• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.287-290
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• 1997

신경회로망은 높은 정확도의 학습 결과를 제시하는 장점을 가지고 있어서 패턴 인식을 포함한 여러 분야에서 널리 사용되어지고 있다. 그러나 신경회로망의 설계에 있어 최적의 뉴런과 층의 개수, 그리고 그 연결 등의 기하학적 해답을 제시하기가 어렵고, 서은이 우수하다고 알려진 역전파 학습 알고리즘도 오차가 없는 완벽한 학습 결과를 제시하지 못하며, 상당히 많은 학습 시간이 걸린다는 단점들을 가지고 있다. 이러한 단점들을 극복하기 위해 선형 신경회로망을 합성하는 새로운 방법을 제안하는데, 이진 함수 최소화(binary function minimization)과정을 거친 minimal-sum-of-product(MSP)를 통해서 이진 클래스 패턴(binary class pattem)을 표현 함으로써 오차가 없는 학습 결과를 얻을 수 있으며, 학습에 필요한 패턴과 학습에 걸리는 시간도 대폭 줄일수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 선형 신경회로망을 합성하는 방법을 제안하며, 여러 가지 예제를 통해 제안한 방법의 우수성을 보인다.

• 전기의세계
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• 제46권3호
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.85-88
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• 2000

본 논문은 Threshold Logic Unit(TLU)를 기본 뉴런으로 하여 최소화된 이진신경회로망을 합성하는 방법인 MSP Term Grouping(MTG) 알고리즘의 time complexity를 분석하고자 한다. 이를 전체 패턴 탐색을 통한 이진신경회로망 합성의 경우와 비교하여 MTG 알고리즘의 효용성을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.171-174
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 분해 알고리즘을 이용한 웨이브릿 신경망의 최적구조의 설계로 기존의 신경회로망에 직교성을 갖는 웨이브릿 함수를 적용하여 뛰어난 성능을 발휘하는 웨이브릿 신경망을 구성하고 구성된 웨이브릿 신경회로망의 크기를 최적화하기 위하여 웨이브릿 분해 알고리즘을 도입하여 최소의 노드를 이용하여 좋은 성능을 발휘하는 웨이브릿 신경회로망을 설계하는 하는 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.106-113
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• 2019

본 논문은 능동소나 시스템이 비협동으로 운용될 경우 수신된 직접파로 부터 이를 탐지하여 식별하는 일련의 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있는 콘볼루션 신경회로망을 사용하였으며, 입력 데이터로 수신신호를 단시간 퓨리에 변환을 수행한 시간 주파수 분석 데이터를 사용하였다. 본 논문에서 사용한 콘볼루션 신경회로망의 구조는 두 개의 콘볼루션 계층과 풀링 계층을 사용하였으며, 출력층에 따라 데이터베이스 기반의 신경회로망과 펄스 특징인자 기반의 신경회로망을 설계하였다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실제 해상에서 수신한 3110개의 CW(Continuous Wave)펄스와 LFM(Linear Frequency Modulated) 펄스의 데이터를 가공하여 학습 데이터와 테스트 데이터를 구성하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과 데이터베이스 기반의 신경회로망은 99.9 %의 정확도를 보였으며, 특징인자 기반의 신경회로망은 두 픽셀의 오차를 허용할 경우 약 96 %의 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.92-95
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• 1998

본 논문에서는 feistel 암호 알고리즘에서 전방향(feedforward) 신경회로망으로 암호 함수(f)를 구성하는 블록 암호 알고리즘 방법을 제안한다. 신경회로망의 가중치(weight)를 키(key)로 사용하여 암호화 및 복호화를 수행한다. 신경회로망의 비선형적인 특성과 각각의 층을 구성하고 있는 뉴런 간의 방대한 연결로 복잡한 구조이지만, 실제 뉴런은 단순 처리만을 수행하고, 대단위 병렬처리가 가능하다. 은닉층의 구성에 따라 여러 형태의 설계가 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.8-14
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• 2001

본 논문에서는 의료영상에서 특정 장기를 추출하여 질환 부위를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 의료영상이 추출되어진 장기 부위에서 질환을 인식하기 위하여 단일 신경회로망을 이용하면 신경회로망의 학습 능력과 일반화 능력이 한정적이므로 성능개선에 많은 문제가 있다. 따라서 추출된 장기로부터 질환부위를 인식하는 것은 신경회로망을 복합적인 방법, 즉 RBF (Radial Basis Function), BP (Back Propagation)로 구성하여 단일 신경회로망의 단점을 극복하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 입력 의료영상의 다양한 형태 변화에 적응력이 뛰어남을 실험결과로 알 수 있었다. 그리고, 전체 알고리즘의 수행시간이 장기추출 알고리즘을 포함하여 일반적으로 10초 이내에 수행됨을 실험 결과 알 수 있었다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 의료영상의 질환부위를 인식하여 판별 자동화를 통해 원격의료에 사용 되어 질 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.264-267
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• 2010

본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.308-314
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• 2002

본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.109-112
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• 2006

본 논문은 클래스들의 대표값들과 입력 벡터와의 거리를 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 이 새로운 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류 역전파 신경회로망과 LVQ 알고리즘보다 성능이 우수하였다.