• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.370-374
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• 1999

The proposed algorithm used the Hybrid teaming rule in the input and hidden layer, and Back-Propagation teaming rule in the hidden and output layer. From the results of simulation of tracking control with one link manipulator as a plant, we verify the usefulness of the proposed control method to compare with common direct adaptive neural network control method; proposed hybrid teaming rule showed faster loaming time faster settling time than the direct adaptive neural network using Back-propagation algorithm. Usefulness of the proposed control method is that it is faster the learning time and settling time than common direct adaptive neural network control method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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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.

• Asia pacific journal of information systems
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• v.5 no.1
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• pp.36-51
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• 1995

본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.135-140
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• 1998

본 논문에서는 신경회로망에서 가장 널리 쓰이고 있는 오차 역 전파 알고리즘(Error Back-propagation) 을 사용하여 스캐너를 모델링함으로써 스캐너의 원색 재현을 위한 방법을 제시하였다. 이것은 스캐너의 하드웨어적 특성을 고려, 입력된 영상의 원색과 출력물의 색과 일치시키는 방법이다. 우선, 오차 역전파 알고리즘에 대하여 학습 규칙을 살펴보고 학습을 위한 데이터를 추출하기 위해 고르게 분포된 색 샘플들을 계측기로 측정하여 칼라 공간에서의 X, Y, Z 값을 얻어낸다. 그 중에서 표본 샘플을 추출한다. 그리고 이를 스캐너로 스캐닝하여 얻은 R, G, B값을 오차 역전파 알고리즘의 입력값으로, 목표값은 X, Y, Z값을 사용하여 학습시킨다. 학습하는 동안 샘플 색상의 수와 중간층의 수, 노드의 수를 변화시킴으로써 최적의 결과를 얻도록 실험하였다. 결론에서는 서로간의 결과를 분석한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.1
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• pp.21-31
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• 2000

In this paper, an analysis of the stability for a class of discrete-time neural network control systems is presentd. Based on Lyapunov's direct method, a sufficient stability condition for the neural network control systems is systematically derived and the modified back propagation algorithm which reflects the derived stability condition is suggested. The modified BP originates from the derived sufficient condition and guarantees the exponential stability of the resulting trained closed system. Finally, computer simulation is included to show an example where the derived stability condition and the BP modified bythe condition is used to train the control plant.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.41 no.3
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• pp.274-280
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• 1992

In this paper, an Improved Error Back Propagation Algorithm is introduced, which avoids Network Paralysis, one of the problems of the Error Backpropagation learning rule. For this purpose, we analyzed the reason for Network Paralysis and modified the Activation Function Derivative of the standard Error Backpropagation Algorithm which is regarded as the cause of the phenomenon. The characteristics of the modified Activation Function Derivative is analyzed. The performance of the modified Error Backpropagation Algorithm is shown to be better than that of the standard Error Back Propagation algorithm by various experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.258-263
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• 1995

본 논문은 일반화된 다중 수상돌기 적 (GMDP : Generalized Multi Dendrite Product) 유닛트 신경망을 이용한 PID 적응 위치제어기를 구성하여 직류 서어보 전동기의 위치제어를 실시간 처리 하였다. 제안한 제어기를 위치제어에 적용시켜 실험한 결과 기존의 MLP 신경망 제어기를 이용한 것 보다도 샘플시간을 줄일 수 있다는 장점으로 정밀한 제어 가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 학습규칙은 기존의 역전파 학습방법이 GMDP 신경 회로망에 적용되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.591-596
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• 2000

본 논문에서는, 퍼지 신경망 시스템에 대한 최적의 규칙 베이스의 생성과 초기화를 이루기 위하여 웨이브릿 이론을 기반으로 한 퍼지 신경망 구조를 제안한다. 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 구조(WFNN)에서는 퍼지-신경망에 대하여 웨이브렛 함수의 성질과 다운스트레칭 메카니즘에 의하여 초기의 최적 퍼지 규칙 베이스를 구성하고 은닉층의 노드 개수를 최적화시키며, 에러 역전파 알고리즘에 의하여 각 파라미터의 조절과 학습이 진행된다. 역진자 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.310-316
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• 1998

본 논문에서는 기존의 퍼지 제어규칙에비해 좋은 성능을 갖는 T-S(Takagi-Sugeno)퍼지 모델을 자기조직화 지도와 역전파 신경망을 이용하여 표현하고 제어기 구현을 위한 규칙의 자동 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 신경망에 기초하여 T-S 퍼지 제어 규칙을 포현하므로써 학습 기능을 이용하여 지식 획득을 용이하게 하고, 입력 변수간의 퍼지 관계에 기반 하여 추론이 이루어지므로 각 퍼지 변수에 대한 소속 함수의 정의 과정이 불필요하게 된다. 또한 제어기로 구현되었을 때 규칙의 수나 퍼지화 및 비퍼지화 등이 구성된 추론망을 통하여 자동으로 수행될 수 있다. 때문에 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어 질 수 있게 한다. 제안된 방법을 자동차 궤도 안정화 모의 실험에 적용해 봄으로써 추론망이 규칙을 생성하여 타당한 추론을 하게 됨을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.203-206
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• 2000

신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.