• 대한기계학회논문집A
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• 제31권1호
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• pp.26-35
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• 2007

The vehicle of urban transit is a complex system that consists of various electric, electronic, and mechanical equipments, and the maintenance cost of this complex and large-scale system generally occupies sixty percent of the LCC (Life Cycle Cost). For reasonable establishing of maintenance strategies, safety security and cost limitation must be considered at the same time. The concept of system reliability has been introduced and optimized as the key of reasonable maintenance strategies. For optimization, three preceding studies were accomplished; standardizing a maintenance classification, constructing RBD (Reliability Block Diagram) of VVVF (Variable Voltage Variable Frequency) urban transit, and developing a web based reliability evaluation system. Historical maintenance data in terms of reliability index can be derived from the web based reliability evaluation system. In this paper, we propose applying inverse problem analysis method and hybrid neuro-genetic algorithm to system reliability optimization for using historical maintenance data in database of web based system. Feed-forward multi-layer neural networks trained by back propagation are used to find out the relationship between several component reliability (input) and system reliability (output) of structural system. The inverse problem can be formulated by using neural network. One of the neural network training algorithms, the back propagation algorithm, can attain stable and quick convergence during training process. Genetic algorithm is used to find the minimum square error.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.144-152
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• 1996

대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.816-819
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• 2005

본 논문에서는 카타디옵트릭 카메라를 사용할 때 발생하는 공간 왜곡 문제를 해결하기 위해 3차원 포물면 좌표 변환 함수와 신경회로망을 이용한 좌표 변환 및 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 포물면 거울을 이용한 카타디옵트릭 카메라는 360$^{\circ}$의 전 방향 영상을 얻을 수 있으나, 렌즈의 외형에 의해 영상이 왜곡되어 나타나는 특징을 가지고 있다. 따라서 3차원 공간상에서 왜곡 영상에서의 좌표를 실제 거리 좌표로 변환하기 위해 포물면 거울 초점과 이미지 상의 좌표를 포물면 거울 위로 투영시킨 좌표를 이용한 좌표 변환 함수를 사용한다. 이 과정에서 발생하는 오차를 BP(Back propagation) 신경망 알고리즘으로 수정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1743-1750
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• 2003

근래에는 정확성과 신뢰성이 강한 센서리스 속도추정방법으로 전동기를 구동하기 위한 노력이 전개되고 있으며, 본 논문은 외란에 대한 강인성이 뛰어난 신경회로망을 이용하여 직류전동기의 센서리스 속도제어를 실현한 연구 결과이다. 〔6­8〕 신경회로망은 사람의 뇌가 경험을 통해 학습하듯이 주어진 입력에 대해 학습을 통하여 최적의 출력을 발생한다. 학습은 직류전동기의 수식모델을 통해 얻어진 전압$.$전류 및 회전자 속도를 입$.$출력 데이터로 사용하여 역전파 학습 알고리즘〔8〕을 통해 행하여지며, 학습 완료 후 얻은 최적의 연결강도를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망에 의한 방식은 복잡한 알고리즘을 사용하지 않고도 정확한 속도 추정이 가능하며, 직류전동기의 문제점인 회전자 권선의 열에 의한 전동기의 성능 악화 및 속도 제어의 어려움을 해소하여 운전 조건에 따른 외란 등에도 강인한 제어 특성을 가질 뿐만 아니라 전 속도 영역에서 속도 응답 특성이 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제28권6호
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• pp.599-611
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• 2022

Tendon reinforced cemented soil is applied extensively in foundation stabilisation and improvement, especially in areas with soft clay. To solve the deterioration problem led by steel corrosion, the glass fiber-reinforced polymer (GFRP) tendon is introduced to substitute the traditional steel tendon. The interface bond strength between the cemented soil matrix and GFRP tendon demonstrates the outstanding mechanical property of this composite. However, the lack of research between the influence factors and bond strength hinders the application. To evaluate these factors, back propagation neural network (BPNN) is applied to predict the relationship between them and bond strength. Since adjusting BPNN parameters is time-consuming and laborious, the particle swarm optimisation (PSO) algorithm is proposed. This study evaluated the influence of water content, cement content, curing time, and slip distance on the bond performance of GFRP tendon-reinforced cemented soils (GTRCS). The results showed that the ultimate and residual bond strengths were both in positive proportion to cement content and negative to water content. The sample cured for 28 days with 30% water content and 50% cement content had the largest ultimate strength (3879.40 kPa). The PSO-BPNN model was tuned with 3 neurons in the input layer, 10 in the hidden layer, and 1 in the output layer. It showed outstanding performance on a large database comprising 405 testing results. Its higher correlation coefficient (0.908) and lower root-mean-square error (239.11 kPa) were obtained compared to multiple linear regression (MLR) and logistic regression (LR). In addition, a sensitivity analysis was applied to acquire the ranking of the input variables. The results illustrated that the cement content performed the strongest influence on bond strength, followed by the water content and slip displacement.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.71-76
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• 2023

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 신경망 구조의 Wiener 필터를 이용하여 비선형 잡음을 감쇠시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 위너필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 비선형 잡음감쇠 성능을 개선한다. 128-neuron, 8-neuron 은닉층과 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 비선형 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 비선형 잡음에 대한 감쇠 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 본 시스템은 비선형 잡음이 포함되어 있는 경우에도 위너필터 대신 FNN 필터를 사용하면 잡음감쇠 성능이 상당히 개선되는 것을 볼 수 있다. 이는 FNN 필터의 복잡한 구조가 어떤 형태의 비선형 특성도 잘 표현하기 때문이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2C호
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• pp.81-88
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• 2006

연약지반의 설계정수로 사용되는 비배수전단강도 및 선행압밀하중의 예측을 위해 전국적으로 산재해 있는 6개의 연약지반 대상구역의 실험결과를 이용하여 역전파학습알고리즘을 통해 학습 및 예측을 실시하였다. 실험결과치와 신경망학습의 결과치는 상관계수 0.9이상의 값을 나타냄으로서 높은 상관성를 나타내었으며 자연함수비, 간극비, 비중, 세립토의 함유율은 상관성을 높이는데 상당한 기여를 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 연약지반개량공법설계시 충분한 양질의 자료만 확보할 수 있다면 다양한 지반의 물성치를 인공신경망을 통해 효율적으로 예측할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권4호
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• pp.307-321
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• 2024

This paper delves into the critical assessment of predicting sidewall displacement in underground caverns through the application of nine distinct machine learning techniques. The accurate prediction of sidewall displacement is essential for ensuring the structural safety and stability of underground caverns, which are prone to various geological challenges. The dataset utilized in this study comprises a total of 310 data points, each containing 13 relevant parameters extracted from 10 underground cavern projects located in Iran and other regions. To facilitate a comprehensive evaluation, the dataset is evenly divided into training and testing subset. The study employs a diverse array of machine learning models, including recurrent neural network, back-propagation neural network, K-nearest neighbors, normalized and ordinary radial basis function, support vector machine, weight estimation, feed-forward stepwise regression, and fuzzy inference system. These models are leveraged to develop predictive models that can accurately forecast sidewall displacement in underground caverns. The training phase involves utilizing 80% of the dataset (248 data points) to train the models, while the remaining 20% (62 data points) are used for testing and validation purposes. The findings of the study highlight the back-propagation neural network (BPNN) model as the most effective in providing accurate predictions. The BPNN model demonstrates a remarkably high correlation coefficient (R2 = 0.99) and a low error rate (RMSE = 4.27E-05), indicating its superior performance in predicting sidewall displacement in underground caverns. This research contributes valuable insights into the application of machine learning techniques for enhancing the safety and stability of underground structures.

• 터널과지하공간
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• 제17권4호
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• pp.301-310
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• 2007

심부 탄광 개발의 타당성 검토나 통기계획 수립시 갱내 작업장의 온도를 예측하는 것은 매우 중요하다. 심부의 탄광주변의 암반은 매우 다양하고 여러 암종으로 구성되어 있어 암반의 열 전도율(thermal conductivity)를 구하는 일은 매우 어려운 작업이다. 이에 본 연구에서는 복잡한 갱내여건에 상응한 열전도율을 도출하기 위해 artificial neural network(인공신경망)를 새롭게 도입하여 갱내 기상 예측을 위한 전산 프로그램을 개발하였다. 인공 신경망을 이용한 열전도율 계산 프로그램은 back-propagation algorithm을 사용하였으며 9개의 인자를 받아들이는 input layer와 5개와 3개의 뉴런을 가지는 두 개의 hidden layer로 구성되어져 있다. 개발된 TemPredict를 이용하여 장성광업소의 심부온도를 검증한 결과 장성생산부 -300 ML 하반구 입구의 온도가 $25.65^{\circ}C$로 산출되었고 실제 온도($25.7^{\circ}C$)와 $0.05^{\circ}C$의 차이를 나타냈다. 이는 오차 범위 5% 이내에 포함되는 것으로 검증결과 95% 이상의 높은 신뢰도를 나타냈다. 위의 검증결과를 통해 TemPredict를 이용하여 현재 굴진중인 -425 ML이 관통이 되었을때의 장성생산부 주운반갱도 9X지점의 온도를 예측하였다. 예측 결과 장성생산부 주운반갱도 9X지점의 온도는 $28.2^{\circ}C$로 예측되었다. 향후 TemPredict를 통한 온도예측을 통하여 광산이나 지하구조물의 설계시 통기계획에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.537-550
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• 2000

본 연구에서는 낙동강 진동지점에서 일유출량을 예측하기 위하여 신경망모형이 제시되었다. 신경망모형의 구조는 CASE 1(5-5-1)과 CASE 2(5-5-5-1)로 구성하였으며, 은닉층의 수에 따라 두 가지의 모형으로 분류하였다. 각 신경망모형은 광역최소점과 훈련임계치에 수렴하는데 기존의 역전파훈련 알고리즘(BP) 보다 뛰어난 Fletcher-Reeves 공액구배 역전파훈련 알고리즘(FR-CGBP)과 축적된 공액구배 역전파훈련 알고리즘(SCGBP)을 이용하였다. 그리고 모형의 훈련과 검증을 위하여 이용된 자료는 풍수년, 평수년, 갈수년 풍수년+평수년, 풍수년+갈수년, 평수년+갈수년 및 풍수년+평수년+갈수년으로 구분하여 구성하였다. 모형의 훈련과정에서 각 자료를 이용하여 최적 연결강도와 편차가 결정되어 졌으며, 동시에 일유출량이 계산되어졌다. 예측오차의 통계분석을 통하여 풍수년+갈수년의 자료를 제외하고는 훈련결과가 양호한 것으로 나타났다. 모형의 검증에는 모형의 훈련을 통해 산정된 CASE 1 의 SCGBP 알고리즘의 연결강도와 편차를 이용하였으며, 검증의 결과는 훈련결과처럼 만족스러운 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 선정한 신경망모형과 비교검토하기 위하여 다중회귀분석모형을 적용하여 일유출량을 예측하였으며, 그 결과 신경망모형이 다소 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같이 신경망모형은 조직적인 접근법, 매개변수의 감소 및 모델을 개발하는데 소모되는 시간을 줄일수 있는 장점이 있다.