• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.123-140
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• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는 ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) 모형에서 생성된 퍼지규칙의 해석용이성을 평가하였다. ANFIS모형은 인간 전문가와 상호작용하면서 규칙을 정제해 나갈 수 있다. 특히 인간전문가의 사전지식을 이용하여 초기 퍼지규칙을 만들고 난 후 모형을 학습하면 최적에 수렴하는 시간을 단축할 뿐 아니라, 전역 최적치 도달가능성이 높아진다고 보고되고 있다. 이러한 관점에서 볼 때 규칙의 해석용이성은 인간 전문가와의 상호작용을 위해 매우 중요한 이슈가 될 수 있다. 본 연구에서는 ANFIS모형과 의사결정나무 모형에서 생성된 규칙을 해석용이성 관점에서 비교하기 위한 측도를 제안하고 각 규칙들을 비교하였다. 본 연구에서 제안된 해석용이성 측도들은 규칙을 생성하는 다양한 기계학습 모형의 규칙생성 능력을 평가하는 기준으로도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권8호
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• pp.737-743
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• 2009

본 연구는 Tabu Search를 이용하여 LHP의 최적설계를 진행하는 방법과 절차 및 결과를 제시하고자 한다. 최적설계의 목적은 항공기에 탑재된 리튬이온 전지의 작동온도 조건을 만족하면서 LHP의 중량을 최소화시키는 것이다. 전지는 고에너지 밀도의 특성으로 항공기에 장착된 고에너지 레이저의 동력원으로 사용되는 것으로 가정되었다. 해석은 Steady state analysis model에 기초하였으며 메타모델로 근사화하였다. 최적화 결과로 Tabu Search는 유전알고리듬 등 다른 비 구배기반 최적화 방법에 비해 비교적 적은 계산 시간을 소요하면서도 전역해를 보장하였으나 난수에 의해 초기해를 바꾸어 가면서 최적화를 여러 번 시도해야 하는 단점이 있었다. 그리고 최적화 과정을 통해 기 발표된 LHP와 동일한 성능을 가지면서도 경량화된 LHP를 얻을 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.40-50
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• 2002

본 논문에서는 정지형 무효전력 보상기에 대한 최적 LQ 제어기의 가중행렬 선정과정을 유전알고리즘을 이용하여 최적의 가중행렬을 결정하는 기법을 제시하였다. FACTS로 분류되는 여러 기기중 고정된 용량의 커패시터와 싸이리스터 제어에 의하여 용량이 가변되는 인덕터가 병렬로 연결된 구조를 가지고 있는 SVC 시스템은 전압을 효과적으로 제어할 뿐만 아니라 동기발전기의 댐핑을 향상시킬수 있다. LQ제어기의 설계는 최적 가중행렬 선정에 의존하므로 본 논문에서는 종래의 일반적인 방법과는 달리, 자연 생태계의 진화를 모의한 전역적 탐색 최적화 기법인 유전 알고리즘을 이용하여 설계하였다. 이에 대해 고유치 해석과 시뮬레이션을 통해 제어성능을 검토하여 우수한 제어 성능을 가지는 제어기를 최적화 기법인 GA에 의해서 설계할 수 있음을 확인하였다

• 인지과학
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• 제4권2호
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• pp.181-200
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• 1994

다층 신경망의 학습에 있어서 역전파 알고리즘은 시스템이 지역적 최소치에 빠질수 있고,탐색공간의 피라미터들에 의해 신경망 시스템의 성능이 크게 좌우된다는 단점이 있다.이러한 단점을 보완하기 의해 유전자 알고리즘이 신경망의 학습에 도입도었다.그러나 유전자 알고리즘에는 역전파 알고리즘과 같은 미세 조정되는 지역적 탐색(fine-tuned local search) 을 위한 메카니즘이 존재하지 않으므로 시스템이 전역적 최적해로 수렴하는데 많은 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 역전파 알고리즘의 기울기 강하 기법(gradient descent method)을 교배나 돌연변이와 같은 유전 연산자로 둠으로써 유전자 알고리즘에 지역적 미세 조정(local fine-tuning)을 위한 메카니즘을 제공해주는 새로운 형태의 GA-BP 방법을 제안한다.제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 3-패러티 비트(3-parity bit) 문제에 실험하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.367-374
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• 2022

본 논문에서는 역전파 방법 기반 자동미분법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 응력제한조건이 있는 위상최적화문제는 특이점(singularity)과 응력의 국부성(local nature of stress constraint)문제, 그리고 설계 변수에 대한 비선형성의 문제를 포함하고 최적해를 얻기가 매우 힘들다. 특이점 문제를 해결하기 위해서 응력 완화(stress relaxation) 기법을 사용하였고, 응력의 국부성을 해결하기 위해 p-norm을 이용한 전역 응력치를 제한조건에 사용하였다. 설계 변수에 대한 비선 형성을 극복하기 위해 해석적인 방법으로 정확한 설계민감도를 구하는 것이 중요하다. 위상최적설계에서 기존에는 보조변수방법 (adjoint variable method)을 사용하여 빠르고 정확한 설계민감도를 구했지만, 설계민감도를 해석적으로 구해야 하고, 보조평형방정식을 추가로 풀어야 하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 인공신경망에서 최적 가중치(weights)와 편차(biases)를 구할 때 쓰이는 역전파 기법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 역전파 기법은 자동미분에 쓰이는 기법으로 목적함수나 제한조건에 대한 설계민감도를 별도의 수식유도 없이 간단하게 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 미분값을 구하는 역전파의 과정이 보조평형방정식을 푸는 것보다 계산시간이 빠르고 해석적 방법으로 구한 설계민감도와 같은 정확도를 보여준다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.176-183
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• 1998

본 논문에서는 근전신호를 효과적으로 인식하기 위해 신경회로망에 유전알고리즘을 결합하여 근전신호를 인식하는 기법을 제안한다. 본 기법은 신경회로망이 내재한 단점들을 개선하여 근전신호의 인식률을 높이고 안정적인 인식을 행하는 것을 목표로 한다. 제안된 기법에서 유전알고리즘은 전역적인 탐색으로 신경회로망의 최적의 초기 연결강도를 선택하는데, 이로 인하여 학습속도 및 인식률이 향상하게 된다. 그리고 절대 적분치, 영교차수등의 특징벡터 이외에 히든 마르코프 모델로 전처리를 하여 시간적으로 변하는 근전신호의 특성을 입력패턴에 반영하였다. 6가지의 기본운동을 대상으로 행한 실험결과, 제안된 인식기법은 기존의 일반적인 신경회로망의 학습규칙을 이용하여 인식했을 때보다 학습속도와 인식률이 향상되었고, 국부최소점으로 수렴하는 경우가 없어 실험에 실패하지 않고 안정적으로 근전신호의 패턴을 인식하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.3-13
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• 1999

본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.48-57
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• 2003

본 연구는 hidden Markov model(HMM)과 유전알고리 즘을 갖는 MLP(multilayer perceptron) 합성 분류기를 이용한 근전 신호의 인식에 관한 연구이다. 제안된 기법에서 유전알고리즘은 전역적인 탐색으로 신경회로망의 최적의 초기 연결강도를 선택하는데, 이로 인하여 학습속도 및 인식률이 향상되게 된다. 근전 신호의 동적 특성은 연속 운동 인식처럼 신호의 길이 및 시작점과 끝점이 일정치 않고 시변성이 큰 경우에 반드시 고려되어야 하나, 일반 신경회로망에서는 이의 적용이 용이하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 신호의 동적 특성에 대한 적응성을 갖는 HMM과 MLP 신경회로망을 결합시킨 구조를 갖는 인식기를 제안한다. 이러한 구조는 인식기의 입장에서 볼 때 HMM의 신호의 동적 특성에 대한 적응성과, MLP의 정적인 신호에 대한 우수한 분류력이 결합되어 동적인 신호에도 높은 인식율을 갖는 특성을 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.1-9
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• 2002

진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.