• 산업기술연구
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• 제16권
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• pp.197-205
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• 1996

In this paper, we propose a new neural architecture. We synthesize the architecture from a combination of structures known as MRCCN (Multi-resolution Radial-basis Competitive and Cooperative Network) and BPN (Backpropagation Network). The proposed neural network is able to improve the learning speed of MRCCN and the mapping capability of BPN. The ability and effectiveness of identifying a ninlinear dynamic system using the proposed architecture will be demonstrated by computer simulation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.186-192
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• 1995

본 연구에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘과 변수선택 방법을 이용하여 모델의 구조 동정을 행하고, 신경회로망의 Back-propagation 학습방법을 이용하여 파라메터동정을 행하 는 새로운 퍼지모델링 알고리즘을 제안하였다. 실제 데이터를 이용하여 전력부하예측시스템 을 설계하였으며 그 결과 타당성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.737-740
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• 2004

본 논문에서는 차종 식별을 위해 차량 영상의 질감 특징을 사용하였다. 차량의 질감 특징 정보를 얻기 위한 관심영역으로 라디에이터 그릴 부분을 선택하였다. 추출된 관심영역으로부터 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 사용하여 질감 특징 값을 추출하였고, 그 특징 값들을 입력으로 취하는 3층의 신경회로망을 구성한 후 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 학습을 시켜서 차종 식별을 시도하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권3호
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• pp.197-205
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• 2002

본 연구에서는 잡음이 존재하는 공간에서 획득한 음성신호로부터 후두질환을 감별진단 할 수 있는 분류기를 구현하였다. 이를 위해 후두질환 환자로부터 수집한 /아/ 모음에 잡음을 혼입하여 음성 신호를 획득하였고, 여러 가지 후두질환을 감별진단 할 수 있는 파라미터를 추출하였으며. 이를 입력으로 하는 계층적 신경회로망을 구성하여 후두질환을 감별진단 하도록 하였다. 감별진단용 분류기는 다섯 단계의 계층적 신경회로망으로 구성하였다 첫 번째 신경회로망은 정상 양성 후두질환과 악성 후두질환을. 두 번째 신경회로망은 정상과 양성 후두질환을 감별진단 하도록 하였다 그리고 세 번째 신경회로망은 양성 후두질환 중 후두용. 성대결절 후두마비를 감별진단 하도록 하였으며. 네 번째와 다섯 번째 신경회로망은 성문암 1-4기를 감별진단 하도록 구성하였다. 분류기에 적용된 신경회로망은 다층퍼셉트론 구조로써 역전파 알고리듬으로 학습시켰으며, 선형변환 표준점수변환 등 전처리과정을 적용하여 분류기의 성능을 개선하였다. 후두질환의 감별진단 결과 후두용 88.23%. 정상. 성대결절. 후두마비 100%. 성문암 1기 90%, 성문암 2-4기 100%의 감별진단율을 관찰할 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.124-131
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• 1998

본 논문에서는 건축물의 수배전설비에서 발생하는 경보를 신경 회로망과 고장 진단 지식베이스를 적용하여 감시의 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 경보 처리시스템은 역전파 알고리즘의 누가 역전파 알고리즘을 이용하여 다중 경보 발생에서 최소 경보요소를 추출하는데 사용하고 추출된 경보는 사전에 정의된 고장진단 지식베이스를 이용하여 셜비 유지보수 정보를 화면에 전개하도록 구성하였다. 제안된 감시기법의 유용 성을 확인하기 위하여 5가지의 가상 시나리오를 통해서 신경 회로망의 적용 가능성을 확인할 수 있었으며, 비전문가라도 설비의 유지관리 업무가 가능하도록 개발되었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.5-13
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• 1994

본 논문은 음소인식을 위한 신경회로망에 관한 연구로서, 시간 지연 신경회로망을 이용하여 음소인식을 수행하였다. 또한, 본 논문은 대규모 시간지연 신경망에도 적합한 음성 인식 신경망의 학습 방법에 제안한다. 연속 음성의 인식을 위해 반드시 선행되어야 하는 음소의 정확한 인식을 위하여 우수한 성능을 보이고 있는 시간지연 신경망을 사용하였으며, 인식 대상 음소수가 증가하여도 신경망을 최적으로 수렴시킬 수 있는 시간지연 신경망의 새로운 알고리즘을 제시하였다. 확률론적 접근법인 코우쉬 알고리즘을 에러 역전파 알고리즘에 결합하는 시간지연 신경망의 새로운 학습 알고리즘을 사용한 실험이 수행되었다. 화자 2인을 대상으로 한 3분류의 음소군 인식 실험에서 $98.1\%$의 인식률을 얻었으며, 제안된 알고리즘이 시간지연 신경망의 더욱 우수한 인식률과 수렴 시간의 단축에 효율적이었음을 보였다.

• 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.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.53-61
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• 2006

본 논문은 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위한 적응 퍼지-뉴로 제어기를 제시한다. 이 알고리즘의 설계는 퍼지제어와 신경회로망을 사용하는 퍼지-신경회로망 제어기에 기초한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기는 신경회로망의 학습패턴과 같은 퍼지 룰을 사용하고 또한 지령값과 실제값 사이의 오차를 최소화하기 위하여 신경회로망의 뉴런사이의 하중을 역전파 알고리즘 방법을 사용하여 조절한다. 적응 기준 모델 설계는 기준모델의 출력과 전동기 속도 사이의 오차와 오차 변화분을 기초로 한 퍼지 로직에 의하여 실행되는 적응 메카니즘을 제시한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에 대한 분석으로 평가한다. 제안한 제어시스템의 실험 결과는 고성능과 파리미터 변동과 정상상태 정확성, 순시응답의 강인성을 가진다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-49
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• 2008

IPMSM 드라이브는 하중 비에 대한 출력이 우수하여 전기자동차 등 응용분야에서 관심이 증가하고 있다. 이러한 응용분야에서 최대 효율을 얻기 위하여 본 논문은 신경회로망 제어기법을 제시한다. 동손과 철손으로 구성된 제어가능한 전기적 손실은 신경회로망의 오류 역전파 알고리즘(EBPA)를 이용하여 최소화시킬 수 있다. 손실의 최소화는 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 가능하게 한다. 본 논문에서는 신경회로망의 EBPA를 이용하여 전동기 구동에 대하여 d축 인덕턴스, 전기자 저항, 역기전력 상수 변화와 같은 파라미터 변동을 시간으로 계산하여 고성능 및 강인성 제어를 제시한다. 제시한 알고리즘은 IPMSM 드라이브 시스템에 적용하고 효율최적화 제어에 의해 제어된 동작특성을 분석하여 논문의 타당성을 입증한다.