• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.13-28
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• 2021

강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.529-533
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• 2019

오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련 입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전 알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine Learning Repository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2019

영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제17권6호통권79호
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• pp.661-672
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• 2005

본 연구에서는 많은 양의 함수 계산을 요구하는 확률론적 최적화 기법을 보다 효과적으로 강구조물에 적용하여 수행하고자 한다. 다양한 과학, 응용공학 분야에서 많은 시간이 소요되는 과정을 대체하는데 효과적인 도구로 출현한 인공신경망을 최적화 과정 중 많은 수의 유한요소 해석이 요구되는 재해석 문제에 적용함으로서 유한요소법의 평형방정식의 해의 근사해를 추정하여 재해석과정을 보다 간단하고 용이하게 수행하고자 한다. 또한 이용된 인공신경망의 학습효과의 개선을 위해 유전알고리즘을 적용한다. 확률론적 구조최적화 기법으로는 진화론적 방법에 기초한 알고리즘을 사용한다. 수치 예로써 전형적인 체적(중량)문제와 실 경비함수를 목적함수로 갖는 강구조물 모형에 본 연구의 알고리즘을 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 타당성을 증명하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.304-306
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• 2016

본 논문에서는 기계학습 방법에 기반을 둔 119 긴급 신고 전화 전사 데이터에 대한 구급, 구조, 화재 상황 분류 알고리즘을 개발하였다. 신고전화에서 빈번하게 발생하는 비정형 발화 패턴을 효율적으로 정규화하고 자연어 문장 처리 기법에서 일반적으로 사용하는 방법을 적용하여 신고전화 텍스트 데이터를 기계학습에서 사용할 수 있는 특징 벡터로 재구성하였다. 2743개의 신고전화에 대해 선형 서포트 벡터 머신을 이용하여 상황 분류를 수행한 결과, 92% 의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국결정성장학회지
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• 제31권6호
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• pp.258-263
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• 2021

ZnO 바리스터는 다결정구조를 가지는 반도체 소자로 결정립과 입계의 미세구조 제어를 통해 비선형적인 전류/전압 특성을 가지기 때문에 서지(surge)전압으로부터 회로를 보호하는 역할을 한다. 이러한 ZnO 바리스터에서 원하는 전기적 물성을 얻기 위해서는 소결 공정에서 미세구조의 제어가 중요하다. 따라서 소결 공정에서 중요한 변수들과 소결체의 전기적 물성인 유전율로 구성된 데이터셋을 정의한 후 실험계획법 기반으로 데이터를 수집했다. 수집된 실험데이터셋을 기계학습 알고리즘에 학습하여 메타모델을 개발했고, 개발된 메타모델에 수치기반 최적화 알고리즘인 HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 적용하여 최대 유전율을 가질 수 있는 공정조건을 도출했다. 이러한 메타모델 기반의 최적화를 다변수 시스템인 세라믹공정에 적용한다면 최소한의 실험만으로 최적 공정조건 탐색이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.186-186
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• 2022

강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.81-84
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• 2003

$\varepsilon$-SVR(e-Support Vector Regression)학습방법은 SV(Support Vector)들을 이용하여 함수 근사(Regression)하는 방법으로 최근 주목받고 있는 기법이다. SVM(SV machine)의 한 가지 방법으로, 신경망을 기반으로 한 다른 알고리즘들이 학습과정에서 지역적 최적해로 수렴하는 등의 문제를 한계로 갖는데 반해, 이러한 구조들을 대체할 수 있는 학습방법으로 사용될 수 있다. 일반적인 $\varepsilon$-SVR에서는 학습 데이터와 관사 함수 f사이에 허용 가능한 에러범위 $\varepsilon$값이 학습하기 전에 정해진다. 그러나 Nu-SVR(ν-version SVR)학습방법은 학습의 결과로 최적화 된 $\varepsilon$값을 얻을 수 있다. 정해진 기저함수가 포함되는 $\varepsilon$-SVR 학습방법(Sermparametric SVR)은 정해진 독립 기저함수를 사용하여 함수를 근사하는 방법으로, 일반적인 $\varepsilon$-SVR 학습방범에 비해 우수한 결과를 나타내는 것이 성공적으로 입증된 바 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 정해진 기저함수가 포함된 ν-SVR 학습 방법을 제안하고, 이에 대한 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여 제안된 Sermparametric ν-SVR 학습 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.288-291
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• 2004

기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks： SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.