• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.31-40
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• 2005

오류 역전파 알고리즘의 문제점과 ART 신경회로망의 문제점을 개선하기 위해 Jacobs가 제안한 delta-bar-delta 방법과 신경회로망을 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리듬을 제안한다. 입력층과 은닉층에서는 ART-1과 ART-2 알고리듬을 이용하고, winner-take-all 방식은 완전 연결 구조이나 연결된 가중치만을 조정하도록 채택하였다. 실험을 위해 학생증, 주민등록증, 컨테이너의 영상으로 추출한 패턴을 신경회로망의 은닉층 노드에 대해 실험하였고, 실험결과 제안된 자기 생성 지도 학습알고리듬이 지역최소화, 학습 속도, 정체 현상이 기존의 방법보다 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.244-247
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• 1999

본 논문에서는 영상의 전체의 특징을 포함하는 다항계수를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 얼굴영상을 인식하는 다항계수를 이용한 얼굴 영상 인식 시스템을 제안한다 시스템은 먼저, 입력 영상의 특징 파라미터로 사용되는 다항계수의 수를 줄이기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 크기를 1/4씩 줄였다. 3차 웨이브렛 변환된 저주파 계수 행렬로부터 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수를 추출하였다. 추출된 각 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수들을 신경회로망의 입력벡터로 사용하기 위하여 정규화 과정을 거친다. 정규화된 다항계수를 역전파 알고리즘을 가진 신경회로망의 입력 백터로 사용하여 얼굴영상을 인식하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.91-98
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• 2012

전압강하(sag), 전압상승(swell), 고조파(harmonics)와 충격과도(impulsive transients)와 같은 전력품질(PQ: Power Quality) 신호는 전력전자 장비와 마이크로프로세서 기반 전자장치 운전에 매우 중요한 문제점을 야기시킨다. 웨이블릿 기반 잡음제거 기법과 역전파 신경회로망을 사용하여 잡음 전력품질을 분석하고 인식하는 잡음 전력품질 인식 시스템의 유효성을 본 논문에서 조사하였다. 잡음 전력 인식 시스템에 적용된 알고리즘은 웨이블릿기반 디노이징과 역전파 신경회로망이고, 잡음 전력품질 인식 시스템의 실시간 성능을 검증하기 위하여 Simulink를 사용한 SIL(Software In the Loop)과 TMS320C6713DSK를 사용한 PIL(Processor In the Loop)을 통하여 우수한 인식률을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권2E호
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• pp.5-11
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• 1995

본 연구에서는 화상에 있어서 패턴의 공간적인 특징을 추출하기위한 목적으로 신경회로망을 적용하는 방법을 제안하였다. 적용한 신경회로망은 3중의 구조를 가지며, 그 학습방법으로는 back-propagation 알고리즘을 사용하였다. 또한 이동이나 회전과 같은 패턴의 변위에 대응하기 위하여, 화상으로부터 co-occurrence matrix를 구하여, 신경회로망의 입력패턴으로 사용하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 종래의 대표적방법인 화소의 spectral 정보를 이용한 최대유도법(maximum likelihood method)으로는 식별이 곤란한 시가지지역과 모래지역을 선정하여, 본 방법과 Haralick에 의하여 제안된 teture features를 이용하여 분류한 결과, texture features를 이용한 방법으로는 67%~89%의 식별률을 얻었음에 반하여, 본 연구에서 제안한 신경회로망을 사용한 방법으로는 80%~98%의 안정되고 높은 식별률을 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.303-306
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• 2002

인공위성영상을 이용하여 벡터 지도 생성은 지형에 따른 건물, 도로, 농지 등에 관한 벡터를 추출하는 작업이 필요하다. 이 작업의 정확도는 지도의 정확도와 상관관계가 있기 때문에 건물 추출의 정확성이 달라진다. 따라서 건물추출의 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 위성영상에서 건물 추출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인공신경망을 이용하여 건물의 그림자를 추적하고 이를 중심으로 건물위치와 외형을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험하였으며, 양호한 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권1호
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• pp.83-90
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• 2002

본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 역전파 신경회로망과 Q학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 단순히 상대프로세스와의 대국에 의하여 이루어진다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ 탐색을 기본으로 역전파 신경회로망과 Q학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 학습의 과정에서 일련의 기물의 이동에 있어서 인접한 평가치들의 차이만을 줄이는 Temporal Difference학습과는 달리, 기물의 이동에 따른 평가치에 대해 갱신된 평가치들을 이용하여 평가함수를 학습함으로써 최적의 전략을 유도할 수 있는 Q학습알고리즘을 사용하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제23권1호
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• pp.45-52
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• 2003

최근 터빈 로타 디스크 키웨이에서 많은 응력부식균열이 발견되었으며, 터빈설비의 중대한 파손을 예방하기 위해 이러한 균열은 조기에 검출 및 평가되어야 한다. 본 연구에서는 초음파탐상의 RF(radio frequency) 신호를 역전파 알고리즘에 근거한 신경회로망에 적용하여 키웨이 주변의 균열에 대한 위치, 크기 및 방향성을 평가하였다. 각 반사영역에서 수신된 여러개의 피크로 나타나는 RF 신호를 각 반사영역에 대해 하나의 최대 피크를 가지도록 처리한 후, 트랜스듀서의 위치 정보와 각 반사파의 도달시긴이 들어있는 주사 데이터를 작성하였다. 이 주사 데이터로부터 각 반사영역 사이의 시간차이와 트랜스듀서의 위치 정보를 신경회로망에 적용한 결과 키웨이에서 시작된 균열의 위치, 크기 및 방향성을 평가하는데 유용함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1370-1376
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• 2012

본 논문에서는 남성화자 혹은 여성화자인지를 구분하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 분석하며, 이러한 남녀의 특징벡터를 이용하여 신경회로망에 의한 제안한 성별인식에 대한 인식실험을 수행한다. 신경회로망의 입력신호로 사용한 특징벡터로는 10차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 FFT 켑스트럼 및 1차의 RMS, 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 FFT 스펙트럼들이다. 본 실험에서는 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용하여 20-20-2의 네트워크에 의하여 신경회로망이 학습되었다. 실험결과, 남성화자에 대하여 학습 시에는 평균 99.8%, 여성화자에 대해서는 평균 96.5%의 성별인식률이 구해졌다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.65-73
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• 2006

본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 속도제어를 제시한다. 일반적으로 수치 제어된 기계에서 PI 제어기는 고정된 이득값으로 처리한다. PI 제어기의 고정된 이득값은 어떤 동작조건에서는 양호하게 수행된다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성 향상을 위하여 신경회로망을 기초로 하는 새로운 제어 방법인 NNPI 제어기를 제시한다. NNPI 제어기는 속도, 부하토크 및 관성과 같은 파리미터 변동에 대하여 오버슈트를 감소시키고 상승 시간 및 정상상태에 빠르게 도달한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 IPMSM의 속도를 제어하고 ANN 제어기를 사용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 방법은 전동기의 속도를 실시간으로 추정하는데 사용된다. IPMSM의 속도제어기 결과는 제시된 이득값 조절의 타당성을 입증한다. 그리고 NNPI 제어기는 광범위한 동작상태와 부하 외란에 대하여 고정된 이득값보다 우수한 성능을 가진다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.437-443
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• 2015

이 논문에서는 가시광선 얼굴영상과 그로부터 예측한 열 적외선 텍스처의 데이터 융합에 의한 얼굴인식 방법에 관하여 연구하였다. 제안하는 얼굴인식 기법은 가시광선 얼굴영상과 열 적외선 텍스처를 PCA에 의하여 낮은 차원의 특징공간에서 특징벡터로 변환한 다음, 다층 신경회로망을 사용하여 가시광선 영상 특징으로부터 얼굴의 열적외선 특징을 예측하여 열 적외선 텍스처를 생성하였다. 학습과정에서는 주어진 개체로부터 획득한 한 쌍의 가시광선 및 열 적외선 영상에 대해서 PCA를 이용하여 낮은 차원의 특징공간으로 변환한 다음, 가시광선 영상특징으로부터 열 분포 특징으로 매핑시키는 비선형 함수에 해당하는 신경회로망의 내부 파라미터를 결정한다. 학습된 신경회로망은 입력 가시광선 얼굴 특징으로부터 열 에너지 분포 특성의 PCA계수를 예측하고, 이로부터 열 적외선 텍스처를 생성한다. 대표적인 두 가지 얼굴인식 알고리즘 Eigenfaces와 Fisherfaces을 사용하여 NIST/Equinox 데이터베이스에 대하여 얼굴인식에 관한 실험을 수행하였다. 예측한 열 적외선 텍스처와 가시광선 얼굴영상의 데이터 융합결과는 가시광선 얼굴영상만을 사용한 경우에 비해서 얼굴인식의 성능이 개선되었음을 수신자 조작특성 (ROC) 및 첫 번째 매칭성능에 의하여 검증하였다.