• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.12-14
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• 2000

기존 진화 신경망 연구는 마지막 세대에서 최적의 신경망을 찾는 연구가 대부분이었다. 하지만 이 방법은 마지막 세대의 다른 신경망들이 진화와 학습을 통해 얻은 정보를 모두 무시한다. 최근에는 가능한 많은 정보를 이용해서 보다 뛰어난 성능의 시스템을 구축하기 위해, 마지막 세대의 모든 신경망들의 정보를 결합하는 다중 신경망에 관한 연구가 진행되고 있다. 효과적인 다중 신경망을 구축하기 위해서는 다양한 신경망들이 다중 신경망을 구성해서 서로 보완해 주도록 하여야 하는데, 아직까지 효과적인 다중 신경망 구축 방법은 나오지 않고 있다. 본 연구는 유전자 연산에서 다양한 해를 찾기 위해 사용하는 종분화를 이용해서 다양한 신경망들이 생성되도록 하는 다중 신경망 구축방법을 제안하고 실험을 통해 이 방법의 효용성을 보인다.

• 정보와 통신
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• 제9권11호
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• pp.47-52
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• 1992

신경망 실용화에 기본이 되는 신경망 VLSI 기술의 최근 발전 추세에 관하여 검토하였다. 대규모 고속 신경망 VLSI 구현 방법들인 디지털, 아날로그, 하이브리드 신경망 칩들을 비교하였으며, 십 수만 단위의 하이브리드 신경망 칩기술을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.139-147
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• 2003

동적 신경망은 신호예측과 같이 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(CRNN)으로 구성된 합성 신경망을 제안하고, 적응필터로 제안된 신경망을 사용하여 비선형 적응예측을 다루고 있다. 합성 신경망은 LRNN으로 IIR-MLP와 CRNN으로 Elman RNN 신경망으로 구성되어 있다. 제안된 신경망은 비선형 신호예측을 통해 평가되었으며, 예측 성능의 상대적인 비교를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 상호 비교하였다. 실험결과에 의하면 합성 신경망은 수렴속도과 정확도에서 더 우수한 성능을 보여줌으로써, 제안된 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 비정적 신호에 대한 비선형 예측에 더 효과적인 예측모델임을 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.169-178
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• 2000

본 논문에서는 단일 및 군말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트를 예측하기 위하여 인공신경망을 도입하였다. 인공신경망에 의한 결과는 낙동강 모래지반에서 단일 및 군말뚝에 대하여 수행한 일련의 모형실험결과와 비교하였다. 인공신경망 중의 하나인 오류 역전파 신경망(EBIPNN)의 적용성 검증을 위하여 600개의 모형실험결과들을 이용하였다. 그리고 신경망의 구조는 한개의 입력층과 두개의 은닉층 그리고 한개의 출력층으로 구성되었다. 전체 데이터의 25%, 50% 그리고 75% 결과는 각각 신경망의 학습에 이용되었으며 학슴에 이용하지 않은 데이터들은 예측에 이용되었다. 인공신경망 학습결과와 실험결과의 비교에 의하면, 신경망의 최적학습을 위하여 최적학습을 위하여 적합한 은닉층의 뉴런수는 각각 30개로 그리고 학습률은 0.9로 결정되었다. 전체 데이터의 50%이상으로 학습을 수행한 신경망의 모델은 정확한 예측을 하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망 모델리 수평하중을 받는 말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트의 예측에 적용될 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• 정보와 통신
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• 제33권10호
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• pp.40-48
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• 2016

본고에서는 최근 활발하게 연구되고 있는 심층 학습에 대하여 알아본다. 기계 학습 분야 중 하나인 심층 학습은 인공 신경망의 한 형태인 심층 신경망을 통해 구현된다. 심층 신경망은 기존 다층 신경망의 구조와 거의 유사한 학습 구조를 가지지만, 학습 과정에서 발생하는 부정확한 학습 문제를 해결함으로써 최근의 성공을 이끌어낼 수 있었다. 본고에서는 다층 신경망이 가지고 있던 문제점들을 심층 신경망에서 어떻게 극복하였는지 심층 신경망의 발전 과정을 통해 알아보고, 기계 학습의 기본개념을 바탕으로 이를 설명하여 비전문가들의 이해를 돕고자 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.396-403
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• 1999

본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.73-75
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• 1995

연속 음성 인식을 위한 신경망과 학습속도를 줄이기 위한 연결강도 초기화에 관해 다루고 있다. 우선 음소를 여러개의 그룹으로 나눈 후 각각의그룹에 대한 음소를 인식하는 신경망과 자신의 그룹을 판별하는 VGNN 으로 신경망을 구성한다. 여기서 구성되는 신경망은 각각의 음소를 인식하는 출력을 낼 뿐 아니라, 입력이 자신의 그룹에 속하는지 그렇지 않은지를 판별하는 출력을 낸다. 이런 신경망을 학습시키는 데 상당한 시간이 걸리므로 이 신경망의 학습속도를 줄이기 위해 학습 데이터를 사용하여 신경망의 연결 강도를 초기화한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.477-480
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• 2005

본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘의 장점을 결합하고, 개선된 유전자 알고리즘 기반의 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 살펴 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습은 비선형 함수를 이용하여 발생시킨 모의 자료를 통하여 수행하고 학습 수렴의 정도와 학습 속도 등을 비교할 수 있는 모의실험 결과를 일반 신경망 학습 결과와 함께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 신경망 제어기가 일반 신경망 학습 결과보다 수렴 정확도 및 학습 속도에서 더 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1995년도 제2회 학술대회 논문집
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• pp.21-24
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• 1995

이 논문은 지능형 정보검색을 위한 신경망 시스팀을 구축하는데 있어서 신경망을 어떻게 디자인하는 것이 가장 이상적인지에 관해 기술한다. 구체적으로 말하면, 신경망 위상 (Network Topology) 와 학습매개변수 (Learning Parameter)들이 신경망 시스팀 성능에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 문헌조사를 통해 검토하고 있다. 그 결과 신경망 위상과 학습 매개변수는 정보검색을 위한 신경망 시스팀 효율성에 강하게 영향을 미치고 있으므로 신경망 설계시 이 요소들을 신중히 고려해서 결정해야 한다.