• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.77-86
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• 1995

퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권8호
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• pp.565-572
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• 2002

학습과 추론을 위하여 유용한 방법으로 퍼지연상기억장치가 있다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 추론결과를 유도하기 위하여 퍼지연상기억장치를 학습하는 단계에서 오류 역전파를 통하여 노드들 사이의 연결가중치를 재조정하는 방법과 퍼지규칙들을 간결화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비디오 데이타의 장면전환을 검출하는 분야에 적용하여 성능평가를 수행한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권10호
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• pp.105-111
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• 1996

This paper suggests the scheme to simultaneously accomplish prediction of fracture initiation and geomeytical configuration of deformation in metal forming processes using the artificial neural network. A three-layer neural network is used and a back propagation algorithm is adapted to train the network. The Cookcroft-Lathjam criterion is used to estimate whether fracture occurs during the deformation process. The geometrical configuration and the value of ductile fracture are measured by finite element method. The predictions of neural network and numerical results of simple upsetting are compared. The proposed scheme has successfully predicted the geometrical configuration and fracture initiation.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권11호
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• pp.118-124
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• 1995

In the paper, we have proposed a new technique to determine the initial billet for the forged products using a function approximation in neural network. A three-layer neural network is used and a back propagation algorithm is employed to train the network. An optimal billet which satisfied the forming limitation, minimum of incomplete filling in the die cavity, load and energy as well as more uniform distribution of effective strain, is determined by applying the ability of function approximation of the neural network. The amount of incomplete filling in the die, load and forming energy as well as effective strain are measured by the rigid-plastic finite element method. This new technique is applied to find the optimal billet size for the axisymmetric rib-web product in hot forging. This would reduce the number of finite element simulation for determining the optimal billet of forging products, further it is usefully adopted to physical modeling for the forging design

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.247-248
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• 2008

본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.151-154
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• 2017

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.60-68
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• 1994

본 논문에서는 다층구조 순방향 신경회로망에 적용될 수 있는 것으로 입력의 특징 추출기능(Feature Extractor)이 우수한 Hebb 학습 규칙과 패턴 분류 기능(Classifier)이 우수한 BP 알고리듬을 결합한 Hybrid학습 규칙을 제안하고자 한다. 오차역전파 학습법칙을 적용한 다층구조퍼셉트론(MLP)과는 달리, 다층구조에 오차역전파 학습법칙과 Hebb학습법칙이 동시에 적용될 수 있는 Hybrid(Hebbian+BP)학습법칙은 학습시에 출력층의 연결강도를 제외한 모든 연결강도 계산에 적용되며 출력층에는 기존의 오차역전파법칙만이 적용된다. 출력층에 Hebb 학습법칙을 제외시킨것은 다층구조학습시에 학습의 수렴성에 대한 보장이 주어져 있지 않기 때문이다. 제안된 Hybrid 학습법칙의 성능평가를 위해 몇가지의 영역구분 문제에 적용한 결과 제안된 학습법이 기존의 BP보다 우수함을 보였다. 학습속도면에서는 기존의 BP법칙에 비해 훨씬 빠른 수렴속도를 보여 주었는데, 그중 한가지 예를 보면 제안된 Hybrid법칙에 의한 학습은 기존의 BP의 학습회수의 2/10만으로도 가능함을 보여주었다. 인식률에서도 제안된 법칙에 의한 결과가 BP에 의한 결과보다 최고 약 $0.77\%$ 우수하다.

• 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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.626-633
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• 1995

퍼지 시스템 모델링에 있어서, 퍼지 규칙을 인식하고 퍼지 추론의 소속함수를 조 정하기란 매우 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망을 이용함으로써, 자동으로 퍼지 규 칙을 인식하고 동시에 퍼지 추론의 소속함수를 조정할 수 있는 퍼지신경망 모델을 제 시하고, 인공신경망의 수렴도를 향상시키기 위해 개선된 역전파 알고리즘을 사용하여 학습에 사용하였다. 이 방법의 타당성을 로보트 매니풀레이터를 통해 검증 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.349-356
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• 2005

동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.