• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1292-1298
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• 2001

본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.605-608
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• 2001

다층 신경망의 학습에 쓰이는 오류 역전파 학습은 매우 효과적이지만 학습 속도가 너무 느리고 최적의 은닉충의 뉴런의 수를 결정하는 해답은 아직 없는 실정이다. 또한 가끔은 국부 최소점(Local maxima)에 빠져 학습이 끝내 이루어지지 않는 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Local maxima 를 효과적으로 탈출 할 수 있는 방법에 대해서 연구해 보았다. 국부 최소점은 연결강도와 전체 오차 사이의 이차원 공간에서 표현할 수 있는데 본 알고리즘은 이러한 연결강도와 오차와의 관계를 인위적으로 변화시켜 결론적으로 Local maxima 를 탈출하게 하는 방법을 소개한다. 본 연구에서 사용된 방법은 네트웍이 학습중에 Local maxima 에 빠졌을 때 은닉층의 뉴런의 수를 추가하여 인위적으로 연결강도 평면의 위상을 변조시킨다. 또한 은닉충의 뉴런의 수를 동적으로 변화 시키면서 최적의 뉴런의 수를 결정할 수 있게 하였다. 위 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 XOR 문제와 $10{\times}8$ 영문폰트와 숫자의 학습에 적용하여 일반적인 역전파 학습과 비교 평가하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1994년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 18 Nov. 1994
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• pp.121-125
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• 1994

본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 tabu 탐색법(radnom tabu 탐색법)을 결합계수를 구하는 학습 알고리즘으로 직접 사용하여 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 역전파법 및 tabu 탐색법을 이용한 오차역전파법과 비교한다. 그리고, 각 파라메터가 오차함수의 수렴에 미치는 영향을 조사한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.471-476
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• 2010

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 먼저, 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정하고 픽셀값의 차를 이용하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한 후 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 둘째, 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 마지막으로, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI(Hue Saturation Intensity) 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권2호
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• pp.66-75
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• 2002

본 논문에서는 역전파 신경회로망의 학습능률을 향상시키기 위한 방법으로 발생한 오차에 따라서 학습파라미터와 은닉층의 수를 적응적으로 변경시킬 수 있는 적응 역 전파 학습알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 역전파 신경회로망이 국소점으로 수렴하는 문제를 해결할 수 있고 최적의 수렴환경을 만들 수 있다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여 배타적 논리합, 3-패리티 및 7${\times}$5 영문자 폰트의 학습을 이용하였다. 실험결과, 기존에 제안된 알고리즘들에 비하여 국소점에 빠지게 되는 경우가 감소하였고 약 17.6%~64.7%정도 학습능률이 향상하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1889-1893
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• 2008

본 논문은 영상 분류 문제를 위한 support vector machines (SVMs)의 적용을 통한 분류의 성능을 다루고 있다. 본 연구에서는 영상 분류 문제에서 자연영상을 대상으로 색상, 질감, 형상 특징벡터를 추출하고, 각각의 특징벡터와 이들을 결합한 특징벡터를 사용하여 역전파 신경망과 SVM 기반의 방법을 적용하여 영상 분류의 정확성을 비교한다. 실험결과는 각각의 특징벡터중에는 색상 특징벡터값을 이용한 영상 분류가 그리고 각각의 특징벡터보다는 이들을 결합한 특징벡터를 이용한 영상 분류가 보다 우수함을 보여준다. 그리고 알고리즘간의 비교에서는 정확성과 일반화성능 측면에서 역전파 신경망보다 SVMs이 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.335-339
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• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링한다. 클러스터링된 각각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.7-16
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• 2019

신경 회로망을 구현하기 위해 다양한 시도들이 이루어지고 있으며, 하드웨어적인 개선을 위해 전용 칩 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신경 회로망을 웨어러블 디바이스에 적용하기 위해서는 소형화와 저전력 동작이 필수적이다. 이러한 관점에서 적합한 구현 방법은 FPGA (field programmable gate array)를 사용한 디지털 회로 설계이다. 이 시스템을 구현하기 위해서는 성능 향상을 위해 신경 회로망의 많은 부분을 차지하는 학습 알고리즘을 FPGA 내에 구현하여야 한다. 본 논문에서는 FPGA를 이용하여 다양한 학습 알고리즘 중 역전파 알고리즘을 구현하였으며, 구현 된 신경 회로망은 OR 게이트 연산을 통해 검증되었다. 또한 이러한 신경 회로망을 활용하여 다양한 사용자의 생체 신호 측정 결과를 분석할 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.93-103
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• 2004

침입 탐지시스템 (Intrusion Detection System: IDS)은 기존의 수동적인 탐지 기능에서 벗어나, 보다 다양한 형태와 방법론으로 연구되고 있다. 특히, 최근에는 대용량의 시스템 감사 데이터를 빠르게 처리하고 변형된 형태의 공격에 대비한 수 있는 내구력을 가진 형태의 방법론들이 요구되고 있으며, 이러한 조건을 만족하는 데이터마이닝이나 신경망을 이용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 우선. 최근의 다양한 형태의 침입경향들을 분석하고, 보다 효과적인 침입탐지를 위한 방안으로 신경망 기반의 역전파 알고리즘을 이용한 침입 탐지 시스템을 설계$.$구현 하였다. 본 연구의 시스템은 비정상행위 탐지(Anomoly Defection)와 오용탐지 (Misuse Detection)의 두 가지 방법론을 모두 수용하는 방법론을 사용하였으며, 신뢰성있는 KDD Cup ‘99의 데이터를 통한 침입패턴의 분석 및 실험을 수행 하였다. 또한 객체지향적인 네트워크 설계를 통하여 역전파 알고리즘 이외의 다른 알고리즘도 쉽게 적용이 가능하도록 하였다.