• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.684-687
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• 2001

In this paper, we propose a ADALINE controller using fuzzy-backpropagation algorithm to adjust weight. In the proposed ADALINE controller, using fuzzy algorithm for traning neural network, controller make use of ADALINE due to simple and computing efficiency. And then it applies to servo-motor as an controlled process. And then it take a simulation for the position control, so the verify the usefulness of the proposed ADALINE controller.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.3
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• pp.161-172
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• 2001

본 논문에서는 분산 실시간 시스템에서 공유되는 자원들에 대한 실시간적 특성을 분석하고, 태스크가 이들 자원을 요청했을 때, 봉쇄시간을 예측하는 자원 관리자를 제안한다. 분산 환경에서, 우리는 봉쇄의 주요 원인인 우선순위 역전 문제와 함께 원격 봉쇄의 문제점을 고려해야 한다. 본 논문에서 우선 순위 역전 문제는 동기 프로토콜로 잘 알려진 Priority Ceiling Protocols(PCP)를 사용하여 해결하였다. 또한, 원격 봉쇄의 문제에 대해서는, 전역자원을 다른 지역자원들 보다 우선적으로 수행함으로써 원격 태스크들로 인한 봉쇄시간을 예측할 수 있도록 하였다. 본 논문의 자원 관리자는 할당된 자원과 태스크들의 관계 목록을 이용하여, 요청된 자원의 상태에 따른 봉쇄요인을 분석하고, 그 결과로 태스크가 자원 수행을 마칠 때까지 소요되는 봉쇄시간의 상한값을 결정한다. 또한, 이러한 상한값의 타당성을 수학적으로 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.580-582
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• 1998

인터넷의 보급으로 인하여 디지털 데이터의 복제가 확산됨에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 보호와 인증에 대한 문제가 대두되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 디지털 영상을 다중해상도 표현이 가능한 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 통하여 저주파수 영역에 인간 시각으로 지각 할 수 없는 워터마크를 삽입하고, 삽입된 워터마크의 영상을 인증하기 위한 방법으로 오류 역전파 학습 알고리즘(Error Backpropagation)을 이용한 신경회로망적 접근방법을 제안한다. 워터마크를 추출하기 위해서는 원영상이 필요하고, 내장된 워터마크가 손실 압축과 필터링 등의 일반적인 영상 처리에 강인함을 실험 결과를 증명하고, 제안한 신경회로망적 접근방법이 좋은 결과를 나타냄으로 실험을 통하여 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.380-385
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• 2001

In this paper, in order to get rid of danger trapped Local minimum point, disadvantage of General Back-propagation and simultaneously obtain fast teaming-speed. We propose PID Back-Propagation with Momentum Term(PID-BPMT) and Design PID Controller by Neural Network with Momentum term. Consider to apply for that Controller in position control system by driven D.C servo motor. its useful performance is verified by computer simulation

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.109-116
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• 1998

In this paper, a back propagation neural network teaming algorithm based on the complex multilyer perceptron is represented for suppressing narrowband interference of the received signals in DS-SS mobile communication system. We proposed neural network adaptive correlator(NNAC) which has fast convergence rate and good performance with combining back propagation neural network and the receiver of DS-SS. We analyzed and proved that NNAC has lower bit error probability than that of traditional RAKE receiver through results of computer simulation in the presence of the tone and narrow-band interference and the co-channel interference.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.317-319
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• 2000

문서는 자연어로 구성된 비정형화된 데이터이다. 이를 처리하기 위하여 문서를 정형화된 데이터로 표현하여 저장할 필요가 있는데, 이를 문서 대용물(Document Surrogate)라 한다. 문서 대용물은 대표적으로 인덱싱 과정에 의해 추출된 단어 리스트를 나타낸다. 문서 내의 모든 단어가 내용을 반영하지 않는다. 문서의 내용을 반영하는 중요한 단어만을 선택할 필요가 있다. 이러한 단어를 키워드라 하며, 기존에는 단어의 빈도와 역문서 빈도(Inverse Document Frequency)에 근거한 공식에 의해 키워드를 선택하였다. 실제로 문서내 빈도와 역문서 빈도뿐만 아니라 제목에 포함 여부, 단어의 위치 등도 고려하여야 한다. 이러한 인자를 추가할 경우 이를 수식으로 표현하기에는 복잡하다. 이 논문에서는 이를 단어의 특징으로 추출하여 특징벡터를 형성하고 이를 학습하여 키워드를 선택하는 신경망 모델인 역전파의 접근을 제안한다. 역전파를 이용하여 키워드를 판별한 결과 수식에 의한 경우보다 그 성능이 향상되었음을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.3-6
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• 2006

멀티레벨의 feed-forward 네트워크에 대한 학습 방법은 기울기 방법과 전역 최적화방법으로 나눌 수 있다. 역전파 또는 그 변형적인 방법들과 같은 기울기 하강 방법은 편리하기 때문에 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 하지만, 역전파와 관련된 가장 큰 문제는 지역 최소점에 빠진다는 것이다. 따라서 본 논문에서 기울기 하강 방법의 단순성을 침범하지 않고 지역 최소점을 극복할 수 있는 개선된 기울기 하강 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상위 연결과 하위연결을 분리하여 훈련하고 평가하기 때문에 이원적인 기울기 하강 방법이라 칭한다. 그렇기 때문에, 은닉층 유닛의 목표 값들은 하위 연결의 평가 툴로써 사용한다. 논문에서 제안하는 방법의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.605-608
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• 2001

다층 신경망의 학습에 쓰이는 오류 역전파 학습은 매우 효과적이지만 학습 속도가 너무 느리고 최적의 은닉충의 뉴런의 수를 결정하는 해답은 아직 없는 실정이다. 또한 가끔은 국부 최소점(Local maxima)에 빠져 학습이 끝내 이루어지지 않는 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Local maxima 를 효과적으로 탈출 할 수 있는 방법에 대해서 연구해 보았다. 국부 최소점은 연결강도와 전체 오차 사이의 이차원 공간에서 표현할 수 있는데 본 알고리즘은 이러한 연결강도와 오차와의 관계를 인위적으로 변화시켜 결론적으로 Local maxima 를 탈출하게 하는 방법을 소개한다. 본 연구에서 사용된 방법은 네트웍이 학습중에 Local maxima 에 빠졌을 때 은닉층의 뉴런의 수를 추가하여 인위적으로 연결강도 평면의 위상을 변조시킨다. 또한 은닉충의 뉴런의 수를 동적으로 변화 시키면서 최적의 뉴런의 수를 결정할 수 있게 하였다. 위 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 XOR 문제와 $10{\times}8$ 영문폰트와 숫자의 학습에 적용하여 일반적인 역전파 학습과 비교 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.555-558
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• 2002

실시간 시스템의 개발 및 운영에 사용되는 실시간 운영체제는 여러 개의 태스크가 동시에 작업할 수 있는 멀티태스킹 환경과 각 태스크에 우선순위를 부여하여 가장 높은 우선순위의 태스크가 CPU 를 선점하는 스케줄링 방법, 태스크간 동기화 및 통신을 위한 메커니즘을 제공하고 있다. 그리고 여러 태스크들에 의해 사용되는 공유자원을 관리하기 위해 세마포어를 사용하여 태스크간에 동기화를 제공한다. 하지만 세마포어만으로 공유자원을 관리하게 되면 더 높은 우선순위의 태스크가 실행 준비 되어 있음에도 불구하고 상대적으로 낮은 우선순위의 태스크가 CPU 를 선점하는 우선순위 역전이 발생하여 실시간 운영체제의 핵심인 시간 결정성을 만족하지 못해 시스템에 심각한 문제를 발생 시킬 수 있다. 본 논문에서는 실시간 운영체제인 $iRTOS^{TM}$에서 우선순위 역전을 예방하기 위한 방법중 하나인 Priority Ceiling Protocol을 이용한 Mutual Exclusion Semaphore를 설계하고 구현한 내용을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.373-376
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• 2003

의상 애니메이션은 영화나 게임, 의류 전자상거래 동 다양한 분야에서 활용될 수 있는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 연구되어왔던 기술이다. 하드웨어의 발달과 빠르고 효율적인 물리학적 모델과 수치적 적분법 등의 등장으로 옷감의 움직임을 모델링 하는 데에 그치지 않고, 더 나아가 실제 옷감처럼 자연스러운 움직임을 얻고자하는 방향으로 연구의 초점이 맞추어졌다. 본 연구에서는 사실적인 의상 애니메이션을 위해 역전파 신경망을 이용하여 실제 옷감소재를 자동으로 평가하는 옷감소재 자동 평가 알고리즘을 제시하고 실험하였다. 실험을 통해 실제 옷감과 유사한 가상 옷감을 생성할 수 있었다.