• 제목/요약/키워드: 신경회로망 알고리즘

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신경회로망과 유전알고리즘에 기초한 이동로봇의 제어 이득 최적화 (Control Gain Optimization for Mobile Robots Using Neural Networks and Genetic Algorithms)

  • 최영규;박진현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.698-706
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    • 2016
  • 이동로봇을 원하는 위치로 최단시간 안에 이동시키기 위해 최적제어문제를 풀어야 하지만 비선형시스템이므로 해석적 접근이 매우 어렵다. 본 논문에서 유전알고리즘을 사용하여 이동로봇의 최적제어이득을 구한다. 로봇 방정식이 비선형식이므로 초기치에 따라 최적제어이득은 다르게 결정된다. 따라서 초기치 범위를 적절한 개수의 격자점으로 이산화시킨 뒤 해당 격자점에서 유전알고리즘으로 최적제어이득을 구한다. 일반적인 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로 구하며 해당 격자점의 초기치와 그에 대한 최적제어이득을 신경회로망 학습데이터로 사용하고 학습시킨다. 이산화된 격자점이 아닌 다른 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로부터 구한다. 마지막으로 본 논문의 제어방법의 유용성을 시뮬레이션 연구로 확인하고자 한다.

주성분 분석법과 선형판별 분석법을 이용한 최적화된 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 (Design of Optimized Radial Basis Function Neural Networks Classifier with the Aid of Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis)

  • 김욱동;오성권
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.735-740
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    • 2012
  • 본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.

선형예측계수를 사용한 화자인식 (Speaker Recognition using Linear Prediction Coefficient)

  • 최재승;정병구
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.509-511
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    • 2011
  • 본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측계수를 구한다. 구해진 선형예측계수를 분류하기 위하여 선형예측계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.

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실수형 유전알고리즘과 신경회로망을 이용한 적응 퍼지제어기의 설계 (Design of Adaptive Fuzzy Logic Controller Using Real-Coding Genetic Algorithm and Neural Network)

  • 남징락;김동완;황기현;안호균
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
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    • pp.115-121
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    • 2000
  • 본 논문에서는 진화연산 중에서 해의 다양성과 수렴속도면에서 좋은 성능을 나타내는 실수형 유전알고리즘과 신경회로망을 이용한 적응 퍼지제어기를 설계하였다. 실수형 유전알고리즘을 이용하여 퍼지제어기의 입 출력 이득과 실시간으로 퍼지제어기의 입 출력이득을 적응적으로 변경하는 신경회로망의 가중치를 튜닝하였다. 제안한 방법의 유용성을 평가하기 위해 시지연을 갖는 제어시스템[14]에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안한 적응 퍼지제어기가 기존의 퍼지제어기보다 오버슈트, 정정시간, 상승시간면에서 더 우수한 제어성능을 나타내었다.

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음성인식 시스템의 성능 향상을 위한 잡음음성의 남성 및 여성화자의 음성식별 (Speech Identification of Male and Female Speakers in Noisy Speech for Improving Performance of Speech Recognition System)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.619-620
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    • 2017
  • 본 논문에서는 음성인식 알고리즘에 매우 중요한 정보를 제공하는 화자의 성별인식을 위하여 신경회로망을 사용하여 잡음 환경 하에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 식별하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 MFCC의 계수를 사용하여 음성의 각 구간에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 인식할 수 있는 알고리즘이다. 실험결과로부터 백색잡음이 중첩된 잡음환경 하에서 음성신호의 MFCC의 특징벡터를 사용함으로써 남성음성 및 여성음성의 화자에 대해서 양호한 성별인식 결과가 구해졌다.

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신경회로망을 이용한 최적제어 설계방식 (Optimal Control Design Method Using the Neural Network)

  • 권성훈;이인재;정지원;김한웅;엄기환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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    • pp.295-299
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    • 1998
  • 최근 여러 분야에서 필요성이 증대되고 있는 최적제어, 최적설계 및 최적추정에 대하여 신경회로망을 이용하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 3점 탐색 알고리즘을 사용하여 성능지표의 최소값을 찾아내어 이 때의 가중치를 신경회로망의 가중치 초기값으로 설정하여 다시 학습시킴으로서 보다 효율적인 학습결과를 얻을 수 있었다. 제안한 방식을 최적제어에 대하여 시뮬레이션하여 유용성을 확인하였다.

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신경회로망을 사용한 N 비트 패리티 판별 (N bit Parity Discrimination using Perceptron Neural Network)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.149-152
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    • 2009
  • 본 논문에서는 오차역전파 알고리즘을 사용한 3층 구조의 퍼셉트론형 신경회로망으로 네트워크의 학습을 실시하여, N비트의 패리티판별에 필요한 최소의 중간유닛수의 해석에 관한 연구이다. 따라서 본 논문은 제안한 퍼셉트론형 신경회로망의 중간 유닛의 수를 변화시켜 N 비트의 패리티 판별 실험을 실시하였다. 본 시스템은 패리티 판별의 실험을 통하여 N 비트 패리티 판별이 가능하다는 것을 실험으로 확인한다.

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신경회로망에 의한 역 필터링 기법 (Reverse Filtering Method by Neural Network)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.695-698
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    • 2009
  • 본 논문에서는 음원으로부터 나온 음과 동일한 음을 들을 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목적으로 하여 이 두 개의 음으로부터 전달되어온 음장의 상태를 구하여 이 역 필터를 구성하는 방법을 연구한다. 본 논문에서는 최소 2승 평균법(Least Mean Square, LMS)을 사용하여 FIR 필터(Finite Impulse Response)의 계수를 계산하여 이를 갱신함으로써 역 필터법을 구축하는 방법을 사용한다. 또한 이 방법과는 별도로 LMS법의 부분을 신경회로망에 대처하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 실험으로부터 상당히 간단한 파형에 비선형인 왜곡이 있는 것을 본 논문에서 제안한 신경회로망에 의한 학습 가능한 것을 확인하였다.

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LPC 켑스트럼 및 FFT 스펙트럼에 의한 성별 인식 알고리즘

  • 최재승;정병구
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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    • pp.63-65
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    • 2012
  • 본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.

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Hybrid Kohonen 네트워크에 의한 항공영상 클러스터링 (Areal Image Clustering using Hybrid Kohonen Network)

  • 이경희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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    • pp.250-251
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    • 2015
  • 본 논문에서는 자기 조직화 기능을 갖는 Kohonen의 SOM(Self organization map) 신경회로망과 주어지는 데이터에 따라 초기의 클러스터 개수를 설정하여 처리하는 수정된 K-Means 알고리즘을 결합한 Hybrid Kohonen Network 를 제안한다. 또한, 실제의 항공영상에 적용하여 고전적인 K-Means 알고리즘 및 고전적인 SOM 알고리즘보다 우수함을 보인다.

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