• 정보보호학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.761-773
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.151-165
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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 있는ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.

• 터널과지하공간
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• 제9권3호
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• pp.214-220
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• 1999

본 연구에서는 RMR system항목들의 타당성을 평가하였고 국내현장에서 측정한 데이터에 대한 적용성을 검토하였다. 데이터베이스는 전국에 걸쳐 지하철, 철도, 도로 터널로 구분하여 139개 현장으로부터 작성하였다. Bieniawsk의 원분류는 경험적으로 도출되었지만 비교적 타당한 것으로 분석되었다. 그러나 국내 현장에 적용할 때에는 상당한 차이가 있어서 국내의 데이터베이스로 추론한 새로운 암반분류 시스템 KRMR1과 KRMR2를 제안하였다. KRMR1에서는 인자들의 등 급비중을 조정하였으며 KRMR2에는 2개의 인자를 추가하였다. 이 과정에서 암반의 성질을 평가하는 ‘특성치’의 선택이 어려워 인공신경 망을 이용하여 추론하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.319-330
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• 2021

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권7호
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• pp.523-536
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• 2011

본 연구의 목적은 중소하천에서의 홍수예측을 위해 사용되는 기존의 수문학적 모형이 가지고 있는 문제점을 개선한 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 기존의 수문학적 강우-유출 모형에서 사용되는 많은 수문학적 자료 및 매개변수들의 사용 없이 오직 수위 및 강우측정 자료만을 이용하여 홍수를 예측할 수 있는 Takagi-Sugeno 퍼지 추론기법과 신경망을 연계한뉴로-퍼지홍수예측 모형을 구축하고자 하였다. 뉴로-퍼지 홍수예측 모형의 예측정확도는 입력자료로 사용되는 강우와 수위 자료의 시간적 분포 및 자료의 수에 의해 결정된다. 따라서 본 연구에서는 홍수예측 모형 구축을 위한 최적 입력 자료 조합 선정을 위해 다양한 강우와 수위의 입력자료 조합을 구성하여 적용하였고, 이를 통해 홍수 예측을 위한 뉴러-퍼지 홍수예측 모형의 최적 입력 자료 조합을 선정하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.117-127
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• 1995

본 논문에서는 ART-II 경쟁학습 신경망과 퍼지추론을 이용하여 동일한 물체를 연속적인 영상열에서 정합 시킴으로서 움직임을 분석하는 방법을 제시한다. 영상분할을 통해 얻을 수 있는 영역의 크기가 평균광도를 이용하여 영역단위의 정합을 수행하고, 영역의 모양을 표현하기 위한 특징점을 선택하기 위하여 입력패턴들의 위상을 나타날 수 있는 ART-II 경쟁학습 신경망을 사용하였다. 선택된 특징점들의 정합을 통해 각 물체에 대한 움직임 벡터를 구한다. 그러나 3차원적 실제세계의 사영인 2차원 영상은 영상 자체의 불완전성과 물체에 대한 정보를 얻기 위하여 사용되는 영상분할의 잘목스오 인한 오류 때문에 움직임 추정 과정에서 모호성이 발생한다. 이러한 움직임 분석과정에서 나타나는 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 사용하여 신뢰도를 표현함으로써 이동 물체와 음직임 벡터를 추출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.44-49
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• 2021

최근 COVID-19로 인해 마스크 착용 여부 자동 검사 시스템에 신경망 기술들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 신경망 적용 방식에 있어서 1단계 검출 방식 또는 2단계 검출 방식을 사용하며, 데이터를 충분히 확보할 수 없는 경우 사전 학습된 신경망에 대해 가중치 미세 조절 기법을 적용하여 학습한다. 본 논문에서는 얼굴 인식부와 마스크 검출부로 구성되는 2단계 검출 방식을 적용하였으며, 얼굴 인식부에는 MTCNN 모델, 마스크 검출부에는 ResNet 모델을 사용하였다. 마스크 검출부는 다양한 실 상황에서의 인식률과 추론 속도 향상을 위하여 5개의 ResNet모델을 적용하여 실험하였다. 학습 데이터는 웹 크롤러를 이용하여 수집한 17,219개의 정지 영상을 이용하였으며, 1,913개의 정지 영상과 1분 동영상 2개에 대해 각각 추론을 실시하였다. 실험 결과 정지 영상인 경우 96.39%, 동영상인 경우 92.98%의 높은 정확도를 보였고, 동영상 추론 속도는 10.78fps임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.125-141
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• 2010

본 연구의 목적은 컴퓨터대수시스템(CAS)를 활용하여 개인 적응용 이산수학 학습을 가능케하는 웹기반 가상 학습용 콘텐츠를 개발하는 것이다. 중등과정과 대학과정의 이산수학에서 공통적으로 등장하는 집합, 관계, 행렬, 그래프 등의 내용 요목을 중심으로 콘텐츠를 구성하였다. 이산수학의 특성상 컴퓨터를 사용한 이산구조를 즉각적으로 처리하여 그 결과를 시각적으로 제시하는 가상 학습용 콘텐츠 제작 환경을 제시하였다. 각 단원마다 동영상 기반의 강의 콘텐츠를 제공하였으며 강의 기반의 개념을 구체화할 수 있는 Mathematica 기반의 실습하기 기능을 추가하였다. 특히 행렬 단원 학습에서 학습구조도식을 이용한 콘텐츠 설계와 이에 따른 내용 요소별 베이지언 추론망 기반의 진단학습 모듈을 추가함으로써 구체적인 피드백을 통한 개인 적응형 학습이 가능하도록 설계하였다. 개발된 행렬 학습용 콘텐츠 중심으로 10명의 이공계 대학생이 실제 사용해 본 반응을 형성평가의 일환으로 분석하여 향후 수정 방향을 도출하였다.