• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.317-319
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• 2000

문서는 자연어로 구성된 비정형화된 데이터이다. 이를 처리하기 위하여 문서를 정형화된 데이터로 표현하여 저장할 필요가 있는데, 이를 문서 대용물(Document Surrogate)라 한다. 문서 대용물은 대표적으로 인덱싱 과정에 의해 추출된 단어 리스트를 나타낸다. 문서 내의 모든 단어가 내용을 반영하지 않는다. 문서의 내용을 반영하는 중요한 단어만을 선택할 필요가 있다. 이러한 단어를 키워드라 하며, 기존에는 단어의 빈도와 역문서 빈도(Inverse Document Frequency)에 근거한 공식에 의해 키워드를 선택하였다. 실제로 문서내 빈도와 역문서 빈도뿐만 아니라 제목에 포함 여부, 단어의 위치 등도 고려하여야 한다. 이러한 인자를 추가할 경우 이를 수식으로 표현하기에는 복잡하다. 이 논문에서는 이를 단어의 특징으로 추출하여 특징벡터를 형성하고 이를 학습하여 키워드를 선택하는 신경망 모델인 역전파의 접근을 제안한다. 역전파를 이용하여 키워드를 판별한 결과 수식에 의한 경우보다 그 성능이 향상되었음을 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.373-376
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• 2003

의상 애니메이션은 영화나 게임, 의류 전자상거래 동 다양한 분야에서 활용될 수 있는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 연구되어왔던 기술이다. 하드웨어의 발달과 빠르고 효율적인 물리학적 모델과 수치적 적분법 등의 등장으로 옷감의 움직임을 모델링 하는 데에 그치지 않고, 더 나아가 실제 옷감처럼 자연스러운 움직임을 얻고자하는 방향으로 연구의 초점이 맞추어졌다. 본 연구에서는 사실적인 의상 애니메이션을 위해 역전파 신경망을 이용하여 실제 옷감소재를 자동으로 평가하는 옷감소재 자동 평가 알고리즘을 제시하고 실험하였다. 실험을 통해 실제 옷감과 유사한 가상 옷감을 생성할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.177-178
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• 2007

플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.137-141
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• 1989

본 논문에서는 신경망 구조의 한 모델인 feed-forward multi-layered network에 역전파 학습(back-propagation learning) 기법을 이용하여 필기체 한글 숫자를 인식하고 그 가능성을 보였다. 문자 인식에 있어 입력 대상의 모양이 왜곡되거나, 대상의 크기 혹은 위치의 변화 등과 같은 잡음 (noise)에 대해서 정확히 대상을 인식하는 데는 대상의 구조 추출에 크게 관여되므로 한글의 구조 추출에 적합하다고 생각되는 bar mask 투사법을 제안하였다. 모델의 학습을 필기체 한글 숫자 16자의 입력 패턴과 타겟 ( target) 입력의 쌍을 이용해 학습시켰다. 또한, 모델의 인식 정도를 측정해 보기 위해 시험패턴을 적용하여 훈련된 패턴과 훈련되지 않은 패턴간의 인식률을 비교하여 보았다.

• 생물정신의학
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• 제4권2호
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• pp.194-197
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• 1997

Neural network models, also known as connectionist models or PDP models, simulate some functions of the brain and may promise to give insight in understanding the cognitive brain functions. The models composed of neuron-like elements that are linked into circuits can learn and adapt to its environment in a trial and error fashion. In this article, the history and principles of the neural network modeling are briefly reviewed, and its applications to psychiatry are discussed.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권5호
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• pp.15-22
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• 2013

해저관로는 중요한 해안구조물의 하나로 연안 및 해양개발을 위해 폭넓게 사용되고 있다. 해저관로는 해저지반의 상태에 따라 파와 흐름으로 인해 주변에 세굴이 발생한다. 이로 인해 관이 뜨거나 가라앉는 경우가 발생하여 관의 내구성에 악영향을 미친다. 최근에는 해양환경에서 구조물과 여러 요인들의 복잡한 상호작용에 의한 세굴에 대해 많은 연구들이 이루어졌지만, 아직까지 세굴을 정확히 예측하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 신경망 기법으로 관로의 세굴심 자료를 분석하여 세굴심을 예측하였다. 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 신경망 모델의 학습과 검증에 총 58개의 모형실험 자료들이 사용되었다. 또한 동일한 데이터에 대해 회귀분석 기법을 통한 예측과 비교 분석하여 세굴심 예측을 위한 신경망 기법의 적용성을 검토하였다.

• 인지과학
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• 제7권4호
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• pp.141-162
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• 1996

• 한국항해항만학회지
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• 제32권8호
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• pp.589-596
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• 2008

선박의 접안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)를 사용하였고, 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며, ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 두 ANN에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.131-139
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• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.202-207
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• 1998

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.