• 콘크리트학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.369-374
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• 2005

이 연구의 목적은 화상처리 기법과 신경회로망을 이용하여 다섯가지 균열 패턴 즉, 횡방향, 종방향, 대각선($-45^{\circ}$) 대각선($+45^{\circ}$) 그리고 비방향성 균열의 패턴을 인식할 수 있는 기법을 제안하는 것이다. 제안된 화상처리 알고리즘과 인공 신경회로망 모델은 MATLAB 언어를 이용하여 구현하였다. 인공 신경회로망의 입력층에 들어갈 패턴인자는 Total projection technique를 통해 구하였으며, 인공 신경회로망의 구조(은닉층의 수와 은닉노드의 수)와 가중치 값은 가상 균열 화상을 사용하여 학습을 통해 결정하였다. 인공 신경회로망의 학습은 Bayesian regularization 기법을 도입함으로써 과적합 문제가 발생하지 않도록 하였으며, 이 연구에서 제안한 기법의 적합성을 판정하기 위하여 총 38개의 실제 균열 화상을 사용하여 시험하였다. 검증 시험 결과내에서는 이 연구에서 제안한 기법이 사람의 균열 패턴 인식결과와 정확히 일치하는 결과것으로 나타났다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1991년도 광학 및 양자전자학 워크샵
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• pp.55-59
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• 1991

신경회로망은 뒤뇌의 신경조직이 갖는 병렬적이며 분산적인 정보처리 능력을 흉내낸 인공적인 회로망이다. 이러한 신경회로망을 영상인식, 음성인식, 적응제어 및 최적화등에 응용할 경우 지금까지 얻지 못하였던 우수한 여러 가지 특성을 얻을수 있음을 알려짐에 따라 신경회로망을 구체적으로 구현하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 고에서는 신경소자간의 연결세기의 변조에 의한 학습 원리를 설명하고 광전기적인 그현방법에 대해서 몇 개의 예를 들어 설명하고 그 발전 가능성에 대하여 기술하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.326-328
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• 2000

인공신경회로망 기술은 선형 또는 비선형성 계산 문제를 복잡도에 무관하게 학습에 의해 자동으로 근사한다. 또한 알고리즘이 단순하며 잡음에 강하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 반면 대상시스템의 특성이나 조건이 변경되면 계산성능을 보장할 수 없고, 계산의 신뢰성 보장 한계가 모호하기 때문에 제어문제에는 실용화가 어려운 것으로 알려져 있다. 제안 모델은 인공신경회로망의 장점을 유지하면서, 위와 같은 문제점을 해결한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 모델은 기존 제어기에 비해 우수한 추종제어성능을 보이는 것으로 밝혀졌다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.176-179
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• 1997

본 논문은 입/출력 관계가 불명확한 가전제품 제어에 인공신경회로망을 응용하여 지능형 제어기를 구현하는 방법에 관한 것이다. 다층신경회로망을 사용하고 Error Back Propagation 학습방법에 의하여 학습되도록 한다. 제어대상물에서 알 수 있는 정보는 입력값과 이에 대응하는 출력값 뿐이며 입력과 출력에 대한 관계를 수학적으로 모델링하기 어려운 경우이다. 인공신경회로망을 이용한 제어를 위하여 Neural Network Emulator(NNE)와 Neural Network Controller(NNC)가 개발되며 각 신경회로망의 초기하중백터는 제어대상에 오프라인 학습으로 결정하고, 자동조절과정에서 온라인 학습하여 새로운 대상제품 상황에 적응하도록 설계되었다. 제안된 지능형 제어시스템은 PC를 이용하여 실시스템에 적용하여 검토되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.75-81
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• 2000

일반적으로 자연상태의 흙은 이방성을 나타내며, 이러한 흙의 이방성이 응력-변형률 거동에 미치는 영향은 매우 크다. 따라서 본 연구에서는 인공신경회로망 모델을 이용하여 압밀응력비 변화에 따른 정규압밀점토의 응력-변형률 거동을 모델링하고 비배수전단강도를 예측하여 보았다. 이때 사용된 신경회로망은 일반화된 델타규칙으로도 불리우는 오차역전파 학습 알고리즘을 이용한 다층신경회로망이다. 신경회로망의 학습은 인공퇴적 점토시료를 이용, 연직압밀응력과 압밀응력비를 다르게 정규압밀시킨후 비배수전단시험을 실시하여 얻어진 시험 결과를 이용하였고, 학습된 신경회로망을 이용하여 학습시 제외되었던 압밀응력비 상태에서의 비배수전단강도를 추론하여 본 결과 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 검토결과 실측치와 추론치 사이에는 결정계수($r^2$) 0.973 이상의 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 따라서, 본 연구결과는 점토의 비배수전단강도를 예측함에 있어서 인공신경회로망모델의 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.157-160
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• 2008

Multi-Spinner 장비는 반도체 제조공정과정 중 Photo공정에서 노광(Exposure)공정을 제외한 PR 형성공정 및 현상(Development)을 수행하는 복합적인 장비이다. 이 복합적인 Multi-Spinner 장비의 각 수행 과정에서는 웨이퍼를 이동 작업하는데 있어서 이동경로를 최적 스케줄링 한다면 반도체 생산량 향상에 크게 도움이 된다. Multi-Spinner 장비내의 각 공정과정들은 PR 형성공정 및 현상 공정 순서에 맞게 순차적으로 진행되며, 이 과정들을 위해 이송 로봇이 순차적으로 웨이퍼를 이동하며, 이 과정에서 일정의 대기시간이 발생하게 된다. 대기시간을 줄이기 위해 C/S 유닛에 담겨 있는 수십 장의 웨이퍼들을 다음 공정으로 이송 시 이동경로의 최적 스케줄링이 필요하다. 본 논문은 스케줄링 문제를 풀기 위해 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)을 이용한 최적 스케줄링 방법을 제안한다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권3호
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• pp.79-96
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• 1994

인공신경회로망을 이용하여 터널굴착설계를 위한 전문가 시스템 NESTED를 개발하였다. 이를 위하여 지하 암반의 안정성을 평가할 수 있는 신경회로망 모델과 대표적인 암반분류법인 RMR과 Q 시스템 사이의 상관관계를 결정할 수 있는 신경회로망 모델을 사용하였다. 또한 사용된 모델과 전산화된 암반분류법 프로그램이 동일한 사용자 환경을 통해 운용될 수 있도록 통합 시스템을 구성하였다. NESTED에 사용된 신경회로망의 구조는 역전파 학습 알고리즘을 채용한 다층 역전파 신경 회로망이다. 전문가 시스템에 필요한 지식기반을 구축하기 위해 이전의 현장 시공사례로 학습과정을 수행함으로써 불완전하거나 오류가 포함된 정보를 처리할 수 있는 공학 데이터베이스를 개발하였다. 일련의 실험을 통해 전문가 시스템을 현장사례에 적용해보고 여기서 출력된 결과를 문헌에 보고된 자료와 비교하였다. 이 결과 암반의 파괴거동을 추정하고 이에 따른 보강시기의 변화를 정확히 예측하는 신경회로망의 추론능력을 확인할 수 있었다. 이처럼 본 연구를 통해 개발된 신경회로망 전문가 시스템을 암반터널에 적용할 경우 부족한 지질자료에 대해 합리적인 기준을 제공하고 터널의 예비설계에 필요한 보강설계를 제시할 수 있었다.

• 전기의세계
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• 제46권3호
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.275-279
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• 1997

최근 인공지능연구에서는 기호즈의와 커넥션니즘이 독립적으로 연구되어 왔으나 차츰 융합의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 먼저 기호주의의 일부분인 고전논리를 확장한 다치논리와 커넥션니즘의 기본부분인 신경회로망을 융합한 다치신경망을 구성하고, BP에 기반을 둔 학습 MVL 네트워크를 이용하여 해석한다. 본 논문에서는 이러한 구성 및 해석방법을 확장하여 비고전적인 다치신경회로망을 구성하는 방법을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.1-1
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• 2000

본 논문에서는 3축이 연성되어 비선형 운동 방정식으로 표현되는 3축 안정화 인공위성 시스뎀에 입릭외란과 시스템의 불확실성이 존재할 경우에도 자제 정밀도를 유지하는 제어기를 설계한다. 비선헝 운동 방정식으로 표현되는 운동 방정식을 선형화하고 PID제어기를 구성하였다 선형화에 의한 시스템의 불확실성과 입력 외란을 신경회로망으로 추정하여 외란의 엉향을 제거하도록 구성된 PR제어기의 제어입력을 수정한다 수정된 제어입력은 외란을 상쇠시켜 시스템 출력에서 외란의 효과를 제거하게 된다. 신경회로망은 제어입력과 시스템 출력, 기준 운동 방정식간의 관계를 이용하여 외간과 시스템의 불확실성을 추정하며, 역전파 알고리즘을 사용한 학습 알고리즘으로 신경 회로망을 교육한다. 제안된 신경회로망을 이용한 외란 제거 제어기는 시뮬레이션을 통하여 자세 정밀도의 향상을 검증한다