• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.210-210
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• 2000

In this paper, we have investigated the properties of multi-layer perceptron (MLP) for odour patterns classification and concentration estimation simultaneously. When the MLP may be has a fast convergence speed with small error and excellent mapping ability for classification, it can be possible to use for classification and concentration prediction of volatile chemicals simultaneously. However, the conventional MLP, which is back-Propagation of error based on the steepest descent method, was difficult to use for odour classification and concentration estimation simultaneously, because it is slow to converge and may fall into the local minimum. We adapted the Levenberg-Marquardt(LM) algorithm [4,5] having advantages both the steepest descent method and Gauss-Newton method instead of the conventional steepest descent method for the simultaneous classification and concentration estimation of odours. And, We designed the artificial odour sensing system(Electronic Nose) and applied LM-BP algorithm for classification and concentration prediction of VOC gases.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.73-82
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• 2014

LM 알고리즘은 비선형 시스템의 least square problem을 풀기위해 사용되는 것으로, 다양한 분야에서 활용되고 있는 중요한 알고리즘이다. 하지만 응용 분야의 목적 함수가 복잡하고 고차원인 경우, 목적 함수의 연산 횟수가 많아지고, 내부에서 연산되는 행렬 및 벡터 연산에 시간이 많이 소요되어, 임베디드 환경에서의 실시간 동작을 위해서는 하드웨어 가속기 설계가 불가피하다. 본 논문에서는 LM 알고리즘을 하드웨어로 설계하였으며, 반복되는 목적 함수 연산을 파이프라인 처리 하고, 행렬 및 벡터 연산은 데이터 입력 주기를 줄여 속도를 향상시켰다. 설계한 LM 알고리즘의 하드웨어 성능을 측정하기 위해, 응용분야로 3D reconstruction의 한 부분인 refining fundamental matrix(RFM)를 적용하였다. 실험 결과 소프트웨어와 비슷한 정확도를 가지면서, 최대 74.3배의 속도 향상을 볼 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.70-70
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• 2001

인공위성영상(ETM+)을 이용하여 산불피해지역을 추출하기 위해 신경망기법을 응용하였다. 적용된 신경망은 3개의 층으로 구성된 전향신경망이며 Levenberg-Marquardt 역전파 훈련 알고리즘을 사용하였다. 산불피해지역은 심, 중, 경 세 가지로 나누었으며, 그외 피해없는 산림지역과 기타(나지, 도시 등)지역으로 분류하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.701-711
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• 2001

수질 인자들은 다양하고 관계가 복잡하여 수질 변화를 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 입력과 출력이 비교적 용이하고 비선형 예측에 적합한 신경망 모형을 이용하여 금강유역 공주지점의 DO, BOD, TN에 대한 월수질 예측을 수행하고 ARIMA 모형과 비교하여 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 신경망 모형은 학습을 위해 BP(Back Propagation) 알고리즘을 적용하였으며 학습을 향상시키기 위한 모멘트-적응학습율(Moment-Adaptive learming rate) 방법을 이용한 MANN 모형, 레번버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 이 용한 LMNN 모형, 그리고 정성적인 판단인자를 첨가하여 정량적인 월 수질 자료와 분별, 학습하 도록 은닉층을 분리한 MNN 모형으로 구분하였다. 대체로 신경망 모형의 예측치가 실측치에 근사한 결과를 보였으며, 은닉층을 분리한 MNN 모형이 가장 우수한 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.803-810
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• 2003

본 논문에서는 일반 PC에서 방사형으로 배치된 카메라를 통해 획득되는 비디오 영상을 하나의 대형 고해상도 영상으로 만드는 실시간 영상모자익 기법에 관해 기술한다. 제안된 방법은 먼저 위상 상관 알고리즘을 사용하여 인접하는 두 영상간의 수평 및 수직 이동거리를 산출한 다음, Levenberg-Marquardt 방법을 사용하여 카메라 사이의 정확한 변환 행렬을 계산한다. 마지막으로 DirectX의 텍스처 매핑 함수에 변환행렬을 적용하여 입력영상들을 하나의 대형 영상으로 합성한다. 이 방법은 특징은 일반 개인용 컴퓨터에서 널리 사용되고 있는 그래픽 API DirectX를 영상 합성과정에 이용하기 때문에 특별한 장치와 기계어 수준의 프로그래밍 없이도 실시간 영상 모자익을 구현할 수 있다는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.191-201
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• 2005

본 논문에서는 카메라의 뷰포인트에 무관한 효율적인 불변특징을 기반으로 카메라의 동작인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징정보는 카메라의 뷰포인트에 따라 변하기 때문에 정보양이 증가하여 정확한 특징추출이 어렵다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위해 사용되는 LM(Levenberg-Marquardt)방법은 정확하게 목표 값에 수렴하지만 작은 스텝크기로 최소화를 진행하므로 소요시간이 긴 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 뷰포인트에 무관한 불변특징 추출방법과 이 특징들을 이용하여 2D 호모그래피로 찾은 카메라 동작인수를 LM 방법의 초기값으로 사용, 정확성과 수렴도를 향상시키는 2단계 카메라 동작인수산출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징 추출단계, 정합 단계, 2단계 카메라 동작인수 산출단계로 구성된다. 실험에서는 다양한 실내영상으로 제안한 방법과 기존 방법을 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권5호
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• pp.425-432
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• 2009

본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자 관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교 분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.45-57
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• 1998

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1124-1131
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• 2011

본 논문에서는 MT(Microwave Tomography)를 사용한 유방암 진단용 영상 재구성 알고리즘에 관하여 연구하였다. 사용된 유방암 진단용 시스템은 16개의 송수신 안테나로 구성되어 있으며, 신호 파형은 900 MHz 정현파를 사용하였다. 2차원 역산란 문제를 풀기 위하여 포워드 계산 방법으로 2차원 시간 영역 유한 차분법과 최척화 알고리즘으로 LMA(Levenberg-Marquardt Algorithm)를 이용하였다. 실제 유방암 환자의 MRI(Magnetic Resonance Imaging)로부터 얻은 수치 팬텀을 활용하여 영상 복원을 한 결과 유방암의 위치를 정확히 탐지함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.149-158
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• 2005

본 논문은 이온 선택성 전극을 모듈화한 MACS를 사용하여 시스템의 크기를 축소할 수 있었고, PDA를 사용함으로써 측정된 데이터를 장소에 구애받지 않고 분석할 수 있는 휴대용 전자혀 시스템을 개발하였다. MACS는 ${NH_4}^+$, $Na^+$, $Cl^-$, ${NO_3}^-$, $K^+$, $Ca^{2+}$, $Na^+$, pH의 7종의 이온 선택성 전극을 이용하여 구성하였으며, 초기화 및 교정과정과 완충용액에 의한 안정화 과정을 거친 후 MACS로 시료에 대한 각각의 이온선택성 전극의 변화를 측정한다. 이렇게 각 전극으로부터 측정된 데이터를 이용하여 신경회로망 알고리즘으로 측정된 시료의 종류를 구분할 수 있다. 실험은 분류가 어렵다고 알려진 고급양주와 저급양주를 분류하는 것으로 진행되었으며, 성공적이며 우수한 실험 결과를 얻었다 이로부터 사용된 알고리즘이 휴대용 전자혀 시스템에 적절히 사용될 수 있음을 밝혔으며, 실제 휴대용 전자혀 시스템에 간단한 학습에 의해 적용될 수 있을 것으로 생각된다.