• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.736-738
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• 2004

신경망의 테스트 단계를 실시간으로 처리하기 위해 많은 노력이 있었다 본 논문은 일반적인 그래픽스 하드웨어를 이용하여 더욱 빠른 신경망을 구현하고, 구현된 시스템을 영상 처리 분야에 적용함으로써 효용성을 검증한다. GPU는 CPU보다 병렬연산에 효과적이다. GPU의 병렬성을 효율적으로 사용하기 위하여, 다수의 신경망 입력벡터와 웨이트벡터를 모아서 많은 내적연산을 하나의 행렬곱 연산으로 대체하였고, 시그모이드와 바이어스 항 덧셈 연산도 픽셀세이더로 병렬 구현하였다. ATI RADEON 9800 XT 보드를 이용하여 구현된 신경망 시스템은 CPU를 사용한 기존의 시스템과 비교하여 정악도의 차이 없이 30배 정도의 속도 향상을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2537-2539
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• 2004

SOM은 심전도 신호의 진단에 있어서 효과적인 Clustering을 해주는 신경망이라는 것을 몇몇의 실험을 통하여 알 수 있었다. [1] 하지만 출력노드의 크기를 임의로 지정해야 하는 문제점이 있고 일반적으로 출력층의 크기가 클수록 진단결과는 좋지만 인간시간은 오래걸린다는 단점이 있다. 따라서 진단능력과 학습속도 사이의 균형에 관련된 문제가 대두되게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고자 기존의 SOM 신경망의 단점을 보완하고자 GCS(Growing Cell Structures)를 이용한 심전도의 학습속도와 분류능력 사이의 효율성 개선 방안을 제안한다. 이 방범은 GCS를 이용하여 적절한 노드의 수를 찾아내는 것이다. 이를 이용한 심전도 진단의 실험을 통해 기존의 SOM이 할 수 없었던 자체적인 출력노드의 증감을 행함을 확인할 수 있었다. 또한 출력노드의 감소로 인해 연산량이 줄어 학습시간의 효율성이 증가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.154-157
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• 2022

기존의 Tensorflow CNN 환경에서 Object 탐지 방식은 Tensorflow 자체적으로 Object 라벨링 작업과 탐지를 하는 방식이다. 그러나 현재 YOLO의 등장으로 이미지 객체 탐지의 효율성이 높아졌다. 그로 인하여 기존 신경망보다 더 많은 심층 레이어를 구축할 수 있으며 또한 이미지 객체 인식률을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Darknet, YOLO를 기반으로 한 Object 탐지 시스템을 설계하고 기존에 사용하던 합성곱 신경망에 기반한 다중 레이어 구축과 학습을 수행함으로써 탐지능력과 속도를 비교, 분석하였다. 이로 인하여 본 논문에서는 Darknet의 학습을 효율적으로 이용하는 신경망 방법론을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1905-1909
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• 2007

최근 도시발달과 인구증가로 인하여 수자원의 중요성이 더욱 커지고 있으며 이를 효율적으로 이용하고자하는 노력은 계속되고 있다. 또한 전 세계가 가뭄과 홍수 등 물과 관련된 재해를 예방하기 위하여 지속적인 수자원계획관리가 이루어지고 있으며, 특히 댐은 수자원의 효율적인 관리와 안정적인 용수공급을 위하여 건설된 것으로서 유역의 수문특성에 따른 변동성이 고려되어야 한다. 따라서 댐의 최적운영을 위해서는 정확한 강우 예측과 이에 따른 유입량 예측이 선행되어야 하며, 유입량 예측을 위한 강우-유출과정을 모형화 하여야 한다. 그러나 모형화에 따르는 복잡한 과정과 수문자료의 비선형성과 비정규성으로 인하여 많은 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임하댐 유역에 신경망 이론을 강우-유출모형에 수학적으로 모형화 하였으며, 이를 통하여 효율적인 댐 운영을 위한 유입량 예측기법에 관한 기초연구를 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.188-194
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• 2000

이동 통신에서 제한된 대역폭 채널에 내부 심볼 간섭을 감소시키기 위해, 등화기 기법을 필요로한다. 채널간의 비선형 왜곡을 효율적으로 다루는 대안을 가진 신경망을 사용하여 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 연구한다. 신경망은 적응 역전파 알고리즘을 통해 신호를 복조하도록 학습한다. 특히 수정된 적응 역전파 알고리즘이 근접된 최적 수행성을 갖는 단일 및 다중 사용자 검출을 위한 샘플링 기법은 다중 사용자 환경에서 필요한 수신기들의 수행성을 평가하기 위한 시뮬레이션을 위하여 사용이 된다. 채널간의 비선형 왜곡에 효율적으로 다루기 위한 대안을 가진 신경망을 적용하여 본 논문에서 는 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해서 분석된다. 반복적 최소 평균 자승(RLS) 알고리즘을 적용한 기존 수신기 및 적응 역전파 신경망과 비교하여, 채널 왜곡이 비선형 일 때에 비트 에러율(BER)이 현저하게 개선됨을 나타낸다. 적응 역전파 알고리즘 기법을 통해 기존 수신기와 신경망을 사용한 수신기의 수행을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 제안된 신경망 수신기의 성능이 우수함을 인증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.45-52
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• 2018

단일 영상 초해상도는 하나의 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근 심층신경망을 적용한 초해상도 기법이 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 논문에서는 기존의 심층신경망 기반 초해상도 복원 기법보다 속도와 성능을 개선한 신경망 구조를 제안한다. 이를 위해 기존 기법의 단점을 분석하고 해결책을 제시한다. 제안하는 방법은 기존 기법의 5단계를 3단계로 줄여 효율성을 높였으며, 네트워크의 폭과 깊이에 대한 실험을 통해 가장 효율적인 신경망 구조를 연구하였다. 제안하는 방법의 성능과 속도를 알아보기 위해 비교 실험을 진행하였다. 제안하는 방법은 $1024{\times}1024$ 영상을 초당 148장 복원하는 속도를 나타냈으며, 4가지 데이터에 대해 기존 방법보다 복원 성능이 우수하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.301-302
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• 2021

본 논문에서는 움직임 정보와 시공간 주의 정보를 심층신경망을 이용하여 함께 활용한 행동 인식 방법을 제안한다. RGB 영상을 입력으로 사용하는 기존 방법과 달리 제안하는 방법은 움직임 정보를 입력으로 사용하여 시간적 특징 및 시공간 주의 정보를 추출하고, RGB 영상에서 추출한 공간적 특징에 시공간 주의 정보를 고려하게 하여 행동 인식 정확도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 행동 분류 정확도 및 연산 효율성이 기존 신경망보다 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.426-432
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• 2001

본 논문은 진화형 하드웨어를 이용하여 생물의 정보처리 시스템인 셀룰라 오토마타 신경망의 구현에 관한 연구이다. 셀룰라 오토마타 신경망은 진화 및 발생을 기반으로 한 신경망 모델이다. 진화는 다양성을 주요 근원을 제공하는 돌연변이 및 재 조합 비율에 의하여 비결정론이며, 발생은 결정론 적이며 지역적인 무리현상을 따른다. 셀룰라 오토마타 신경망은 셀룰라 오토마타에 의해 신경망 내부의 각 셀의 상태를 발생시키고, 초기 셀을 유전자 알고리즘의 개체로 간주하여 초기 셀이 진화 알고리즘을 통해 진화함으로써 신경망이 진화하는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템을 진화형 하드웨어 이용하여 하드웨어로 구현하였다. 진화형 하드웨어는 진화 알고리즘과 재구성하드웨어의 결합체이다. 즉, 재구성 하드웨어의 구성에 필요한 bit를 유전자 알고리즘의 개체로 간주한 것이다. 진화 알고리즘을 수행하기 위해 유전자 알고리즘 프로세서를 설계하였으며, 셀룰라 오토마타 신경망이 유전자 알고리즘의 개체와 셀룰라 오토마타 룰에 의해 자동적으로 신경망을 생성하기 위해 신경망을 이루는 셀들로 설계하였다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해 Exclusive-OR 문제에 적용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.31-34
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• 2010

2001년 9.11 사태 이후, 미국과 우방국들은 본격적으로 테러와의 전쟁을 시작하게 되었다. 국제화 시대의 흐름에 따라 국내의 외국인의 영향력이 커져가고 있고, 2011년 11월 11일 서울에서 개최되는 G20 세계정상회의를 앞둔 시점에서 테러에 대한 사전 대응이 중요해졌다. 이를 위해 민 관 군이 협력하여 다양한 정책과 활동을 벌이고 있는데, 데이터 마이닝의 기법 중 신경망 기법을 이용하여 효율적이고 기계적으로 잠재적 테러리스트를 식별하는 방법을 제안한다. 신경망 기법은 인간의 두뇌를 모델로 등장하였고, 입력 자료를 통해 학습한다는 것이 특징이다. 이 신경망을 여러 기관에서 발표한 테러리스트들의 정보를 입력 자료로 변환하여 학습시킨 뒤, 검증을 거쳐 실전에 적용하는 것이 본 논문에서 제안하는 신경망 기법 적용의 목표이다. 개인정보보호에 관한 법률 및 방법론이 보완된다면 실전에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.43-46
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• 2021

최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.