• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1991.10a
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• pp.1017-1021
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• 1991

This paper is to explore the potential use of the modeling capacity of neural networks for control applications. The tasks are carried out by two neural networks which act as a plant identifier and a system controller, respectively. Using information stored in the identification network control action has been developed. Without supervising control signals are generated by a gradient type iterative algorithm.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.55.1-55.1
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• 2004

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2008.02a
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• pp.348-348
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• 2008

• Proceedings of the Korean Society of Laser Processing Conference
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• 1998.11a
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• pp.33-35
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• 1998

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• v.7 no.1
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• pp.43-45
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• 2005

Trigeminal sensory neuropathy is a clinical diagnosis in which the main feature is facial numbness limited to territory of one or more sensory branches of the trigeminal nerve. We describe a 46-year-old woman who presented with left facial numbness in the territories of maxillary nerve and mandibular nerve. MRI disclosed a lesion in left trigeminal nerve root entry zone. In Blink test stimulating infraorbital foramen, ipsilateral R1 was delayed compared with contralateral R1. Lesion in pons or medulla can present as trigeminal sensory neuropathy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.619-621
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• 2002

생체인식은 중요한 보안기슬로 대두되고 있다. 특히 홍채인식은 보안에 있어서 특징의 유일성과 시간의 변화에 따른 안정성이라는 큰 장점을 가지고 있다. 홍채 인식율을 높이기 위해서는 특징 추출의 대상이 되는 영상이 중요하다. 또한 검증 시간의 단축을 꾀하기 위해서는 데이터 용량을 줄이기 위한 방법을 고려해야 한다. 이 두가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존연구와 달리 홍채의 특징이 많이 분포되어 있는 영역을 찾아내어 홍채영상의 일부만을 특징추출의 대상으로 사용하고자 한다. 추출된 일부 홍채에 고차 국소 자기 상관함수를 적용하여 크기와 색상의 변화에 무관한 특징을 추출하고, 미리 학습된 신경망에서 홍채인식을 위한 최적의 신경망 구조를 찾아내어 인식율을 높이는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.328-330
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• 2002

본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수와 은닉 노드의 개수 등을 달리 하면서 10,000번의 훈련을 통해서 실험 하였으며, 그 결과 1개의 은닉층을 사용한 네트워크1은 20개의 테스트 데이터 사이의 19개의 신호 중 14개를 예측하였고, 2개의 은닉층을 사용한 네트워크 2는 16개를 예측하였다. 시험 결과를 통해서 보듯이 은닉층을 2개 사용하였을 때 보다 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었으며, 역전파 신경망 모델이 주가 예측에 적합하다는 것이 증명되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07c
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• pp.2208-2210
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• 2005

전문적인 지식이 없는 UHF 부분방전 측정장치 사용자를 위해 자동으로 측정된 신호로부터 GIS 내부의 결함을 추론할 수 있는 신경망회로 엔진을 연구하였다. 측정된 방전신호로부터 적절한 변수들을 계산하고 이를 신경망회로를 이용하여 미리 분류한 GIS 결함들 중 가장 유사한 결함을 자동으로 표현하는 기능을 엔진이 가지도록 하였다. 특히 본 엔진은 3상 일괄형 GIS나 GIS의 전압 위상에 동기되지 않은 부분방전 측정시스템에도 방전 원인을 잘 추론함을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.237-238
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• 2009

본 연구에서는 이온에너지와 박막 표면 거칠기와의 관계를 신경망을 이용하여 모델링하였다. Pulsed 플라즈마 증착장비를 이용하여 상온에서 실리콘 나이트라이드 (SiN)을 증착하였다. 바이어스 전력과 duty ratio는 각각 $40{\sim}100W$와 $30{\sim}90%$로 변화하였다. 이온에너지 정보는 비침투식 이온에너지 분석시스템을 이용하여 수집하였다. 신경망의 성능은 유전자알고리즘을 이용하여 최적화시켰다. 최적화한 모델은 이온에너지의 영향을 고찰하였다. 모델로부터 고 이온 에너지는 저 이온에너지가 높은 조건에서 증가시킬 때에 표면 거칠기를 보다 작게 한다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.47-48
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• 2019

본 논문에서는 신경망의 일종인 자기조직화지도(Self Organizing Map)을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 자기조직화지도는 자율 학습에 의한 클러스터링을 수행하는 알고리즘으로써 컨트롤러에 가중치를 부여하고 컨트롤러 간 거리를 계산하여 효율적인 컨트롤러 선택을 목표로 한다.