• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-6
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• 2002

Hopfield는 선형 제한조건을 갖는 선형프로그램밍을 풀 수 있는 신경회로망을 제안하였는 데, 이 논문에서는 제한조건함수가 비선형함수를 포함하는 일반적인 최적화문제를 해결할 수 있는 신경망으로 확장하였다. 또한, 최적화문제를 신경회로망에 매핑시키는 방법, 그리고 회로로 구성하는 방법들이 논의되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2812-2814
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• 1999

그레이 영상 입출력이 가능하고, 다양한 영상 크기에 적용 가능한 아날로그 셀룰라 신경회로망을 설계하였다. 아날로그 셀룰라 신경회로망은 실시간 병렬처리가 가능하므로, 영상처리 패턴인식과 같은 분야에 유용하게 사용될 수 있다. 기존의 하드웨어로 구현된 셀를라 신경회로망은 이진 영상를 출력하고, 단일 칩에 구현할 수 있는 셀의 수에 제한이 있기 때문에 범용의 영상처리에 응용하기에 적합지 않다. 본 연구에서 설계된 셀룰라 신경회로망은 영상 입력 크기의 분해능을 향상시켜 그레이 영상 처리가 가능한 칩을 설계하였다. 설계된 셀룰라 신경회로망를 이용한 그레이 영상의 에지추출 시뮬레이션 결과, 선명한 에지 영상을 얻을 수 있었다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.17-27
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• 2005

본 논문에서는 문자인식과 복원을 위한 신경회로망 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인식부와 연상부로 구성되었다. 인식부에서는 ART 신경회로망의 인식성능을 개선하기 위해 불필요한 하향틀의 생성과 변화를 제한하여 효과적인 패턴인식이 가능한 모델을 제안하였다. 또한, 한글의 구조적인 특징을 능동적으로 적용할 수 있게 구성된 위치특징 추출 알고리즘을 적용하였다. 연상부에서는 Hopfield 신경회로망으로, 입력된 이미지 패턴의 복원이 가능한 모델을 구성하였다. 제안하는 시스템은 그 성능을 확인하기 위해 각 부분별 실험을 하였다. 그 결과 인식율이 개선되고 복원이 가능함을 보였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권7호
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• pp.1322-1331
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• 1992

본 연구에서는 Fig.3과 같은 다층 퍼셉트론을 사용하기로 한다. 그리고 위 에서 언급한 세가지점에서 다층퍼셉트론을 다시 살펴보아 해결하고자 하는 문제에 맞 도록 다층퍼셉트론을 개선시켜 보기로 한다. 따라서 본 연구의 목적은 제한조건을 갖는 문제를 풀기위한 새로운 형태의 다층퍼셉트론 설계 및 이에 적합한 학습규칙을 적용하여 보다 간단한 구조와 빠른 학습시간을 갖는 신경망을 구성하는데 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.439-448
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• 1999

본 논문에서는 신경회로망과 유전자 알고리즘을 이용하여 셀룰러 무선채널 할당을 위한 최적화 알고리즘을 제안하였다. 채널할당 과정을 채널할당 문제에 내포된 제한사항들을 나타내는 에너지함수의 최소화 과정으로 규정하였다. 채널간, 인접채널, 사이트간의 세 가지 제한사항이 고려되었다. 최적의 채널할당을 위하여 신경회로망을 이용한 방식에서는 강제적인 채널 할당 및 셀 순서 변화 등의 기법이 개발되었고 유전자 알고리즘 방식에서는 자료구조와 적절한 유전연산자를 개발하였다. 실험결과로서, 두 최적화 방법의 채널할당률을 나타내었고 그 결과들을 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.603-606
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• 2003

본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1201-1209
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• 1991

일반적으로 기존의 추적 알고리즘은 표적의 수에 따른 계산량의 기하학적 증가로 실시간 처리 등 실제 응용에 커다란 제한이 되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 고밀도 상호 연결 구조와 대규모 병렬 처리로 실시간 처리가 가능한 새로운 신경회로망 이동 표적 추적 시스템에 대한 이론적 분석과 실험을 하였다. 분석 결과, 신경회로망 알고리즘을 이용한 추적 시스템은 표적 정보의 병력 및 집적 연산이 가능하여 표적이 증가한 경우에도 계산량이 크게 증가하지 않고, 학습을 통한 추적의 최적화가 가능하며, 표적의 여러 이동 정보가 상호 연결 강도에 저장되어 다량의 정합 필터 효과를 가질 수 있으므로 신경회로망을 이용한 새로운 표적 추적 시스템의 실시간 응용 가능성을 제시하였다.

• 정보와 통신
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• 제33권10호
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• pp.49-56
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• 2016

본 논문에서는 패턴 인식 및 회귀 문제를 풀기 위해 쓰이는 기계학습에 대한 전반적인 이론과 설계방법에 대해 알아본다. 대표적인 기계학습 방법인 신경회로망과 기저벡터머신 등에 대해 소개하고 이러한 기계학습 모델을 선택하고 구축하는 데에 있어 고려해야 하는 문제점들에 대해 이야기 한다. 그리고 특징 추출 과정이 기계학습 모델의 성능에 어떻게 영향을 미치는지, 일반적으로 특징 추출을 위해 어떤 방법들이 사용되는 지에 대해 알아본다. 또한, 최근 새로운 패러다임으로 대두되고 있는 딥러닝에 대해 소개한다. 자가인코더, 제한볼츠만기계, 컨볼루션신경회로망, 회귀신경회로망과 같이 딥러닝 기술이 적용된 대표적인 신경망 구조에 대해 설명하고 기존의 기계학습 모델과 비교하여 딥러닝이 가지고 있는 특장점을 알아본다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.27-35
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• 1999

필기서술의 인식과 관련된 연구는 인식대상 영상이 바르게 분리된 인식단위를 포함한다는 전제로 진행되어 왔다. 그러나 실제적인 필기인식 시스템의 설계에 있어서, 다양한 필기방식으로 인해, 인식단위로의 분리가 선결되어야 할 문제이다. 본 논문에서는 제한없이 쓰여진 필기 문자열로부터 인식의 도움없이 독립된 단어를 분리하는 방법을 제안한다. 구성요소간 물리적인 거리에 의존하는 종래의 방법과 달리, 필기서술 자체로부터 필기자의 띄어쓰기와 관련된 특징들을 적극적으로 추출하고 이를 신경회로망을 사용하여 해석한다. 띄어쓰기와 관련된 정보는 문자 분리과정을 통해 분리된 문자 세그먼트의 높이와 세그먼트 중심선 사이의 간격들을 정규화하여 구한다. 연결요소간의 거리에 기반한 방법들과의 비교실험을 통해 제한한 방법의 유용성을 입증하였다.

• 한국암반공학회:학술대회논문집
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• 한국암반공학회 1996년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.35-42
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• 1996

지하 구조물의 안정성 확보와 경제적인 시공을 위하여 상세하고 합리적인 암반분류가 필요하다. 설계 초기에는 제한적인 정보와 암반의 불확실성에 따라 암반분류의 신뢰도가 떨어진다. 이러한 불확실한 지질 정보를 근사하게 추론할 수 있는 방법으로서 인공지능(Artificial intelligence) 특히 인공신경망 (Artificial neural network)이 있다. (중략)