• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권9호
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• pp.31-37
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• 2013

본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권8호
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• pp.73-84
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• 2005

본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과와 상재하중으로부터 점토의 비배수전단강도를 간단히 예측하기 위한 피에조콘 인공신경망 모델 구축에 대하여 기술하였다. 피에조콘 인공신경망 모델의 구축을 위하여 먼저 국내 8개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 불교란 시료에 대해 수행된 비압밀-비배수 삼축압축실험(UU)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 데이터베이스가 구축되었으며 오차역전파 알고리즘에 의하여 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 실내시험 결과와 비교함으로써 모델의 타당성이 검증되었다. 또한 피에조콘으로부터 비배수 전단강도의 예측을 위해 제안된 기존의 경험적 방법으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 인공신경망 모델들은 사용된 전달함수에 따라 단일 은닉층 내에 존재하는 최적 뉴우런 개수는 다르지만 학습자료와 검증자료에 대해 공통적으로 결정계수 $R^2=0.69\~0.72$ 범위의 예측정확도를 보여 국내 연약지반에서 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용함을 알 수 있었다. 또한 구성된 인공신경망 모델은 지역적인 조정(site calibration)을 필요로 하는 기존의 경험적 방법들에 비하여 전 지역에서 고르게 예측신뢰성이 높으며 이는 학습과정을 통하여 각 지역의 지반공학적 특성을 일반화하는 데에 성공했기 때문으로 인공신경망 모델이 국내 전 지역에서 적용될 수 있는 일반화된 모델로 발전할 수 있음을 의미한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.385-391
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• 2000

최근, 기존의 통계적 분석방법과는 달리 시계열 데이터를 이용하여 미래의 연속적인 지배의 법칙을 예측하기 위한 신경회로망 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 기상예측을 위하여 초기 임의 설계된 신경회로망의 은닉층중과(過)설계된 은닉노드를 제거하는 Pruning 알고리즘을 제안하며, 이 제안한 알고리즘의 효율성을 증명하기 위하여 1987년부터 1996년까지의 수집된 기상 데이터 22080건을 이용하여 기상예측 실험을 실행하였다. 실험을 통하여 초기 임의 구성된 $26{\times}50{\times}1$의 신경망은 제안된 pruning 알고리즘을 통하여 $26{\times}2{\times}1$ 구조로 최적화 되었고, 최적화된 신경망($26{\times}2{\times}1$)의 경우 오차온도 ${\pm}0.5^{\circ}C$의 경우 평균 33.55%, ${\pm}1^{\circ}C$의 경우 61.57%로 임의 설계된 구조 ($26{\times}50{\times}1$)dml 29.31%, 54.47%에 비하여 우수하게 나타났고, 또한 계산 횟수에서도 임의 구성 신경망에 비하여 최고 25배이상 계산횟수를 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.16-27
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• 2006

무선 네트워크의 물리계층에서 이용하는 무선 전송매체는 전송 범위내의 모든 이웃 노드들이 동시에 전송 신호를 수신할 수 있는 브로드캐스트 전파 특성을 갖는다. 기존의 비동기 무선 MAC 프로토콜들은 신뢰성 있는 브로드캐스트에 대한 구제적인 해결 방안을 고려하지 않고 있다. 무지향성 브로드캐스트가 과다한 채널 경쟁과 충돌을 발생시켜 네트워크의 성능 저하를 야기하기 때문이다. 본 논문에서는 링크계층에서 지향성 안테나를 이용하여 지향성 브로드캐스트를 지원하는 MDB(MAC protocol for Directional Broadcast) 프로토콜을 제안한다. MDB 프로토콜은 DAST(Directional Antennas Statement Table) 정보와 4-way 핸드셰이크에 의한 D-MACA(Directional Multiple Access Collision Avoidance) 구조를 기반으로 Hidden Terminal 문제와 Deafness 문제를 해결한다. 성능 평가를 위해 MDB 프로토콜과 기존의 IEEE 802.11 DCF(Distributed Coordination Function) 프로토콜[9]와 참고문헌 [3]의 프로토콜 2를 비교대상으로 브로드캐스트로 인한 충돌 발생률과 브로드캐스트 완료율 관점에서 성능을 분석하였다. 성능 분석 결과는 네트워크 밀도가 높을수록 MDB 프로토콜이 기존의 프로토콜보다 높은 브로드캐스트 완료율과 낮은 충돌 발생률을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.616-625
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• 2021

심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.185-207
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국임상수의학회지
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• 제23권2호
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• pp.105-110
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• 2006

2003년 5월부터 2005년 11월까지 산란계의 전염성기관지염(IB) 예찰 프로그램에 등록한 농장에 대한 역학조사에서 얻은 자료에 근거하여 IB 감염을 확인할 수 있는 모형을 구축하기 위하여 16개의 입력 뉴런, 3 개의 은닉 뉴런, 1개의 출력 뉴런으로 구성된 3층 인공신경망 모형을 개발하였다. 총 86개의 계군 중 77개는 훈련자료에 할당하고 나머지 9개는 검정자료로 무작위로 할당하여 back-propagation algorithm으로 신경망 훈련을 수행하였다. 입력 뉴런은 산란계군의 특성, 사양관리, 계군의 크기 등 16개의 역학조사 항목을 사용하였으며 출력 뉴런은 IB 감염의 유무로 투입하였다. 훈련된 신경망을 검정자료에 적용하여 민감도와 특이도를 산출하였으며 진단의 정확도는 receiver operating characteristic (ROC) 곡선을 사용하여 곡선 밑의 면적(AUC)을 계산하여 평가하였다. 입력 뉴런의 특성과 훈련모수를 변경하면서 다양한 신경망을 구성하였으며 최적의 신경망으로 확인된 IBV_D1 신경망의 경우 훈련자료에 대하여 77건 중 73건을 올바르게 판단하여 94.8%의 정확도를 보였다. 민감도와 특이도는 각각 95.5% (42/44, 95% CI, 84.5-99.4)와 93.9% (31/33, 95% CI, 79.8-99.3)로 나타났다. 훈련된 신경망을 검정자료에 적용하여 ROC 곡선을 작성한 결과 AUC는 전체의 94.8% (SE=0.086, 95% CI 0.592-0.961)를 차지하는 우수한 모형으로 나타났다. ROC 곡선에서 기준을 0.7149 이상으로 판단할 때 진단의 정확도가 88.9%로 가장 높았으며 100%의 민감도를 달성하였다. 이러한 민감도와 특이도에서 44%의 IB 유병률을 가정할 때 IBV_D1 모형은 80%의 양성예측도와 100%의 음성예측도를 보였다. 이러한 소견에 근거할 때 본 연구에서 구축한 신경망 모형은 산란계군에서 IB의 존재를 확인하기 위한 목적에 성공적으로 응용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.