• 제목/요약/키워드: 인공 뉴럴네트워크

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고령화 사회 원격 진료를 위한 확률론적 예측인공지능 연구 (Implementation of Probabilistic Predictive Artificial Intelligence for Remote Diagnosis in Aging Society)

  • 정재승;주현수
    • 공업화학전망
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    • 제23권6호
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    • pp.3-13
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    • 2020
  • 저출산 고령화 사회로의 진입은 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 사회 문제를 야기하고 있다. 그 중에서 고령 인구 증가로 인한 의료 수요 증가와 이를 뒷받침 할 의료인력 부족은 곧 다가올 사회문제이다. 4차 산업 혁명으로 인해 다양한 사회문제에 대한 혁신적인 해법들이 제시되고 있는데, 본 기고문에서는 다가올 고령화 사회에서 의료인력 부족 등에 의한 해결법으로 원격의료 지원을 위한 인공지능 활용을 다루고자 한다. 병 진단 및 예측을 위한 여러 가지 인공지능 알고리즘은 이미 많이 개발 되어 있으나, 일반적으로 딥러닝에 많이 쓰이는 인공신경망 구조인 합성곱 뉴럴네트워크(convolution neural network)나 기존 퍼셉트론(perceptron) 구조에서 벗어나 확률론적 인공신경망 중에 하나인 베이지안 뉴럴네트워크(Bayesian neural network)를 다루고자 한다. 그중에서 연산효율적이며 뉴로모픽 하드웨어로 구현 가능성이 높고 실제 진단 예측(diagnosis prediction) 문제 해결에 강점을 보이는 알고리즘으로써 naive Bayes classifer를 활용한 연구를 소개하고자 한다.

단일 이미지 기반 3D 모델 생성을 위한 딥-뉴럴 네트워크 분류 및 성능비교 (A Survey on Deep Neural Networks for 3D Reconstruction from a 2D Image)

  • 김민경;최유주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.715-718
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    • 2022
  • 단일 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법은 메타버스와 가상현실 콘텐츠에 대한 필요성이 높아짐에 따라, 보다 효율적인 모델 생성방법으로서 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 3D 모델을 자동 생성하는 기존 딥-뉴럴 네트워크들을 대상으로, 생성되는 3D 모델의 유형에 따라 기존 네트워크들을 분류하고, 주요 딥-뉴럴 네트워크의 형태와 특징, 그리고 모델 생성의 성능을 분석하고자 한다.

미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터 최적화를 위한 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크에 관한 연구 (Research on ANN based on Simulated Annealing in Parameter Optimization of Micro-scaled Flow Channels Electrochemical Machining)

  • 민병원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.93-98
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    • 2023
  • 논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.

인공생명의 연구에 있어서 강화학습의 전략 (Strategy of Reinforcement Learning in Artificial Life)

  • 심귀보;박창현
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.257-260
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    • 2001
  • 일반적으로 기계학습은 교사신호의 유무에 따라 교사학습과 비교사학습, 그리고 간접교사에 의한 강화학습으로 분류할 수 있다. 강화학습이란 용어는 원래 실험 심리학에서 동물의 학습방법 연구에서 비롯되었으나, 최근에는 공학 특히 인공생명분야에서 뉴럴 네트워크의 학습 알고리즘으로 많은 관심을 끌고 있다. 강화학습은 제어기 또는 에이전트의 행동에 대한 보상을 최대화하는 상태-행동 규칙이나 행동발생 전략을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 최근 많이 연구되고 있는 강화학습의 방법과 연구동향을 소개하고, 특히 인공생명 연구에 있어서 강하학습의 중요성을 역설한다.

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모바일 디바이스를 위한 소형 CNN 가속기의 마이크로코드 기반 컨트롤러 (Microcode based Controller for Compact CNN Accelerators Aimed at Mobile Devices)

  • 나용석;손현욱;김형원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.355-366
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    • 2022
  • 본 논문은 프로그램 가능한 구조를 사용하여 재구성이 가능하고 저 전력 초소형의 장점을 모두 제공하는 인공지능 가속기를 위한 마이크로코드 기반 뉴럴 네트워크 가속기 컨트롤러를 제안한다. 대상 가속기가 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 지원하도록 마이크로코드 컴파일러를 통해 뉴럴 네트워크 모델을 마이크로코드로 변환하여 가속기의 메모리 접근과 모든 연산기를 제어할 수 있다. 200MHz의 System Clock을 기준으로 설계하였으며, YOLOv2-Tiny CNN model을 구동하도록 컨트롤러를 구현하였다. 객체 감지를 위한 VOC 2012 dataset 추론용 컨트롤러를 구현할 경우 137.9ms/image, mask 착용 여부 감지를 위한 mask detection dataset 추론용으로 구현할 경우 99.5ms/image의 detection speed를 달성하였다. 제안된 컨트롤러를 탑재한 가속기를 실리콘칩으로 구현할 때 게이트 카운트는 618,388이며, 이는 CPU core로서 RISC-V (U5-MC2)를 탑재할 경우 대비 약 65.5% 감소한 칩 면적을 제공한다.

인공지능을 이용한 콘크리트 균열탐지 방법 (Concrete crack detection method using artificial intelligence)

  • 송원일;아르만도;이자성;지동민;박세진;최건;김성훈
    • 한국건축시공학회:학술대회논문집
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    • 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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    • pp.245-246
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    • 2022
  • Typically, the methods of crack detection on concrete structures include some problems, such as a low accuracy and expensive. To solve these problems, we proposed a neural network-based crack search method. The proposed algorithm goes through three convolutions and is classified into crack and non-crack through the softmax layer. As a result of the performance evaluation, cracks can be detected with an accuracy of 99.4 and 99.34 % at the training model and the validation model, respectively.

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증강 그래프 기반 그래프 뉴럴 네트워크를 활용한 POI 추천 모델 (Next POI Recommendation based on Graph Neural Network of Augmented Graph)

  • 정현지;장광선
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.16-18
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    • 2023
  • 본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.

자동제어의 역사와 전망 (An Overview of the Automatic Control Theory and Its Prospect)

  • 양주호;정병건
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제21권2호
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    • pp.101-107
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    • 1997
  • 고전제어와 현대제어의 이론을 선형제어론을 중심으로 각각의 특징을 간략히 살펴보았다. 21세기의 문턱에 서 있는 현재, 과학의 발전은 급진전하고 있음은 주지하는 바이며, 이러한 시점에서 천학비재한 필자가 제어계의 미래를 전망한다는 것은 대단히 어려운 일이지만, 현재 상황으로 볼 때 짧은 기간의 미래에는 강인성에 중점을 둔 제어기의 설계에 관한 연구가 계속 되어지리라고 본다. 그리고 컴퓨터 기술의 발달과 더불어 복잡한 제어 알고리즘도 쉽게 실현될 수 있으므로 뉴럴네트워크 및 인공지능에 의한 제어 기술도 크게 발전될것으로 생각된다. 한편 일반적인 제어기의 설계 순서는 대상으로 하는 플란트의 동특성을 고려하여 플란트를 수학적으로 모델링하고, 모델링된 공칭모델을 기초로 하여 제어기를 설계한 다음, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 설계된 제어계의 타당성을 검토하여 불만족스러운 경우는 제어계를 재설계하거나, 나아가 모델링을 다시 하는 것이 통상적으로 이용되어온 설계 순서였다. 이 경우는 플란트의 모델링 과정과 제어기 설계 과정이 완전히 독립적으로 이루어졌다. 그러나 최근 모델링과 제어기 설계의 불가분(나눌수 없음) 성이 제기되면서, 시스템의 동정(identification)과 보상기(compensator)의 통합화 설계기법이 제안되고 있으며, 앞으로 이 연구 테마도 흥미있는 한 분야가 될 것으로 생각된다.

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학습벡터양자화 뉴럴네트워크를 이용한 공압 인공 근육 로봇의 지능 스위칭 제어 (Intelligent Switching Control of a Pneumatic Artificial Muscle Robot using Learning Vector Quantization Neural Network)

  • 윤홍수;안경관
    • 한국정밀공학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.82-90
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    • 2009
  • Pneumatic cylinder is one of the low cost actuation sources which have been applied in industrial and prosthetic application since it has a high power/weight ratio, a high-tension force and a long durability However, the control problems of pneumatic systems, oscillatory motion and compliance, have prevented their widespread use in advanced robotics. To overcome these shortcomings, a number of newer pneumatic actuators have been developed such as McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle (PAM) Manipulators. In this paper, one solution for position control of a robot arm, which is driven by two pneumatic artificial muscles, is presented. However, some limitations still exist, such as a deterioration of the performance of transient response due to the changes in the external load of the robot arm. To overcome this problem, a switching algorithm of the control parameter using a learning vector quantization neural network (LVQNN) is proposed in this paper. This estimates the external load of the pneumatic artificial muscle manipulator. The effectiveness of the proposed control algorithm is demonstrated through experiments with different external working loads.

인공 뉴럴 네트워크를 이용한 CM 시스템의 설계 (Configuring cellular manufacturing system through artificial neural network)

  • 양정문;문기주;김정자
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제18권34호
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    • pp.91-97
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    • 1995
  • This paper presents a possible application of artificial neural network in CM system design. CM systems can be designed based on product lines, part characteristics or part routines. GT(Group Technology) which uses part characteristics to design cells is widely applied, however, the identification of the part-machine families is the fundamental problem in the design process. A heuristic procedure using SOFM which requires only part-machine incidence matrix is proposed in this research. Comparison studies on ZODIAC and ROC with SOFM model are done and the results are discussed and summarized in this paper.

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