• 한국지반공학회논문집
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• 제20권8호
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• pp.67-75
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• 2004

산사태는 인간의 생명과 재산을 위협하는 가장 주요한 자연재해중의 하나이다. 일반적으로 산사태는 토질물성, 지질학적 및 지형학적 특성과 같은 복잡한 문제로 인하여 발생하게 된다. 인공신경망모델은 많은 연구분야에서 적용되고 있으며, 복잡한 문제를 해결하는데 사용되는 유용한 계산방법이다. 본 논문에서는 자연사면의 산사태 발생여부를 조사하기 위하여 오류역전파를 이용한 인공신경망모델을 제안하였다. 제안된 인공신경망 모델은 두가지 경우에 대한 산사태 발생여부의 평가가 가능하다. 한가지는 토질물성데이터만을 적용한 경우이고, 다른 한가지는 토질물성, 지형 및 지질데이터를 적용한 경우이다. 사면의 안정성을 합리적으로 평가하기 위하여, 인공신경망모델을 적용한 SlideEval(Ver. 1.0)을 개발하였다. 인공신경망모델을 이용한 사면의 안정성 평가는 매우 정확한 것으로 나타났다. 특히, 인공신경망모델을 이용한 산사태 예측은 토질물성데이터만을 적용한 경우보다 토질물성, 지형 및 지질데이터를 적용한 경우가 안정하고 정확한 것으로 나타났다. 그리고, 산사태 발생예측에 대한 통계적인 분석결과(한국지질자원 연구원, 2003)와 비교 검토하여 보면 인공신경망 예측결과와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망을 이용한 SlideEval (Ver. 1.0)프로그램은 산사태를 예측하여 사면의 안정성을 평가하는데 적용이 가능하다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권8호
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• pp.77-87
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• 2004

본 논문에서는 국내 서남해안 11개 지역에서 수행된 63회의 피에조콘 시험결과와 176개의 선행압밀하중 자료로부터 국내 연약지반의 선행압밀하중 예측을 위한 오차 역전파 알고리즘으로 학습된 피에조콘 인공신경망 모델을 구축하였다. 전체 자료 중 147개의 자료만이 인공신경망 모델 구축을 위한 학습과정에 사용되었으며 학습에 사용되지 않은 29개의 자료를 구축된 인공신경망의 검증에 활용하였다. 또한 기존의 경험모델 및 이론모델과 비교하여 제안된 인공신경망 모델의 유용성을 확인하였다. 연구를 통하여 4-4-9-1의 구조를 갖는 간단한 다층 인공신경망이 구축되었으며 입력값으로는 피에조콘 선단저항력 $q_T$, 관입간극수압 $u_2$그리고 지반의 총상재하중 $\sigma_{vo}$ 및 유효상재하중 $\sigma'_{vo}$ 이 사용되었다. 제안된 인공신경망 모델은 학습되지 않은 새로운 검증자료에 대한 예측을 통하여 입력변수들과 선행압밀 하중 간의 비선형적 상관관계를 성공적으로 모델하는 것으로 검증되었으며 정확성면에서는 기존의 이론모델과 국내외 경험모델과 비교할 때 월등히 향상된 예측능력을 가진 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 제안된 모델은 국내 특정지 역에 대한 모델이 아니라 서남해안의 다양한 지반특성을 갖는 지반에서 수행된 자료를 바탕으로 구축되어 데이터베이스에 포함되지 않은 지역에 대하여도 매우 타당성있는 예측결과를 주어 특정지역에 국한된 지역의존적 예측이 아닌 일반화된 지역에서 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.540-540
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• 2015

유역의 하천관리 및 홍수관리를 위하여 강우량을 정확하게 예측하고자 많은 수문학자들에 의해 강우량을 예측하는 연구를 진행하였다. 강우를 예측하기 위한 여러 가지 방법 중 인공신경망을 이용하여 강우를 예측하는 선행연구들을 살펴볼 수 있었다. 그러나 기존에 강우량을 예측하는 사례들을 살펴보게 되면, 강우사상이 발생된 후 강우량 예측은 비교적 높은 정확도를 가지고 있으나, 강우가 발생하기 시작하는 시점에 대한 강우량 예측은 그 정확성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 무강우 기간에도 보다 정확하게 강우량을 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 강우량 이외에도 기온, 풍속, 습도, 증기압, 전운량을 인공신경망의 입력자료로 활용하고자 하였다. 입력자료을 구성을 여러 가지 CASE로 구분하여 부산지점의 강우량을 예측하고 그 정확성을 평가하고자 하였다. 이 때, 사용되는 자료는 기상청 부산지점에서 제공하고 있는 1시간 간격자료를 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공신경망 모형을 이용하여 예측된 강우량은 부산 내에 위치한 하천관리 뿐 만 아니라 하천의 홍수 예 경보에 필요한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.916-919
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• 2018

심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.47-56
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• 2001

본 논문에서는 단일 및 군말뚝의 수평변위를 예측하기 위하여 신경망 학습속도의 향상과 지역 최소점 수렴을 방지하는 Readjusting 기법을 적용한 인공신경망을 도입하였다. 이 인공신경망을 M-EBPNN 이라고 한다. M-EBPNN에 의한 결과는 낙동강 모래지반에서 단일 및 군말뚝에 대하여 수행한 일련의 모형실험결과와 비교하였으며, 그리고 신경망의 학습속도와 지역 최소점의 수렴성을 평가하기 위하여 오류 역전파 신경망(EBPNN)의 결과와도 비교 분석하였다. M-EBPNN의 적용성 검증을 위하여 200개의 모형실험결과들을 이용하였으며, 신경망의 구조는 EBPNN의 구조와 동일한 한 개의 입력층과 두 개의 은닉층 그리고 한 개의 출력층으로 구성되었다. 전체 데이터의 25%, 50% 그리고 75% 결과는 각각 신경망의 학습에 이용되었으며 학습에 이용하지 않은 데이터들은 예측에 이용되었다. 그리고, 신경망의 최적학습을 위하여 적합한 은닉층의 뉴런 수와 학습률은 EBPNN에서 결정한 값들을 본 신경망에 이용하였다. 해석결과들에 의하면, 동일한 학습패턴에서의 M-EBPNN이 학습 반복횟수는 EBPNN 보다 최고 88% 감소하였으며 지역 최소점에 수렴하는 현상은 거의 나타나지 않았다. 따라서, 인공신경망 모델이 수평하중을 받는 말뚝의 수평변위 예측에 적용될 수 있는 가능성을 보여 주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1191-1194
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• 2022

인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.123-141
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• 2023

인공신경망을 이용한 모델 개발에서 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 주고, 양질의 충분한 데이터가 인공신경망 훈련을 위해 필요하다. 하지만, 공학 분야에서는 적은 양의 데이터로 모델을 개발해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 논문은 토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량에 대한 적은 수의 데이터(83 개)를 사용하여 인공신경망 모델의 예측 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. Michaelis-Menten 식으로 표현되는 암모니아 방출량 문제는 11개 입력변수에 대하여 2개 출력변수로 구성되었다. 출력변수는 최대 질소 발생량(N_max, kg/ha)과 N_max의 절반에 도달하는 시간(K_m, h) 이다. 범주형 입력변수에 대해 다차원 등간격 기법인 one-hot encoding 을 이용하여 데이터 전처리를 수행하였고, 훈련데이터 66개에 대하여 generative adversarial network (GAN)을 이용하여 13개 데이터를 추가로 보강하였다. 또한, 인공신경망의 초매개변수인 은닉층 수, 각 은닉층 내 뉴런 수, 활성화 함수의 최적 조합을 찾기 위하여 Gaussian process (GP)를 사용하였다. 기존의 인공신경망 구조(Lim et al., 2007) 는 17개 평가데이터에 대하여 mean absolute error (MAE)는 K_m에서 0.0668, N_max에서 0.1860이었다. 본 연구에서 제시된 인공신경망 모델은 K_m에서 0.0414, N_max에서 0.0818로 MAE 가 기존 모델 대비 각각 38%, 56% 감소하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 적은 양의 데이터를 갖는 문제에서 인공신경망 성능을 향상하기 위하여 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.116-116
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• 2012

하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.59-70
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• 2008

도심지 터널의 설계, 시공 그리고 유지관리에 있어서 지반 변위 억제와 변형거동 예측은 중요하다. 국내 외 연구자들은 다양한 수치해석적인 기법과 현장 계측 결과를 이용하여 터널 시공과 관련된 변형거동 예측을 시도하였다. 하지만, 설계물성치의 산정과 지반 모델링 그리고 수치해석기법과 관련된 사용상의 어려움에 의해 아직까지 만족스러운 결과를 얻지는 못하였다. 본 논문은 수치해석적인 기법과 인공신경망을 이용하여 도심지 NATM 터널의 설계 물성치 산정과 변형거동 예측에 관한 방법을 제안하였다. 인공신경망 모델 개발을 위한 학습과 테스트과정은 데이터베이스된 수치해석결과를 이용하였다. 개발된 인공신경망 모델은 입력변수인 지반변위와 결과변수인 설계 물성치 간의 상호관계를 적절히 인식할 수 있다. 수치해석은 지반의 연화거동을 모사할 수 있는 변형률 연화모델을 적용하였다. 사례분석에 있어서 굴착 초기단계의 계측 값을 개발된 인공신경망 모델에 입력하여 설계 물성치를 계산하였으며, 수정된 설계 물성치는 수치해석을 통하여 다음 굴착단계에서의 터널 주변의 지반 변형거동을 예측하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 토대로 시공조건이 엄밀한 도심지 터널의 설계물성치의 정량적인 평가 및 변형거동 예측이 계측이 입수된 초기 굴착단계에서 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.101-106
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• 1989

음성 및 문자를 통한 컴퓨터와의 정보 교환을 위한 통합 사용자 인터페이스 (Intelligent Man- Machine interface) 시스템의 일환으로 한국어 단모음의 인식을 위한 시스템을 인공 신경망 모델을 사용하여 구현하였으며 인식시스템의 상위 접속부에 필요한 단어 인식 모듈에 있어서의 인지 실험도 행하였다. 모음인식의 입력으로는 제1, 제2, 제3 포르만트가 사용되었으며 실험대상은 한국어의 [아, 어, 오, 우, 으, 이, 애, 에]의 8 개의 단모음으로 하였다. 사용한 인공 신경망 모델은 Multilayer Perceptron 이며, 학습 규칙은 Generalized Delta Rule 이다. 1 인의 남성 화자에 대하여 약 94%의 인식율을 나타내었다. 그리고 음성 인식시의 인지 현상 실험을 위하여 약 20개의 단어를 인공신경망의 어휘레벨에 저장하여 음성의 왜곡, 인지시의 lexical 영향, categorical percetion등을 실험하였다. 이때의 인공 신경망 모델은 Interactive Activation and Competition Model을 사용하였으며, 음성 입력으로는 가상의 음성 피쳐 데이타를 사용하였다.