• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.30-36
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• 2006

본 연구에서는 중학교 국어 교과과정에 있어서 부진아 학생을 위한 부진 영역을 진단을 지원할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 학교 수업 현장에 적용함으로써 학습부진 학생들의 수준에 맞는 보충${\cdot}$심화학습이 이루어져 학습결손과 학습부진을 최소화하여 교수${\cdot}$학습의 목표를 알성하고 학업성취도를 향상시킬 수 있도록 하였다. 이 시스템에서의 입력은 36가지 변수가 제안된 코딩 기법을 이용하여 시스템을 위하여 학습데이터와 테스트데이터가 인코딩된다. 이 인코딩된 변수의 값들은 시스템의 입력 층의 값이 된다. 은닉 총의 뉴런 수는 학습 데이터를 이용하여 학습한 후 가장 좋은 성능을 보여주는 결과를 이용하여 결정하였다. 출력 층의 뉴런 수는 각 영역에 하나의 뉴런을 할당하여 4개의 뉴런을 사용하였다. 본 시스템을 개발하기 위해 다층 퍼셉트론 구조와 오류 역전파 알고리즘을 사용하였다. 영역진단 지원 시스템을 위해 학습 데이터로써 2,008개를 사용하였고, 테스트를 위하여 380개의 데이터를 사용하여 실험한 후 성능을 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.9-20
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• 1998

본 논문에서는 패턴인식 형태로 구성된 거리계전시스템에 신경회로망을 적용한 새로운 형태의거리계전기법이 제시되었다. 제안된 거리계전기법은 패턴인식 단계인 두개의 블록으로 구성되었다. 첫 단계에서는 과도신호의 특징 파라미터인 기본파성분을 효율적으로 추출하기 위해 신경회로망을 이용한 필터링 방법이 적용되었으며, 두번째 단계에서는 첫단계에서 추출된 기본파성분을 입력으로 고장형태를 신속하고 정확하게 판별 분류 될 수 있도록 신경회로망을 이용한 고장패턴 추정기가 개발적용되었으며, 이울러 고장판별에 따라 고장점을 효율적으로 추정될 수 있도록 하였다. 적용 시스템의 각 단계는 함수 근사화, 보간성능 및 패턴분류 등의 능력이 뛰어난 다층 퍼셉트론의 역전파 학습 알고리즘이 적용되었다. 제신된 기법의 성능을 입증하기 위하여 EMTP 시뮬레이션을 하여 얻은 다양한 과도 고장파형의 계전시호를 활용하여 시험하였으며, 그결과 제시된 기법은 학습되지 않은 임의의 패턴에 대하여 적응성을 가지고 효율적으로 고장점이 추정될 수 있었으며, 고장발생후 3샘플 이내에서 고장형태가 신속하고도 정확하게 판별되었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권1호
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• pp.27-35
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• 2009

본 논문에서는 개선된 특징추출을 이용한 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 형태 분류에 대한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 4가지 축대칭 결함, 즉 I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태 결함을 고려한다. 유한요소법에 기초한 수치해석 프로그램을 이용하여 결함의 폭과 깊이를 변화시켜가면서 400개의 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성하였다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터 새로운 특징을 제안하였는데, 여기에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스 값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각과 최대임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스 값의 10%, 20%, 30%, 40%를 갖는 점사이의 위상각들이 포함된다. 또한, 결함형태를 분류하기 위하여 은닉층이 하나인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 최대오차와 평균제곱오차 측면에서 향상된 결함 분류 성능을 얻는다는 것을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.19-26
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• 2018

본 논문은 가상현실 및 증강현실을 위해 양안식 눈추적기 기반의 시선 깊이 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 양안식 눈추적기로부터 안구 및 시선과 관련된 다양한 정보를 획득한다. 이후 획득된 정보를 바탕으로 다층퍼셉트론 알고리즘 기반의 시선 추적과 인식 모델을 통해 눈 시선 깊이를 추정한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 13명의 참여자를 모집하고 개인별 시선 추적과 범용 시선 추적에 대한 성능을 분석하였다. 실험결과 개인별 모델에서는 90.1%, 그리고 전체 사용자를 대상으로 한 범용 모델에서는 89.7%의 정확도를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제15권2호
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• pp.79-84
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• 1996

본 논문은 CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭 신호를 억압하기 위해 다계층 퍼셉트론을 기본으로 한 역전파 신경망을 이용하여 적응 상관기 모델을 제시하였다. 적응 상관기 구조는 빠른 수렴 율과 보다 좋은 성능을 제공하기 위해 역전파된 에러를 가진 반복적 최소 자승 역전파 알고리즘을 도입하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 동일 채널 간섭과 협대역 간섭을 고려한 신호 잡음비와 전송 전력비에 대해 직접 순차 확산 스펙트럼 적응 횡단선 필터의 비트 에러율보다 역전파 신경망을 이용한 적응 상관기의 비트 에러율이 개선됨을 보였고, 특히 간섭 대 신호비가 5dB인 곳에서 역전파 신경망을 이용한 적응 상관기가 적응 횡단선 필터의 비트 에러율보다 약 $10^{-1}$ 정도 감소되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.870-878
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• 2013

본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.472-477
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• 2018

본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.910-917
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• 2007

인간-로봇 상호작용에서 접촉은 인간에게 정서적 안정을 줄 수 있는 중요한 상호작용 방법 중 하나이다. 그러나 지금까지 음성과 영상을 기반으로 인간-로봇 상호작용이 이루어지는 연구가 대부분이었다. 본 논문에서는 접촉을 통한 인간-로봇 상호작용을 위해 인간의 접촉행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 인식 방법에서 인식 과정은 전처리 단계와 인식 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 접촉감지부에서 생성된 데이타로부터 인식할 수 있는 특징들을 계산하는 단계이고 인식 단계는 인식기를 통해 접촉행동으로 분류하는 단계이다. 접촉감지부는 힘 센서인 FSR 센서를 이용하여 제작하였고 인식기는 신경망 모델인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 실험은 남자 여섯 명에 의해 생성된 세 가지 접촉행동; '때리다', '쓰다듬다', '간질이다' 데이타를 가지고, 사람별로 인식기를 생성하여 cross-validation으로 평가한 결과 82.9%의 평균인식률을 보였고, 사람별 구분 없이 한 개의 인식기로 실험한 결과는 74.5%의 평균 인식률을 보였다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.168-168
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• 2001

제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

• 한국습지학회지
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• 제12권3호
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• pp.79-97
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• 2010

본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 수문학적 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망 모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 지지벡터기구 신경망모형(SVM-NNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 평가를 위하여 4가지의 통계학적 지표(CC, RMSE, E, AARE)가 각각 제시되었으며, ANOVA 및 Mann-Whitney U 검증을 이용하여 실측 및 계산된 월 증발접시 증발량자료에 동질성검증을 실시하였다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 수문학적 분해를 위해서 MLP-NNM과 SVM-NNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 수문학적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.