포하고 있는 선박운동을 재구성하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문의 목적은 신경망 이론에 의한 노심특성평가 모델과 유전자 기법을 써서 가압경수로 노심의 최적화 재장전 모형을 결정하는데 있다. 이를 위해 OLL(Optimization Layer by Layer)신경망을 구축하고 이를 영광 3호기 재장전주기 노심특성(특히 연료집합체 출력분포와 임계붕산농도)을 예측할 수 있도록 훈련하여 영광3호기 재장전주기 특성 해석용 OLL 신경망을 만들었다. 그리고 통상의 유전자 기법을 활용하여 매세대당 150개의 장전모형들을 생산하고 이들을 대상으로 1000세대에 걸친 유전자 기법에 의한 최적화 과정을 통해 영광 3호기 노심의 평형주기 최적 모형을 결정하였다.
본 논문에서는 납삽입 적층 고무베어링의 비선형 모델링에 대해 신경망 이론을 적용한 수학적 모델링 기법을 제안하였다. 신경망 모델의 수치검증을 위해 납삽입 적층 고무베어링이 설치된 프레임 축소모델의 진동대 실험 자료가 사용되었는데, 제안된 신경망의 학습 및 예측을 위한 하중 자료로써 백색잡음과 세 종류의 지진파를 선택하였다. 지진파의 경우 PGA의 세기를 달리하여 신경망 모델의 계산정도를 고찰하였다. 그 결과, 납삽입 적층 고무베어링의 전단변위가 신경망의 학습 영역을 벗어나지 않는 경우 실험결과의 복잡한 이력곡선을 잘 추종하였고 신경망 이론에 의한 비선형 모델링 기법이 유용하게 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.
다양한 기계 학습 이론을 총체적으로 구현할 수 있는 포괄적 체제로서의 신경망은 현재 활용되는 기능보다 더 큰 잠재력을 지니고 있다. 신경망의 여러 가지 특성 가운데, 연상 기억 능력을 자연적으로 활용 할 수 있는 신경망 내 시냅스 고유의 구조적 속성이 신경망의 가장 중요한 특성이다. 그러나 이론적 장점에도 불구하고, 네크워크의 복잡성에 기인한 다양한 형태의 피할 수 없는 난제들로 신경망의 실제적 구현 및 유지의 어려움이 잘 알려져있다. 본 논문에서는 인공 신경망의 시냅스 가중치 관리를 효과적으로 관리 할 수 있는 도구를 설계 및 구현 하였다. 개발된 소프트웨어는 다양한 형태의 신경망들의 훈련 단계에서 신경망 내 시냅스의 가중치 변화를 표시해 주는 기능을 갖추고 있다.
구조물의 미지구조계수를 추정하기 위한 방법으로 신경망이론을 사용하였다. 다층퍼셉트론과 Gaussian Basis function Network의 장점을 살리기 위해, 복합신경망을 제안하였으며, 제안된 신경망이 학습시 수렴속도가 향상되고, 적절한 분할확대의 수를 결정하면 일반화 성능도 유지할 수 있음을 확인하였다. 적단건물모형에 대하여 구조계수추정의 절차를 설명하였으며, 제안된 신경망의 효율성을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권1호
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pp.91-99
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1997
본 연구에서는 신경망이론을 이용하여 시계열자료를 분석할 때 문제가 되고 있는 초기 가중값을 선정하는 방법을 제시하고자 한다. 기존의 연구에서 학습을 위한 초기 가중값의 결정은 난수에 의존하고 있다. 본 연구에서는 신경망학습의 효율적인 초기값을 선택하기 위하여 제어상자를 이용한다. 그리고 학습과정에서 가중값의 변화를 추적하고 적절한 가중값의 범위를 탐색하면서 새로운 초기값을 제어상자를 통하여 실시간으로 재설정하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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