• 한국음향학회지
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• 제17권8호
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• pp.19-24
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• 1998

이 논문에서는 능동 소음 제어 시스템을 구성하는 요소들인 증폭기와 저주파 필터 와 같은 소자들의 비선형 특성과 공간에서의 주파수 대역에 따른 비선형 특성을 보상하여, 보다 효과적인 능동 소음 제어기를 설계하기 위해 시간 지연 신경 회로망을 이용하는 새로 운 방법을 제안한다. 공간을 포함한 2차 경로 함수를 모델링하여 보다 나은 성능을 갖는 능 동 소음 제어기를 구성하기 위한 기존의 최소 자승 오차 알고리듬에 기반한 filtered-x least mean square(LMS) 알고리듬과 오차 역전달 학습 알고리듬을 갖는 시간 지연 다층 구조 인 식자를 이용한 결과를 간단한 실험을 통하여 그 성능을 비교 분석한다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.987-994
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• 2020

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 CNN(: Convolutional Neural Network) 계층의 커널 사이즈가 성능에 미치는 영향을 위한 연구하였다 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 잡음감쇠 성능을 개선한다. 100-neuron, 16-filter CNN 필터와 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 이는 음성신호가 갖는 유성음 구간에서의 준주기적 성질을 이용하는 것이다. 본 연구에서 커널 사이즈에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 커널 사이즈가 16 정도일 때 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 및 평균절대값오차(MAE: Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 사이즈가 이보다 더 작거나 커지면 MSE 및 MAE 값이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 음성신호의 경우 커널 사이즈가 16 정도일 때 특성을 가장 잘 포집할 수 있음을 알 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.679-690
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• 2015

교통사고 피해를 최소화하기 위해서는 차량과 도로 체계에 대한 공학적인 개선을 통하여 교통사고 원인을 제거해야 한다. 일반적으로 안정성과 효율성이 부족한 도로는 교통사고가 지속적으로 발생할 가능성이 크고 이를 개선하는데 막대한 사회적 비용과 시간이 소요되며, 부적절한 환경 요인으로 발생한 교통사고는 국가적으로 큰 피해를 발생시키게 된다. 따라서 본 연구는 최근 인공지능 분야 중 활발히 연구 중인 역전파 알고리즘(Back-Propagation Algorithm : BPA)을 이용하여 신호교차로를 대상으로 최적의 교통안전 평가기법을 제시하고자 하였다. 본 연구는 광주광역시내 교통혼잡과 교통사고가 빈번하게 발생하고 있는 신호교차로 지점을 대상으로, BPA를 이용하여 보다 신뢰성 높은 교통안전 평가 모형을 개발하고자 다음과 같은 일련의 방법으로 연구를 수행하였다. 첫째, 신호교차로 교통사고와 교통상충간의 순위상관분석을 실시하여 교통사고 순위와 교통상충 순위가 통계적으로 유의함을 확인하였다. 이는 교통상충이 신호교차로 교통안전 평가 변수로 사용될 수 있음에 따라 설명변수로 입력되고 교통사고가 종속변수인 선형회귀모형을 개발하는데 이용하였다. 둘째, 신호교차로의 교통량과 진입 진출 차로수 차이 등을 교통사고의 설명변수로 간주하여 다중회귀분석을 통해 교통사고 예측모형을 개발하였다. 셋째, 교통량과 도로 기하구조 요소를 모형의 설명변수로 설정하고 교통상충을 종속변수로 하여 BPA를 이용한 최적의 교통안전 평가 모형을 개발하였다. 마지막으로, 교통사고 실측값, 다중회귀모형, BPA에 의한 교통사고 예측값을 평균제곱근오차 방법으로 모형의 적합도 비교 분석을 하였다. 본 연구의 결과, BPA에 의해 도출된 교통사고 예측값과 교통사고 실측값 사이의 평균제곱오차는 3.89로 계산되어 BPA가 다중회귀 모형보다 상대적으로 교통안전 평가능력이 우수한 것으로 나타나 실제 신호교차로 교통안전도를 평가하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되고 추후, 교통안전정책 수립시 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2264-2275
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• 1994

본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.

• 센서학회지
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• 제8권1호
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• pp.45-52
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• 1999

이 논문에서는 오차 역전파 학습 알고리듬의 학습 속도를 향상시키기 위한 새로운 학습 방법을 제안한다. 제안하고자 하는 방법은 시그모이드 형태를 갖는 신경회로망의 활성화 함수(activation function) 자체에 고차항(higher order)을 적절히 이용하여 초기 학습 단계에서 발생할 수 있는 조기 포화(premature saturation) 현상을 계산량의 큰 증가 없이 효과적으로 대처할 수 있다. 고차항을 이용함으로써 은닉층 활성화 함수의 도합수가 작은 값으로 감소함에 따라 신경망의 연결 강도를 학습시키는 학습율은 적응적으로 큰 값을 갖게 된다. 또한, 은닉층에 고차항을 이용하는 제안한 방법에 모멘텀(momentum) 학습 알고리듬을 결합하는 새로운 hybrid 학습 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하고자 하는 학습 방법과 기존의 방법들과의 학습 속도 성능을 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.585-594
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• 2000

생산현장이나 불확실한 환경에서 자율이동로봇의 정확한 경로 추종은 고전적 제어 알고리즘인 경우에 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경망을 이용하여 이동로봇이 바닥 위에 설치된 선을 따라갈 수 있도록 하였다. 로봇에 부착된 3 개의 센서들로부터 인식된 정보뿐만 아니라 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 10등분된 세밀한 정보가 입력패턴으로 학습되기 때문에 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 이동로봇은 라인을 따라 원활하게 이동한다. 로봇이 목적지까지 이동하는데 걸리는 시간이 단축되고 라인과의 오차를 최소화하는 효과를 가져온다. 제안된 신경회로망 제어기의 효과를 검증하기 위하여 이동로봇의 이동 각의 변화에 따른 두개의 모터의 속도 변화가 컴퓨터로 시뮬레이션 된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1949-1954
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• 2010

자이로스콥은 네비게이션을 가이드하거나 특성을 제어하는데 적절한 관성 측정도구로 사용되었다. 매우 민감 한 센서로서의 정확성은 저회전율 역전파 사이의 진동수 커플링으로 인한 폐쇄영역(데드 밴드)으로 결정된다. 이 진동 커플링은 위상차가 없으며, 각증분 값은 검출되지 않는다. 이 문제는 자이로스콥의 기계적인 진동으로 해결될 수 있다. 본 논문은 FEM을 통해 이론적 식들의 이론적 고려사항과 증명의 방법으로 기계 진동의 설계방법을 제시한 것 이다. 결과적으로, 공명 진동수와 최대 진동률의 최대 예측 오차는 5 %이하였다. 진동의 기계적 성능을 위한 이론식 들은 타당하다고 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.472-478
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• 2006

본 논문에서는 기동표적의 추적에 대한 새로운 퍼지 뉴럴 네트워크 기반의 다중모델 기법을 소개한다. 표적의 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 이 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크가 이용되었다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.170-177
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• 2009

The objective of this study is to evaluate an acoustic emission (AE) source characterization and fracture behavior of the SM45C steel by using back-propagation neural network (BPN). In previous research Ref. [8] about k-nearest neighbor classifier (k-NNC) continuity, we used K-means clustering method as an unsupervised learning method for obtaining multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, risetime, duration and counts to peak. Similarly, we applied k-NNC and BPN as a supervised learning method for obtaining multi-variate AE working data sets. According to the error of convergence for determinant criterion Wilk's ${\lambda}$, heuristic criteria D&B(Rij) and Tou values are discussed. As a result, in k-NNC before fracture signal is detected or when fracture signal is detected, showed that produce some empty classes in BPN. And we confirmed that could save trouble in AE signal processing if suitable error of convergence or acceptable encoding error give to BPN.