• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.830-836
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• 2006

본 논문에서는 기존의 PID 제어기와 퍼지 제어기의 특성을 공통으로 갖는 새로운 형태의 신경회로망 기반 자동 동조 뉴로-퍼지 PID제어기를 제안하였다. 제안된 제어기는 퍼지의 선형성을 이용하여 퍼지 PID 제어기의 퍼지 연산부를 간략화 시키고 일반 PID 제어기와 유사한 입출력 특성을 갖도록 하였으며 비선형 성분 보상을 위하여 제어기 출력에 가장 큰 영향을 미치는 출력측 스케일 계수를 단일 신경 회로망 구조로 변경하고 PID 제어기 구조를 유지하게 하였다. 또한 단일 신경 회로망 구조를 이용함으로써 신경회로망의 초기 연결강도와 계산량에 대한 문제점을 해결하고 오차의 부호 정보에 따라 학습계수를 변화시키는 가변 학습계수 역전파 알고리즘을 사용하여 오버 슈트가 작으면서도 빠른 수렴 속도를 갖도록 하였다. 제안된 제어기를 비선형성이 강한 시스템으로 알려진 자기 부양(magnetic levitation) 시스템에 실제 적용하여 본 논문에서 제안한 제어기의 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4087-4094
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• 2010

본 보행 로봇의 자세 제어는 일반적으로 센서 시스템을 통한 외부 환경 및 기타 정보의 인식을 통해 수행된다. 보다 정교한 로봇의 제어를 위해서는 필연적으로 고성능 센서를 요구하게 되지만, 이들은 대부분 고가이거나 내구성 측면에서 매우 취약한 것이 사실이다. 따라서 필드로봇과 같이 야지의 환경에서 운용되는 로봇 시스템의 제어를 위해서 이러한 센서 시스템을 다수 채용하는 것은 비현실적이며, 특히 양산시에도 큰 걸림돌로 작용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 신경망 이론의 역전파 알고리즘에 기반을 둔 가상센서 알고리즘을 활용하여 기존의 센싱 데이터를 추정할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 특히 본 논문에서는 추정된 센서 데이터의 품질을 향상 시킬 수 있는 알고리즘 측면에서의 변수 조절 및 센서 시스템과 같은 하드웨어 측면에서의 변화를 통해 성능인자에 영향을 미치는 요소를 파악함과 동시에, 본 기법의 타당성에 대한 측면을 함께 논하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권1호
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• pp.47-57
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• 2010

본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.987-994
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• 2020

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 CNN(: Convolutional Neural Network) 계층의 커널 사이즈가 성능에 미치는 영향을 위한 연구하였다 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 잡음감쇠 성능을 개선한다. 100-neuron, 16-filter CNN 필터와 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 이는 음성신호가 갖는 유성음 구간에서의 준주기적 성질을 이용하는 것이다. 본 연구에서 커널 사이즈에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 커널 사이즈가 16 정도일 때 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 및 평균절대값오차(MAE: Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 사이즈가 이보다 더 작거나 커지면 MSE 및 MAE 값이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 음성신호의 경우 커널 사이즈가 16 정도일 때 특성을 가장 잘 포집할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-9
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• 2022

본 연구의 목적은 SNS를 기반으로 향유되는 챌린지 콘텐츠를 게이미피케이션 개념과 MDA 프레임워크를 통해 통합적으로 고찰하는 것이다. 챌린지 콘텐츠는 생성 주체에 따른 범주화를 넘어 참여자가 콘텐츠의 생성과 향유를 주도하는 능동적인 모습을 보인다. 챌린지 콘텐츠를 분석한 결과, 메카닉스의 측면에서는 '상대적인 레벨', '표현 목적을 지닌 도전 과제', '파이디아적인 규칙'이 중점적으로 나타났다. 이는 '더 나은 표현을 위한 선택 및 경쟁', '이타심, 우월감'과 같은 내적 성취감을 발현하는 참여자의 다이내믹스로 연결되는 한편, 지속적으로 챌린지 콘텐츠에 참여할 수 있도록 하는데 기여한다. 에스테틱스의 측면에서는 참여자가 챌린지 콘텐츠를 통해 콘텐츠의 생성과 향유를 주도하는 놀이 문화의 주체로 기능하고 있음을 알 수 있다. 이런 현상은 정보 전달이나 상업적 광고 분야의 소임이었던 콘텐츠의 생성과 분배의 헤게모니를 역전시키는 결과를 가지고 왔다는데 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.71-76
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• 2023

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 신경망 구조의 Wiener 필터를 이용하여 비선형 잡음을 감쇠시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 위너필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 비선형 잡음감쇠 성능을 개선한다. 128-neuron, 8-neuron 은닉층과 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 비선형 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 비선형 잡음에 대한 감쇠 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 본 시스템은 비선형 잡음이 포함되어 있는 경우에도 위너필터 대신 FNN 필터를 사용하면 잡음감쇠 성능이 상당히 개선되는 것을 볼 수 있다. 이는 FNN 필터의 복잡한 구조가 어떤 형태의 비선형 특성도 잘 표현하기 때문이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.723-732
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• 2001

경로 추적의 성능을 향상시키기 위해서 이 논문에서는 광유도식 무인방송차(AGV)의 뉴로퍼지 컨트롤러를 제안한다. 2바퀴 각각 조향 기능이 있는 AGV의 전방과 후방에 센서들이 장작되어 있으며, 그 센서들의 정보를 이용하여 AGV의 경로를 유도하게 된다. 측정된 광센서가 연속적인 데이터가 아니기 때문에 광유도식 AGV 는 쉽게 경로를 이탈하게 되고 경로 추적 성능은 떨어지게 된다. 광센서의정보들은 on/off 신호에 의해 발생되므로 비연속적으로 얻어지게 되고, 동적 오착가 측정되어진다. 센서에 의해 정보를 얻은 후 동적 오차는 좌우측 바퀴의 각 속도를 이용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 방법에 의해 연속적으로 계산되어진다. 여기서, 추정 윤곽 오차는 측정 윤관오차를 윤곽오차의증북(Variation)의 합의로 정의된다. 뉴로퍼지 시스템은 퍼지 제어기와 신경회로망으로 이루어졌다. 추정 윤곽 오차를 줄이기 위해 역전파 (Back-Propagation) 학습에 의해 퍼지 맴버쉽 함수의 계수들은 적응적으로 조정된다. 제안된 기존의 퍼지 제어기와 비교분석된다. 성능 분석을 위해 제안된 제어 이론은 모의 실험에 의해 검증된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.122-129
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• 1997

외판곡가공 과정의 역학적해석에 사용되는 열탄소성 해석은 계산시간이 많이 소요된다. 선상가열작업의 최적공정을 구하기 위하여는 시뮬레이션과 유한요소해석 사이에 상당수의 반복계산이 필요하다. 그러므로 요구되는 천문학적인 계산시간으로 인하여 선상가열의 수치시뮬레이션은 많은 제약을 받고 있다. 따라서 선상가열의 시뮬레이션에 소요되는 역학해석 계산시간을 크게 줄이는 방안이 필요하다. 외판곡가공에서의 역학적 정보를 효율적으로 구하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 선상 가열 작업에 영향을 끼치는 요소들을 살펴보았으며, 역전파 방식의 인공 신경망을 이용하여 일종의 추론기구를 구현하였다. 신경망은 은닉층의 갯수와 은닉층에 있는 뉴런의 갯수를 바꿔 주며 수치해석 결과들을 학습시켰다. 그 결과 두개의 은닉층을 가진 인공 신경망의 경우 각 은닉층에 뉴런의 갯수가 충분하다면 학습 예제들을 쉽게 학습하였고, 또 학습된 결과로부터 새로운 해를 도출해 낼 때 그 값은 실제 값과 비교해 볼 때 비교적 작은 오차를 보였다. 결과적으로 구하고자 하는 문제영역 근처에 충분한 학습 예제가 마련된다면 비교적 실제 값에 근사하는 결과를 보인다는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 수치해석결과의 학습방법을 기초로한 인공신경망은 곡면가공의 시뮬레이션단계에서 필요한 역학적 해석정보의 경제적인 산출에 적용가능함이 확인되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.11-16
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• 2022

상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를 활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터 12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과 직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을 이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.109-123
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• 2004

기업부도예측은 재무와 경영의사결정문제에서의 주된 인공신경망 응용분야라 할 수 있다. 일반적으로 인공신경망은 이 분야에서 매우 좋은 성과를 보이는 것으로 알려져 있지만 종종 잡음이 심한 데이터에 대해서는 일관성 있고 예측가능한 성과를 보이지 못하는 경우가 있다. 특히 학습용 자료가 매우 많아서 학습시간과 자료수집비용이 과대한 경우에는 적절한 자료의 축소가 되지 않고는 인공신경망을 학습시키는 것이 불가능한 경우도 있다. 사례선택기법은 자료의 차원을 축약시켜 주며 직접적으로 자료를 축소시켜 주는 방법이다. 사례기반 학습기법에서는 이미 몇 연구가 사례선택기법의 필요성을 주장한 바 있으나 인공신경망 모형에서 사례선택기법의 필요성을 주장한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 기업부도예측을 위한 인공신경망 모형에서 유전자 알고리즘을 이용한 사례선택기법을 제안한다. 본 연구에서 유전자 알고리즘은 다층 인공신경망에서의 계층별 연결강도를 최적화하고, 동시에 학습에 적합한 사례를 선택한다. 유전자 알고리즘에 의해 결정된 계층별 연결강도는 역전파오류 학습기법에서 종종 발생하는 국부 최적해에 수렴하는 현상을 최소화해 줄 것으로 기대되고, 선택된 학습용 사례는 학습시간의 단축과 예측성과를 향상시켜 줄 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 모형과 주요 데이터 마이닝 기법들의 성과를 비교 연구한다. 실험결과, 제안된 방법이 인공신경망에서의 사례선택기법으로 유용한 것으로 나타났다.