• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.849-856
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• 2003

본 논문에서는 다층 퍼셉트론의 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하였다. 첫 번째 단계는 국소최적해로 빨리 수렴하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 국소 탐색 단계이다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 새로운 국소최적해로 벗어나기 위한 선형탐색을 기반의 터널링 단계이다. 이 방법은 연결가중치 공간에서 전역최적해를 빠르게 찾을 수 잇는 새로운 방법을 제공한다. 4가지 벤치마크 문제에 기존의 다층 퍼셉트론의 학습 알고리즘과 비교 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 빠른 수렴 속도와 낮은 오차값을 가짐을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.187-197
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• 2005

본 논문에서는 불변 점 특징에 기반한 카메라 동작인수 측정방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 특징정보는 카메라 뷰포인트에 따라 변하는 단점이 있어 시간이 지나면 정보량이 증가하게 된다. 또한 카메라 외부인수 산출을 위한 비선형 최소제곱 측정을 이용한 LM 방법은 초기값에 따라 최소점에 근접하는 반복회수가 다르고 지역 최소점에 빠질 경우 수렴시간이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 첫째, 기하학의 불변 벡터를 사용하여 특징 모델을 구성하는 것을 제안하였다. 둘째, 2D 호모그래피와 LM 방법을 이용하여 정확도와 수렴도를 향상시키는 2단계 측정 방법을 제안하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 기존방법과 제안한 방법을 비교 분석하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.466-472
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• 2009

고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권7호
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• pp.557-566
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• 2018

본 논문에서는 항공기 자동 공중급유를 위해 영상기반 상대 항법 시스템을 구현한다. 급유기와 피급유기는 프로브-드로그 방식의 공중급유를 가정하며 상대항법은 피급유기가 드로그에 대한 상대정보를 획득하며 진행한다. 드로그로부터 상대정보를 획득하기 위해 드로그 형태를 규정하고 IR카메라를 이용한 영상처리를 진행한다. 영상처리를 통해 얻은 드로그의 정보로부터 Gaussian Least Squares Differential Correction(GLSDC) 및 Levenberg-Marquardt(LM)을 이용한 상대항법을 진행하고 시뮬레이션을 통해 두 알고리즘의 분석을 수행한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권1호
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• pp.55-64
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• 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.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제6권1호
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• pp.31-36
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• 2003

8개의 수정진동자 위에 서로 다른 종류의 Lipid를 코팅하여서 만든 센서 배열을 가지고 유기용매를 인식할 수 있는 System을 구성한다. 유기용매 인식센서에 대한 수학적 모델을 사용하여 여러 가지 유기용매에 대한 센서의 응답으로부터 센서 표면과 유기용매 간의 물질 전달속도 패턴과 친화력 패턴을 얻어 유기용매 종류를 인식하였다. 패턴인식은 인공신경망을 이용하였으며 인공신경망의 연결 강도 수정은 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 사용하였다. 신경망의 출력은 4개로 하였고, 디지털 신호인 0과 1의 조합으로 유기용매 종류를 구분하였다. 이 시스템을 이용하여 9개의 유기용매 Acetone, Benzene, Chloroform, Carbon-tetrachloride, Ethylacetate, Buthylacetate, Cyclohexane, Dichloromethane, 1,1,2,2,Tetrachloroethane, 2,2,4Trimethylpentane을 구분하여 인식할 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.71-72
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• 2017

본 논문에서는 비선형 최적화 기법을 이용하여 자기 포화(magnetic saturation) 및 교차 결합 현상(cross-coupling effect)을 고려한 매입형 영구자석 전동기(IPMSM)의 실시간 MTPA 제어 방법을 제안한다. 이는 토크 지령 추종과 최소 동손 운전을 만족하는 제한 최적화(constraint optimization) 문제로 접근할 수 있다. 이를 통해 유도한 연립 비선형 방정식의 경우, Levenberg-Marquardt 수치 해석법을 적용하여 안정적이면서 빠르게 해를 구할 수 있다. 이러한 방법을 이용하면 참조표(look-up table) 없이 운전 환경의 실시간 변동을 고려한 효율적인 MTPA 운전이 가능하다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 전류 해가 최적 운전점과 일치함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.105-107
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• 2006

As internet streaming data increase, transport protocol such as TCP, TGP-Friendly is important to study control transmission rate and share of Internet bandwidth. In this paper, we propose a TCP-Friendly protocol using Neural Network for media delivery over wired Internet which has various traffic size(PTFRC). PTFRC can effectively send streaming data when occur congestion and predict one-step ahead round trip time and packet loss rate. A multi-layer perceptron structure is used as the prediction model, and the Levenberg-Marquardt algorithm is used as a traning algorithm. The performance of the PTFRC was evaluated by the share of Bandwidth and packet loss rate with various protocols.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권11호
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• pp.124-131
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• 2001

Fault diagnosis of an assembled small motor relies usually on human experts hearing ability. The quality of diagnosis depends, however, heavily on physical conditions of the human experts. A fault diagnosis system for assembled small motors is developed using artificial neural network (ANN) in this paper. It is consisted of sound sampling device and fault diagnosis software package. Six parameters are defined to characterize the sampled sound waves. The Levenberg-Marquardt Backpropagation (LMBP) Algorithm is used to diagnose the fault of assembled small motors. Experimental results for more than two hundred small motors verify the performance of the developed system.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.88-102
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• 2006

멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.