• 대한조선학회지
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• 제31권1호
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• pp.39-42
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• 1994

인공 신경망은 빠른 속도와 안정성 등의 많은 장점을 갖고 있기 때문에 최근 들어서 여러 분야 에서 그 응용이 활발히 연구되고 있다. 인공 신경망의 한 모델인 홉필드 네트워크는 네트워크의 에너지를 최소화시키는 방향으로 네트워크의 상태를 바꾸며, 최소 에너지 상태에서 안정 상태를 유지하는 특징을 갖고 있다. 이러한 흡필드 네트워크의 특징은 흡필드 네트워크를 최적화 문 제에 적용시킬 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 기존의 최적화 기법은 기본적으로 국부적인 탐색 기법을 사용하기 때문에, 전역적 최적해를 구하기 위해 초기점을 달리하여 여러번 계산을 수행하여 그 중 가장 좋은 결과를 취하는 방법을 사용하여야 한다. 따라서 이러한 방법은 초 기점의 선택이 결과에 큰 영향을 미치게 되는데, 설계 변수가 많고 제한 조건이 복잡할 경우 초기점 선택에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 흡필드 네트워크와 시뮬레이티드 어닐링을 결 합하여 전역적 최적해를 찾는 기법으로서 뉴드-옵티마이저 모델을 제시하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.873-876
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• 2017

최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.487-492
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• 2004

본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 산사태 발생원인에 대한 가중치를 구하였다. 여름철 집중호우시 산사태가 많이 발생하는 강원도 강릉시 사천면 사기막리 와 주문진읍 삼교리에 해당한다. 산사태가 발생할 수 있는 요인으로 지형도로부터 경사, 경사방향, 곡률, 수계추출을, 정밀토양도로부터 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형을, 임상도로부터 임상, 경급, 영급, 밀도를, 지질도로부터 암상을, Landsat TM 영상으로부터 토지이용도와 추출하여 격자화 하였으며, 아리랑1호 영상으로부터 선구조를 추출하여 l00m 간격으로 버퍼링 한 후 격자화 하였다. 이렇게 구축된 산사태 발생 위치 및 발생요인 데이터 베이스를 이용하여 인공신경망 기법을 적용하여 산사태 발생 원인에 대한 상대적인 가중치를 구하였다. 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용한 사기막리 지역과 삼교리 지역의 산사태 가중치를 보면 GPS를 이용한 현장조사와 위성영상을 이용한 변화탐지 기법모두의 경우모두와 훈련지역을 실제 산사태 발생 지역과 경사도가 0°인 지역, 실제 산사태 발생 지역과 Frequence ratio를 이용하여 작성한 취약성도에서 산사태 발생이 낮을 것으로 예상되는 지역, Frequence ratio를 이용한 취약성도에서 산사태 발생이 높을 것으로 예상되는 지역 과 낮을 것으로 예상되는 지역의 경우에서도 경사도는 1.5～2.5배정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 산사태 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.141-141
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• 2017

본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.344-344
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• 2023

최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.251-256
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• 2007

성형외과에서는 웹 방문자를 늘리기 위하여 다양한 노력을 하고 있지만, 웹 사이트의 어떠한 속성이 웹 방문자 수를 증대시키는지에 대한 체계적인 연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 방문자 수가 많은 성형외과 웹 사이트와 방문자 수가 적은 웹 사이트를 구분하는 속성을 규명하였다. 다중 판별 분석과 의사결정 나무 기법, 신경망 분석 기법을 이용하여 방문자의 다소 (多少)를 구분하는 속성들을 도출하였다. 웹 사이트의 속성 중 '가상성형프로그램', '정보추천' 등 소수의 속성이 방문자 수의 다소(多少)를 설명하는 것으로 드러났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권11호
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• pp.901-907
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• 2021

본 연구에서는 다양한 유도탄 노즈 형상과 유동조건에 대한 공력계수를 예측할 수 있는 인공신경망 기반의 공력 산출 기법을 제시한다. Missile DATCOM를 통해 유도탄 노즈 형상, 유동조건, 유도탄 공력계수로 구성된 학습 데이터셋을 구축하였다. 인공신경망의 예측 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리 과정으로 데이터 정규화를 진행하였고, 과대적합을 방지하기 위해 신경망 학습 과정 중 드롭아웃 기법을 사용하였다. 신경망을 통해 학습하지 않은 유도탄 노즈 형상과 유동조건에 대한 공력계수를 예측하였고 이를 Missile DATCOM 해석 결과와 비교하여 신경망의 성능을 검증하였다. 그 결과 본 연구에서 구축한 신경망은 학습하지 않은 유도탄 노즈 형상과 유동조건에 대한 유도탄 공력계수를 정확하게 산출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.847-850
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• 2010

최근 많은 수문학자들은 전지구적 기후변화로 인한 피해 예방과 저감을 위해 기후변화가 수문학적으로 어떤 영향을 미치고 있는지 알기 위해 많은 연구를 진행하고 있으며, 기후변화시나리오를 작성하고자 이산화탄소 배출농도를 가정하여 다양한 시나리오를 생성하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 수자원 관리를 위해 저해상도의 GCM(General Circulation Models) 모형에서 생성되는 모의결과를 유역 규모의 단위로 스케일 상세화 기법(downscaling)을 적용 시켜 보고자 한다. 이를 위해 2007년 IPCC AR4와 함께 제시된 SRES A1B 시나리오를 채택하여 우리나라 기상청이 연구에 참여 제공하고 있는 EHCO-G 모델의 모의결과를 이용하여 소양강 유역에 적용하였다. 상세화 기법으로는 현재와 과거의 입력값들과 이에 대응된 출력값들을 알고 있는 경우에 미래의 새로운 입력값들에 대한 예측값들을 추출하는데 유용하며, 비선형적 비연속적인 특성이 강한 모델에 강점을 가지고 있는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델을 사용하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.343-350
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• 2003

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 해석기술을 지반공학 분야에서 활용하는 경우가 점점 다양해지고 있다. 이 연구에서는 초음파에 의해 증가된 토양수세법의 효율성을 해석하는 모델개발에 인공신경망기법을 적용하였다. 실내시험을 통하여 인공신경망을 위한 입력자료를 확보한 뒤 이를 이용하여 모델을 학습시킨 후 모델검증을 실시하였다. 해석 변수, 즉 모멘텀항, 학습률, 전이함수 종류, 은닉층 수 및 노드 수 등을 달리하여 연구를 수행하였으며 최적의 조건을 도출한 후 개발된 모델의 검증을 실시하였다. 개발된 모델의 검증결과 측정값과 예측값의 상관관계가 매우 높게 나타났으며 이를 통하여 수학적 모델 수립이 곤란한 토양수세 초음파 기법의 전반적인 고찰의 기초를 확립하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.285-292
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• 2019

PC, SNS, IoT의 대중화로 수많은 데이터가 생성되고 그 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 거대한 양의 데이터를 활용하는 방법으로 인공신경망 학습은 최근 많은 분야에서 주목받는 주제이다. 인공신경망 학습은 음성인식, 이미지 인식에서 엄청난 잠재력을 보였으며 더 나아가 의료진단, 인공지능 게임 및 얼굴인식 등 다양하고 복잡한 곳에 광범위하게 적용된다. 인공신경망의 결과는 실제 인간을 능가할 정도로 정확성을 보이고 있다. 이러한 많은 이점에도 불구하고 인공신경망 학습에는 여전히 프라이버시 문제가 존재한다. 인공신경망 학습을 위한 학습 데이터에는 개인의 민감한 정보를 포함한 다양한 정보가 포함되어 악의적인 공격자로 인해 프라이버시가 노출될 수 있다. 공격자가 학습하는 도중 개입하여 학습이 저하되거나 학습이 완료된 모델을 공격할 때 발생하는 프라이버시 위험이 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 신경망 모델의 공격 기법과 그에 따른 프라이버시 보호 방법을 분석한다.