• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.727-732
• /
• 2012

본 논문은 DCT, DWT와 역전파 신경망을 이용하여 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 심전도 신호로부터 정상파와 부정맥 분류를 제안하였다. 역전파 신경망에 사용할 특징입력을 추출하기 위해 첫 번째 단계에서는 DCT 변환을 이용하여 15개의 계수를 선택하였다. 두 번째 단계에서는 DWT 변환 후 각 detail 계수들의 최대값, 최소값, 평균, 분산, 표준편차를 추출하였다. 역전파 신경망은 55개의 특징입력을 이용하여 정상파와 부정맥 파형을 분류하였고, 98.8%의 분류 성능을 나타냈다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제8권2호
• /
• pp.163-171
• /
• 1997

공학 분야에서 신경망에 대한 관심은 신호처리, 로보틱스, 컨트롤, 문자인식, 패턴인식 그리고 컴퓨터 그래픽 분야등에서 연구되고 있으며, 이들은 함수근사응용과 밀접한 관련이있다. 통계학 분야에서는 패턴인식의 판별분석, 주성분분석, 회귀분석 그리고 군집분석을 위한 신경망등에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 문자인식을 위한 다층 신경망을 학습시키기 위해 역전파 알고리즘이 널리 사용되고 있으나 이 알고리즘은 긴 훈련기간, 극소점 문제, 이상치(outlier)에 민감하다는 단점을 지니고 있다. 이상치에 민감한 일반적인 역전파 알고리즘의 단점을 극복하기 위해 이상치에 민감하지 않은 로버스트 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 통계물리에서 자주 사용하는 방법을 이용하여 제안한 로버스트 역전파 알고리즘을 문자인식에 적용하여 일반적인 역전파 알고리즘의 문자인식 성능과 비교하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.79-84
• /
• 1996

본 논문은 CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭 신호를 억압하기 위해 다계층 퍼셉트론을 기본으로 한 역전파 신경망을 이용하여 적응 상관기 모델을 제시하였다. 적응 상관기 구조는 빠른 수렴 율과 보다 좋은 성능을 제공하기 위해 역전파된 에러를 가진 반복적 최소 자승 역전파 알고리즘을 도입하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 동일 채널 간섭과 협대역 간섭을 고려한 신호 잡음비와 전송 전력비에 대해 직접 순차 확산 스펙트럼 적응 횡단선 필터의 비트 에러율보다 역전파 신경망을 이용한 적응 상관기의 비트 에러율이 개선됨을 보였고, 특히 간섭 대 신호비가 5dB인 곳에서 역전파 신경망을 이용한 적응 상관기가 적응 횡단선 필터의 비트 에러율보다 약 $10^{-1}$ 정도 감소되었다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제37권1호
• /
• pp.21-31
• /
• 2000

본 논문에서는 이산 시간 신경망 제어 시스템의 안정도에 대한 해석을 하도록 한다. 우선 리아프노프의 직접법을 이용하여 신경망제어기를 포함하고 있는 시스템의 안정조건을 체계적으로 유도하고 이 유도된 안정조건을 반영하여 수정된 역전파 알고리즘을 제안한다. 이 수정된 역전파 알고리즘은 유도된 신경망 제어기 시스템의 안정조건을 반영한 학습 규칙이고 따라서 이를 이용하여 학습된 신경망 제어기의 경우 안정성을 보장하게 된다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험에서는 제안한 신경망 제어 시스템의 안정조건과 이를 반영한 수정 역전파 알고리즘을 통하여 주어진 플랜트를 학습 제어하도록 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.162-165
• /
• 2002

Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있는데, 특히, 시스템모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. Neural Q-learning은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시킴으로써, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, Neural Q방식은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용하여 학습하는 절차를 취하기 때문에, 시행착오를 통하여 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용으로 인해 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점을 상속받는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Neural-0 학습의 도구로, 역전파 알고리즘으로 학습되는 MLP 신경망을 사용하는 대신 최근 들어 여러 분야에서 그 성능을 인정받고 있는 서포트 벡터 학습법을 사용하는 방법을 택하여, $\varepsilon$-SVR(Epsilon Support Vector Regression)을 이용한 Q-value 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 서포트 벡터학습 기반 Neural-Q 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.328-330
• /
• 2002

본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수와 은닉 노드의 개수 등을 달리 하면서 10,000번의 훈련을 통해서 실험 하였으며, 그 결과 1개의 은닉층을 사용한 네트워크1은 20개의 테스트 데이터 사이의 19개의 신호 중 14개를 예측하였고, 2개의 은닉층을 사용한 네트워크 2는 16개를 예측하였다. 시험 결과를 통해서 보듯이 은닉층을 2개 사용하였을 때 보다 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었으며, 역전파 신경망 모델이 주가 예측에 적합하다는 것이 증명되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제26권4호
• /
• pp.464-471
• /
• 1999

DS/CDMA 시스템은 이동통신 시스템에서 다중경로, 고의적인 반방해 전파 및 동일대역폭을 공유하기 위한 다중 사용자에 의해 발생되는 협대역 간섭과 부가적인 백색가우시안 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 다계층 퍼셉트론을 기반으로 한 역전파 신경망을 이용한 정합필터 채널 모델이 DS/CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭을 고려하면서 신호 대 잡음비와 전송 전력비에 따른 컴퓨터시뮬레이션 결과는 역전파 신경망을 이용한 정합 필터의 비트 에러율이 직접 순차 확산 스펙트럼의 RAKE 수신기의 비트 에러 율보다 적음을 입증하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
• /
• pp.469-473
• /
• 2003

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1106-1108
• /
• 2010

이 연구에서는 유전자알고리즘과 인공신경망의 특성을 결합한 유전자신경망모형에 대하여 논의한다. 이 모형을 이용하여 단기 시계열자료를 예측한다. 그 예측 결과는 유전자신경망모형이 역전파 신경망모형에서 보다 더 작은 예측오차를 보였다. 역전파 신경망보다 더 효과적임을 보임으로써 유전자신경망모형을 이용한 시계열자료 예측이 보다 효율적인 방법임을 제시한다.

• 지능정보연구
• /
• 제5권1호
• /
• pp.49-64
• /
• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.