• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.371-371
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• 2011

본 연구에서는 한강유역 내 관측기간이 충분한 기상청 지상관측소 10개소를 선정하고 CCCma(Canadian Century for Climate modeling and analysis)에서 제공하는 자료에 대한 인공신경망기법 상세화 적용을 실시하였다. 인공신경망의 학습을 위해 CGCM3.1/T63 20C3M시나리오(reference scenario)의 22개 2D변수 중 물리적으로 민감도가 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 선정하였으며 인공신경망 학습기간은 1991년~1995년, 검증기간은 1996년~2000년, 예측기간은 2011년~2100년으로 A1B, A2 B1 시나리오 등 다양한 기후변화 시나리오를 통해 예측band를 제시하고자 하였다. 하지만 공간상관을 고려하기 위하여 각 관측소에 대하여 인공신경망 학습을 하는 경우 관측소간 spatial correlation 및 spatial cluster구현이 어렵기 때문에 Spatial Rectangular Pulse모형을 이용하고자 하였으나, 강수면적에 대한 scale의 결정이 어렵다는 단점을 확인 하고 본 연구에서는 Random Cascade 모형을 이용하여 ${\beta}$를 통한 강수면적 scale(rainy area fraction)을 결정하고자 하였다. Random Cascade모형의 기법은 격자단위의 downscaling기법으로 강수대의 공간적 형상을 재현하며 스케일에 비종속적인(scale-invariant)프랙탈 특성을 이용하여 매개변수를 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법으로 한강유역 1Km내외 강우장을 만들어 topographic effect를 첨가하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.195-195
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• 2012

인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1998년도 공동추계학술대회 경제위기 극복을 위한 정보기술의 효율적 활용
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• pp.665-670
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• 1998

본 연구에서는 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 의사결정트리 분류기상에 존재하는 인공신경망의 구조를 개선하여 이들 각각의 인공신경망으로부터 도출된 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 결합할 수 있는 방법론을 제시하고 있다. 인공신경망을 이용한 기존의 ARMA 모형화 방법과 비교한 결과, 본 연구에서는 제시한 방법이 주어진 ESACF 특성패턴에 대해 보다 정확하게 ARMA 모형화를 하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• 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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.139-144
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• 2009

다양한 기계 학습 이론을 총체적으로 구현할 수 있는 포괄적 체제로서의 신경망은 현재 활용되는 기능보다 더 큰 잠재력을 지니고 있다. 신경망의 여러 가지 특성 가운데, 연상 기억 능력을 자연적으로 활용 할 수 있는 신경망 내 시냅스 고유의 구조적 속성이 신경망의 가장 중요한 특성이다. 그러나 이론적 장점에도 불구하고, 네크워크의 복잡성에 기인한 다양한 형태의 피할 수 없는 난제들로 신경망의 실제적 구현 및 유지의 어려움이 잘 알려져있다. 본 논문에서는 인공 신경망의 시냅스 가중치 관리를 효과적으로 관리 할 수 있는 도구를 설계 및 구현 하였다. 개발된 소프트웨어는 다양한 형태의 신경망들의 훈련 단계에서 신경망 내 시냅스의 가중치 변화를 표시해 주는 기능을 갖추고 있다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권2호
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• pp.134-142
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• 2022

기존의 시행착오를 거쳐 소재를 개발하는 방법은 조금씩 한계를 보이고 있는데, 왜냐하면 산업과 기술이 고도화되고 기능성 소재가 가져야 하는 특성은 복잡해지면서 그 요구치가 높아지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 데이터 기반의 인공신경망으로 복잡한 소재 공간을 빠르게 탐색하여 소재 개발을 가속화하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 결정그래프 합성곱 인공신경망은 결정 소재의 구조에 따른 특성을 학습하는 인공신경망으로 소재의 특성(생성 에너지, 밴드갭, 부피 탄성 계수 등)을 양자역학 기반의 제일원리 계산보다 빠르게 예측한다. 본 논문에서는 46,629개의 결정구조 데이터와 그 생성 에너지를 공공데이터베이스에서 불러와 결정그래프 합성곱 인공신경망 모델을 학습시키고 이를 특성 예측에 적용해 보는 예제를 설명한다. 이를 통해 간단한 프로그래밍 지식으로 소재 특성 예측 모델을 재현해 보고 원하는 데이터 셋과 연구 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 모델의 개발은 앞으로 더 복잡한 특성을 가져야만 하는 소재의 개발을 위해 넓은 범위의 소재를 탐색해야만 하는 과정을 획기적으로 단축시켜 소재 개발의 가속화를 촉진시킬 것으로 생각된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.536-540
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• 1996

경험과 학습을 바탕으로 새로운 상황에 대처하는 인간의 신경계에서의 신경세포들의 상호작용을 규명하는 일은 많은 과학자들을 매료시켜 왔다. 이와 함께, 생물학적인 신경계를 닮은 인공적인 신경망을 구축하여 감지하고, 인식하고, 구별하고, 판단하는 일에 이용하고자 하는 노력도 끊임없이 진행되어 왔다. 인공 신경망의 구성은 전적으로 많은 경우의 수에 대한 테스트에 의존하게 되는 데, 이 경우 시간도 대단히 많이 소요 될 뿐더러 체계적으로 가장 좋아 보이는 신경망 모델에 도달하였는 지도 확실치 않다. 따라서 , 본 논문에서는 실험계획법을 다층 퍼셉트론 신경망의구조설계에 적용하여 적은 실험횟수로 적합한 신경망 모델을 구성할 수 있음을 검증하고, 실제사례에 적용하여 그 유용성을 제시하고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 하계학술대회 논문집
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• pp.66-68
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• 2008

본 논문은, 전력계통 내의 순시 파형으로부터 전력품질 자동진단을 위한 인공지능형 단상전력품질 진단기를 제안한다. 진단하는 전력품질은 전압강하(Sag), 전압상승(Swell), 과도현상(Transient) 및 전고조파함유율(THD) 이다. 인공지능 구현을 위해서 인공신경망 이론을 이용하였으며, 시뮬레이션 및 TI DSP 320C6713 사용하여 하드웨어를 구현하였다. 인공신경망의 학습을 위하여, 00변전소에서 일년(2007년)동안 측정한 데이터 중에서 Sag, Swell, Transient 특성이 명확히 관측된 150주기의 파형과 정상상태의 50주기 파형으로 구성된 총 200주기의 데이터를 사용하였다. 측정된 파형을 1/60[sec.]마다 256번 샘플링하여, FFT 및 웨이블렛 변환을 시행하여 얻어진 값을 인공신경망 학습에 사용하였다. 상용프로그램 PSIM을 이용하여 인공신경망 학습을 시뮬레이션하였으며, DSP 프로세서를 이용하여 하드웨어로 구현하여 검증하였다.

• 지질공학
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• 제28권4호
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• pp.741-753
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• 2018

최근 우리나라에서 발생되는 국지적 가뭄은 지하수의 효율적 활용에 대한 관심을 증대시키고 있으며, 잉여의 물을 지층 내에 저장하는 지하수 인공함양 기술 도입의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 충청남도내 퇴적 분지의 지하수 인공함양 대상지로의 가능성을 평가하기 위하여 1차 인자 3개, 2차 인자 7개로 구성된 AHP 모델을 개발하였으며, 10개 후보지에 적용한 결과를 토대로 인공신경망 모델을 구축하였다. AHP 모델은 후보지가 추가될 경우 수학적인 연산 과정에 의하여 최종 평가점수가 변하게 되나, 인공신경망 모델은 후보지별 고정적인 최종평가 점수를 제시하게 되어 인공함양 적지 선정 기준으로 사용할 수 있다. 충청남도 지역의 연구 결과, 인공신경망 모델의 최종 평가점수가 약 1.5점 이하인 경우에는 인공함양 후보지로서의 가능성이 낮은 것으로 평가되었다. 향후 타 지역에 대한 추가 연구 및 현장 조사를 통해 다양한 자료 군을 확보한다면 보다 보편적으로 적용할 수 있는 인공신경망 모델 도출이 가능할 것이다.