• 제목/요약/키워드: Feedforward

검색결과 938건 처리시간 0.029초

유전자 알고리즘 기반 최적 다항식 뉴럴네트워크 연구 및 비선형 공정으로의 응용 (A Study on GA-based Optimized Polynomial Neural Networks and Its Application to Nonlinear Process)

  • 김완수;이인태;오성권;김현기
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제15권7호
    • /
    • pp.846-851
    • /
    • 2005
  • 본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.

방사선 치료 선량 계산을 위한 신경회로망의 적용 타당성 (A Feasibility Study on Using Neural Network for Dose Calculation in Radiation Treatment)

  • 이상경;김용남;김수곤
    • Journal of Radiation Protection and Research
    • /
    • 제40권1호
    • /
    • pp.55-64
    • /
    • 2015
  • 방사선치료계획장치의 핵심기술인 선량분포 계산은 빠르고 정확함을 요구한다. 기존 상용화된 치료계획장치의 선량 계산 방법은 빠르지만 정확성이 부족하고, 몬테칼로 방법은 시뮬레이션 시간과다 문제가 있다. 관심영역의 일부만 몬테칼로 방법이 계산하고 나머지 영역은 비선형함수사상 능력이 뛰어난 신경회로망이 계산하는 시스템은 상대적으로 빠르고 정확한 선량분포를 계산해낼 수 있다. 비균질 매질의 선량분포에 나타나는 불연속점과 변곡점의 특성을 신경회로망이 학습가능 하다는 것을 사전 작업을 통해 확인하였다. 이때 사용된 신경회로망은 Feedforward Multi-Layer Perceptron에 Scaled Conjugated Gradient 알고리즘과 Levenberg-Marquardt 알고리즘으로 각각 학습하여 성능비교를 하였고, 은닉층의 뉴런 개수에 따른 성능비교도 하였다. 마지막으로 균질매질의 팬텀에 대해 상용 치료계획장치의 선량계산 알고리즘으로 계산한 선량분포를 사전작업을 통해 확인된 신경회로망에 학습하여 깊이선량율의 평균제곱오차가 0.00214인 결과를 보여주었다. 균질 및 비균질 매질의 팬텀에 대한 3차원 선량분포를 계산하는 신경회로망 모델 개발 연구가 추가로 진행될 것이다.

부분 단어 토큰화 기법을 이용한 뉴스 기사 정치적 편향성 자동 분류 및 어휘 분석 (Automatic Classification and Vocabulary Analysis of Political Bias in News Articles by Using Subword Tokenization)

  • 조단비;이현영;정원섭;강승식
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제10권1호
    • /
    • pp.1-8
    • /
    • 2021
  • 뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.

통일 이후 돌봄서비스의 사회통합 역할에 관한 연구: 미래 시나리오 분석 (Role of Social Care Services after the Unification: 'TAIDA' Scenario Analysis)

  • 최영준;황규성;최혜진
    • 한국사회정책
    • /
    • 제23권1호
    • /
    • pp.61-93
    • /
    • 2016
  • 본 연구는 2020년에 독일식 평화통일이 된다는 가정을 가지고, 사회통합에 돌봄 서비스가 어떠한 역할을 할 것인지 그리고 어떠한 정책적 전략이 필요한지에 대해서 분석하고자 한다. 최근의 통일 논의들이 정치 및 경제적 차원에서의 전략이나 북한이탈주민에 대한 생활상에 초점이 있는데 비해 통일 이후 사회통합을 어떻게 달성할 것인지에 대한 연구는 매우 드물다. 이러한 맥락에서 본 연구는 통일 이후 사회통합에 있어서 돌봄 서비스의 직간접적 역할에 대해 종합적으로 검토하고자 한다. 본 연구는 불확실한 미래 상황에 대한 유의미한 검토를 하기 위해서 시나리오 방법론인 TAIDA 분석을 도입하여 적용하였다. 우선, 문헌연구를 통해서 남북한 지난 20년 경험과 독일의 선제적 통일 경험을 통해서 피드백과 피드포워드를 진행하였으며, 통일과 돌봄 서비스에 전문적 지식을 가지고 있는 전문가들에게 통일 이후 일어날 상황들과 돌봄 서비스의 영향력 그리고 정책적 이슈를 구체적으로 물음으로 미래에 예상 가능한 시나리오와 목표 시나리오를 도출하였다. 이러한 세 가지 흐름의 연구와 분석을 바탕으로 정책전략을 도출하였으며, 세부적 정책방안은 추후 연구로 남겨두었다. 이러한 분석을 통해 본 연구는 선제적 투자로서 돌봄 서비스가 통일 이후 상당한 중요성을 가질 수 있음을 주장하며, 동시에 추후 연구과제들을 제시하였다.

순환 아키텍쳐 및 하이퍼파라미터 최적화를 이용한 데이터 기반 군사 동작 판별 알고리즘 (A Data-driven Classifier for Motion Detection of Soldiers on the Battlefield using Recurrent Architectures and Hyperparameter Optimization)

  • 김준호;채건주;박재민;박경원
    • 지능정보연구
    • /
    • 제29권1호
    • /
    • pp.107-119
    • /
    • 2023
  • 군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

다변량 입력이 딥러닝 기반 저수율 예측에 미치는 영향 분석과 중장기 예측 방안 (Analyzing the Impact of Multivariate Inputs on Deep Learning-Based Reservoir Level Prediction and Approaches for Mid to Long-Term Forecasting)

  • 박혜승;윤종욱;이호준;양현호
    • 정보처리학회 논문지
    • /
    • 제13권4호
    • /
    • pp.199-207
    • /
    • 2024
  • 지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

영화 리뷰 감성분석을 위한 텍스트 마이닝 기반 감성 분류기 구축 (A Study on Analyzing Sentiments on Movie Reviews by Multi-Level Sentiment Classifier)

  • 김유영;송민
    • 지능정보연구
    • /
    • 제22권3호
    • /
    • pp.71-89
    • /
    • 2016
  • 누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.

설비공학 분야의 최근 연구 동향 : 2010년 학회지 논문에 대한 종합적 고찰 (Recent Progress in Air-Conditioning and Refrigeration Research : A Review of Papers Published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering in 2010)

  • 한화택;이대영;김서영;최종민;김수민;권영철;백용규
    • 설비공학논문집
    • /
    • 제23권6호
    • /
    • pp.449-469
    • /
    • 2011
  • This article reviews the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigerating Engineering during 2010. It is intended to understand the status of current research in the areas of heating, cooling, ventilation, sanitation, and indoor environments of buildings and plant facilities. Conclusions are as follows. (1) Research trends of thermal and fluid engineering have been surveyed as groups of general thermal and fluid flow, fluid machinery, and new and renewable energy. Various topics were presented in the field of general thermal and fluid flow. Research issues mainly focused on the thermal reliability of axial fan and compressor in the field of fluid machinery. Studies on the design of ground source heat pump systems and solar chemical reactors were executed in the field of new and renewable energy. (2) Research works on heat transfer area have been reviewed in the categories of heat transfer characteristics and industrial heat exchangers. Researches on heat transfer characteristics included heat transfer in thermoelectric cooling/power generation systems, combined heat and power systems, carbon nano fluid with PVP, channel filled with metal foam and smoke ventilation in a rescue station of a railroad tunnel. Also the studies on flow boiling of R123/oil mixture in a plain tube bundle and R410A charge amount in an air cooled mini-channel condenser were reported. In the area of industrial heat exchangers, researches on plate heat exchanger, shell and tube heat exchanger, enthalpy exchanger, micro channel PCHE were performed. (2) Research works on heat transfer area have been reviewed in the categories of heat transfer characteristics and industrial heat exchangers. Researches on heat transfer characteristics included heat transfer in thermoelectric cooling/power generation systems, combined heat and power systems, carbon nano fluid with PVP, channel filled with metal foam and smoke ventilation in a rescue station of a railroad tunnel. Also the studies on flow boiling of R123/oil mixture in a plain tube bundle and R410A charge amount in an air cooled mini-channel condenser were reported. In the area of industrial heat exchangers, researches on plate heat exchanger, shell and tube heat exchanger, enthalpy exchanger, micro channel PCHE were performed. (3) Refrigeration systems with alternative refrigerants such as hydrocarbons, mixed refrigerants, and CO2 were studied. Performance improvement of refrigeration systems are tried applying various ideas of refrigerant subcooling, dual evaporator with hot gas bypass control and feedforward control. The hybrid solar systems combining the solar collection devices with absorption chillers or compression heat pumps are simulated and studied experimentally as well to improve the understanding and the feasibility for actual applications. (4) Research trend in the field of mechanical building facilities has been found to be mainly focused on field applications rather than performance improvements. Various studies on heating and cooling systems, HVAC facilities, indoor air environments and energy resources were carried to improve the maintenance and management of building service equipments. In the field of heating and cooling systems, papers on a transformer cooling system, a combined heat and power, a slab thermal storage and a heat pump were reported. In the field of HVAC facilities, papers on a cooling load, an ondol and a drying were presented. Also, studies on HVAC systems using unutilized indoor air environments and energy resources such as air curtains, bioviolence, cleanrooms, ventilation, district heating, landfill gas were studied. (5) In the field of architectural environment and energy, studies of various purposes were conducted such as indoor environment, building energy, renewable energy and green building. In particular, renewable energy and building energy-related researches have mainly been studied reflecting the global interest. In addition, many researches which related the domestic green building certification of school building were performed to improve the indoor environment of school.