• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.330-340
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• 1998

자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.388-395
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• 1999

본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.77-82
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• 2008

본 논문에서는 대중음악 코드진행 과정에 있어서 패턴 분석을 이용하여 멜로디를 추가하는 방법을 소개한다. 먼저, 멜로디를 신경망의 입력으로 사용되는 비트패턴으로 변환하는 방법을 기술한다. 멜로디 추가 방법은 역전파 신경망 학습을 통해 멜로디 작곡 패턴을 학습시키고 학습 된 데이터를 바탕으로 멜로디를 생성하도록 설계하였다. 실험결과 신경망 학습을 이용한 컴퓨터의 작곡 가능성을 확인하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제16권4호통권71호
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• pp.443-452
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• 2004

인간의 뇌와 유사한 병렬 연산 모델을 활용하여 다양하고 복잡한 비선형적인 문제에 효과적으로 연관관계를 조직화 할 수 있는 인공신경망에 관한 연구가 근래에 공학의 넓은 분야에서 도입되고 그에 따른 많은 성과가 나타나고 있다. 본 연구에서는 설계자의 판단력과 경험에 의존 하던 기존의 예비구조설계 단계에 효과적인 인공신경망을 적용하여 예비 구조설계 단계에 컴퓨터를 이용한 정형화된 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 각 구조물의 일반적인 설계과정에 따른 다단계 신경망을 제시하고 인공신경망의 학습은 역전파알고리즘과 유전알고리즘을 적용하여 예비구조설계의 원형을 구현한다. 이와 같이 구성된 다단계 신경망을 사장교의 예비구조설계 단계에 활용하여 본 연구의 적용성과 두가지 학습기법에 따른 결과를 비교 분석 한다.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.48-53
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• 2001

본 논문에서는 에러 역전파 알고리듬에 기반한 다층 퍼셉트론의 학습 속도를 개선하기 위해 선택적 주의 학습방식을 제안한다. 제안된 방식은 학습 과정에서 세 가지 선택적 주의 기준을 적용하여 학습 데이터베이스 내의 일부 데이터만을 입력 패턴으로 사용하거나 주어진 입력 패턴에 대해 신경회로망내의 특정 영역만 선택적으로 학습이 이루어지도록 한다. 이러한 선택적 주의 기준은 다층 퍼셉트론의 출력층에서 계산된 평균 자승 에러와 은닉층의 각 노드에서 획득된 클래스 의존적인 적합도(relevance)를 이용하여 설정된다. 학습 속도의 개선은 학습 반복 횟수 당 계산량을 줄임으로써 이루어진다. 본 논문에서는 고립 단어 인식시스템에서의 화자 적응 문제에 대해 제안한 선택적 주의 학습방법을 적용하여 그 유효성을 알아보았다. 실험 결과로부터 제안한 선택적 주의 기법이 학습 속도를 평균 60%이상 개선시킬 수 있음을 확인하였다

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.30-39
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• 2007

본 연구는 고안전도 차량의 자율주행을 위해 필수적인 장애물 차량 탐지를 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 먼저 칼만필터를 이용해 차량에 부착된 CCD 카메라에 의해서 획득한 전방 영상으로부터 주행차선의 경계를 탐지한다. 그리고 탐지된 경계의 회귀분석을 통해 차선을 인식한다. 다음으로 주행 방향을 인식하기 위해 탐지된 차선내의 도로 굴곡 파라미터를 오류 역전파 알고리즘의 입력값으로 사용한다. 마지막으로 전방과 측방에 탐지영역을 설정함으로써 탐지영역으로 들어오는 장애물 차량을 탐지할 수 있다. 제안한 방법으로 실험한 결과 주행방향 인식과 장애물 차량의 인식 모두 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.102-108
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• 2011

기존의 선박 내 조명 제어 시스템은 구축의 복잡성, 높은 설치 비용 및 유지 관리 비용 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 선박 환경에서 저비용, 고효율의 조명제어 시스템을 설계하였다. 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 감성을 인식하여 LED 조명을 제어하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 역전파 신경망 알고리즘을 이용하여 감성을 분류한다. 3,000개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 88.7%의 정확도를 가졌다. 분류된 감성은 HP(Hewlett-Packard)의 'The Meaning of Color'에서 정해 놓은 20개의 컬러 감성 모델과 비교하여 가장 적절한 출력치를 찾아 적색, 녹색, 청색 LED Lamp에 전류 또는 주파수를 조절하는 방법으로 LED Lamp의 밝기 또는 광색을 조절함으로써 소모 전력을 약 20%로 절감하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.157-168
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• 1993

본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.115-119
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• 2006

채널은 무선망에 있어서 한정된 주요 자원 중의 하나이다. 다양한 채널 관리 기법들이 제시되어 왔으며, 최근 들어 가드채널의 최적화 문제가 부각되고 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 지능적인 채널 관리 기법을 제안한다. 신경망의 학습 데이터 생성과 성능분석을 위하여 SRN(Stochastic Reward Net) 채널 할당 모델이 개발된다. 제안된 기법에서 신경망은 지도학습 방법인 역전파 알고리즘을 이용하여 최적의 가드채널 값 g를 계산하도록 학습한다. 학습된 신경망을 이용하여 최적의 g를 계산하고, 이를 SRN모델에서 구해진 결과와 비교한다. 실험결과는 신경망에서 구한 가드채널 수와 SRN 모델로부터 구한 가드채널 수의 상대적 차이가 없음을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.625-632
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• 2021

본 논문은 잡음감쇠기에서 CNN(Convolutional Neural Network) 계층의 필터 수가 성능에 미치는 영향을 연구하였다 이 시스템은 적응필터 대신 신경망 예측필터를 이용하며 심층학습방법으로 잡음을 감쇠한다. 64-뉴런, 16-커널 CNN 필터와 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 필터 수에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 프로그램을 작성하고 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과, 본 시스템은 필터 수가 16일 때 MSE(Mean Squared Error) 및 MAE(Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 필터가 4개 일 때 성능이 가장 낮은 것을 볼 수 있다. 그리고 필터가 8개 이상이 되면 필터 수에 따라 MSE 및 MAE 값이 크게 차이나지 않는 것을 보여주었다. 이러한 결과로부터 음성신호의 주요 특징을 표현하기 위해서는 약 8개 이상의 필터를 사용해야 한다는 것을 알 수 있다.