• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.99-106
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• 2003

본 논문에서는 정신질환 진단을 위하여 뇌파신호를 판별하는 방법을 제안하였다. 정신질환의 한 종류인 정신분열증 환자의 뇌파와 정상인의 뇌파를 분류하기 위하여 제안한 방법에서는 기본적으로 웨이블릿 변환과 인공 신경망을 이용하였다. 뇌파 신호에 웨이블릿 변환을 적용하여 각각 알파. 베타. 세타 그리고 델타파에 해당하는 주파수 대역의 웨이블릿 계수를 구한 다음. 각각의 주파수 대역에 대한 웨이블릿 계수들의 크기 평균 및 분산들을 인공 신경망의 입력 데이터로 이용하였다. 인공 신경망은 2개의 은닉층을 갖는 4층의 피드포워드 회로망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리듬을 이용하였다. 정신분열증의 판별시스템은 19 채널의 뇌파신호에 대응하는 19개의 인공신경망으로 구성되었고 정상인과 정신분열증 환자에 대하여 각각 100%와 86.67%의 정확도를 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.1065-1068
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• 2008

RFID를 이용한 화물추적시스템은 물류분야의 특성상 서로 다른 소속의 이 기종 간의 데이터의 인터페이스로 화물의 흐름을 체계화한다. 국내뿐 아니라 국제적으로도 여러 종류의 데이터를 인터페이스하고 있으며, 이 데이터들은 EDI 표준을 이용하여 다양한 환경의 시스템으로 인터페이스 되어 적용되고 있다. 하나의 물류흐름을 만들기 위하여 RFID를 이용한 데이터의 인터페이스가 이루어지다 보니 다양한 보안상의 문제를 유발시키고 있는 실정이다. 본 논문에서는 인공신경망 회로를 이용하여 이 기종 간의 EDI 데이터 인터페이스 시 발생할 수 있는 보안상의 취약점을 미리 파악하여 적절한 조치를 취할 수 있도록 방향을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1068-1072
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• 2005

조석이란, 해면의 완만한 주기적 승강을 말하며, 보통 그 승강은 1일 약 2회이나, 곳에 따라서는 1일 1회의 곳도 있다. 조석에 있어서는 이 밖에 수일의 주기를 갖는 약간 불규칙한 승강, 반년, 또는 1년을 주기로 하는 다소 규칙적인 승강까지 포함하여 취급한다. 그러나, 각 항만마다 갖는 특정적인 주기인 수분내지 수십분의 주기의 승강은 조석으로 취급하지 않는다. 조석은 해양의 제현상 중에서 예측가능성이 가장 큰 현장으로 이는 조석이 천체의 운행과 연관되기 때문이다. 조석이란 지구로부터 일정한 거리에서 각 고유의 속도를 가지는 적도상을 운행하는 무수의 가상천체에 기인하는 규칙적인 개개의 조석을 합성한 것이며 이 개개의 조석을 분조(Constituent)라 한다. 여기에서 사용되는 신경망 모형은 입력과 출력으로 구성되는 블랙박스 모형으로서 하나의 시스템을 병렬적으로 비선형적으로 구축할 수 있다는 장점 때문에 과거 하천유역의 강우-유출과정에서의 경우 유출현상을 해석하고 유출과정을 모형화 하기 위해 사용하였다. 본 연구에서는 기존의 조위 예측방법인 조화분석법이 아닌 인공신경망을 이용하여 조위예측을 실시하였다. 학습이라는 최적화 과정을 통해 구조와 기능이 복잡한 자연현상을 그대로 받아들여 축적시킴으로써 이를 지식으로 현상에 대한 재현능력이 뛰어나고, 또한 신경회로망의 연상기억능력에 적용하여 수학적으로 표현이 불가능한 불확실한 조위곡선에 적용하기에 유리한 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 과거 조위이론을 통해 이루었던 조위예측을 우리가 알기 쉬운 여러 기후인자(해면기압, 풍향, 풍속, 음력 등)에 따른 조위곡선을 예측하기 위해 신경망 모형을 이용하여 여수지역의 조위에 적용하여 비교 분석하고자 한다. May가 제안한 공식을 더 확장하여 적용할 수 있는 실험 공식으로 개선하였으며 다양한 조건에 대한 실험을 수행하여 보다 정밀한 공식으로 개선할 수 있었다.$10,924m^3/s$ 및 $10,075m^3/s$로서 실험 I의 $2,757m^3/s$에 비해 통수능이 많이 개선되었음을 알 수 있다.함을 알 수 있다. 상수관로 설계 기준에서는 관로내 수압을 $1.5\~4.0kg/cm^2$으로 나타내고 있는데 $6kg/cm^2$보다 과수압을 나타내는 경우가 $100\%$로 밸브를 개방하였을 때보다 $60\%,\;80\%$ 개방하였을 때가 더 빈번히 발생하고 있으므로 대상지역의 밸브 개폐는 $100\%$ 개방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.817-826
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• 2023

본 논문에서는 스마트 그리드 배전 계통에서 선로상의 고장으로부터 계통을 보호하기 위한 인공 신경 회로망을 기반으로 하는 고장 판단 방법론을 제안하였다. 제안된 방법론에서는 먼저 전류 실효값 크기를 기반으로 일반 고장 여부를 판단하고 다음, 정상 전류로 판단되는 경우 인공 신경 회로망을 기반으로 하는 normal/HIF classifier를 이용하여 고 임피던스 지락 고장 여부를 판단하도록 설계하였다. 반복적인 DSP 모듈 기반 알고리즘 검증 시험들 중에서, 실효 값 크기가 최소 동작전류보다 작은 정상 전류 파형 시험인 경우에 normal/HIF classifier가 전류 파형을 정상상태로 인식하여 부 동작하였으며, 반면에, 저 임피던스 고장의 경우는 고장 상태로 인식하여 정해진 절차에 따라 재폐로 동작을 보임으로써 제안된 방법론의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제15권4호통권65호
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• pp.413-422
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• 2003

구조 설계를 위해 초기 부재를 가정할 때나 건축 실무에서 개산 견적을 계산할 때 기술자의 직관이나 비슷한 조건의 기존 설계 평균값을 사용하고 있으나 설계 조건은 모두 다르기 때문에 큰 오차가 발생할 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 확률론적인 절차가 내재되어 있어 불확실성을 다룰 수 있는 인공 신경 회로망의 이용하여 와렌 트러스를 설계하므로써 적용성을 평가하였다. 제안된 신경망 설계변수값와 구조설계 단계에 따라 다양한 와렌 트러스를 설계하여 MIDAS 프로그램 설계결과의 10% 오차 이내로 근사 설계를 하므로써 모델의 타당성을 검증하였다. 제안된 모델은 약간의 오차를 포함하지만 적은 시간과 노력으로 신뢰할 수 있는 설계 결과를 얻을 수 있으며, 부재 테이블을 사용하는 비선형 관계의 구조설계에도 적용 가능한 특성을 가지고 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.180-188
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• 2017

최근에 기후변화로 인해 너울성 고파 등 이상고파의 출현빈도가 높아지고 항만에서의 하역중단이 증가할 가능성이 커지고 있다. 하역중단을 최소화할 수 있도록 방파제(breakwater) 등을 추가적으로 건설하여 정온도(tranquility)를 향상시키는 것도 매우 중요하지만, 하역중단시점을 미리 예보함으로써 항만 운영을 효율적으로 하는 것도 또한 중요하다. 본 연구에서는 효율적인 항만 운영을 위하여 하역중단시점을 사전에 예보할 수 있도록 바람 예보자료를 이용하여 항외 주요 지점에서의 파랑자료를 추산하고, 복잡한 지형을 가진 항내 주요 지점에 대해서는 장기 관측을 실시하여 파랑자료를 수집한 후, 광역 계산지점에서의 파고와 항내 관측지점에서의 파고 사이의 관계를 자기회귀모델(auto-regressive model)과 인공신경망(artificial neural networks) 모델을 이용하여 바람예보자료를 이용한 수치실험 결과만으로 항내 파고를 예측하고, 하역중단시점을 예보할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안방법의 적용성을 평가하기 위하여 포켓(pocket) 형상의 비교적 복잡한 지형 조건을 가진 포항신항 내 파랑관측지점에서의 파고 예측 및 하역중단시점을 예측하였으며, 그 결과를 관측자료와 비교하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 인공신경망 모델의 파고 예측결과를 자기회귀모델에 의한 파고 예측결과와 비교할 때, 인공신경망 모델의 예측결과가 관측자료와의 상관계수가 높고 RMS 오차가 작음을 알 수 있었고, 하역중단시점의 예측에 있어서도 인공신경망의 결과가 자기회귀모델의 결과보다 상대적으로 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.440-448
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• 2006

자기 조직화 신경망 (SOM: Self-Organizing Map)은 자율 학습 신경망으로 사전 지식이 존재하지 않는 자료에 존재하는 구조적 관계성을 보전하는데 이용된다. 자기 조직화 신경망은 벡터 양자화, 조합 최적화, 패턴 인식과 같은 복잡한 문제 해결을 위한 연구에 많이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 유전 알고리즘을 얻기 위한 스키마 변환 도구로서 자기 조직화 신경망을 이용하는 새로운 사용법에 대해서 제안한다. 즉, 각 자식해는 탐색 공간에서 좀더 바람직한 모양을 가지는 동질의 인공 신경망으로 변환된다. 이 변환으로 인해 강한 상위(epistasis)를 가지는 유전자들은 염색체 상에서 서로 인접하게 되는 것이다. 실험 결과는 기존 결과에 비해서 주목할만한 성능 개선이 있음을 보여준다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.659-665
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• 2023

선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.31-43
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• 2022

전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• 대한화학회지
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• 제45권5호
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• pp.422-428
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• 2001

기체 크로마토그래피에서 PAH와 그것의 유도체들의 상대적 용리시간을 인공신경망분석과 다변량 선형 회귀분석을 사용하여 학습한 후, 시험세트들의 상대적 용리시간을 예측하였다. QSRR에서 PAH와 그것의 유도체의 주요한 설명인자는 분자량의 제곱근, 분자의 연결지수($^1{\chi}_v$), 분자 쌍극자모멘트 및 분자의 길이와 폭의 비율(L/B)이었다. 다변량선형회귀분석에 의하면 큰 분자일수록 용리시간은 길어지며 또한 L/B의 값이 커지면 용리시간이 증가하는 것으로 보아 슬롯이론을 따르고 있음을 알 수 있었다. 반면에 설명인자 사이의 선형 독립성에 영향을 받지 않는 인공신경망 분석결과에 의하면 분자량과 분자 쌍극자 모멘트가 주요한 인자로 작용하고 있었다. 시험세트의 예측 정확도를 나타내는 분산은 선형회귀분석에서는 1.860, 인공신경망분석법에서 0.206으로서 인공신경망 분석법이 다변량회귀분석보다 더 좋은 예측방법임을 알 수 있었다.