• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.65-66
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• 2015

다층퍼셉트론은 학습성능이 우수하여 많은 패턴인식 문제에 응용되고 있다. 그 응용문제 중 하나인 갑상선 질환 진단 문제는 학습이 어려운 문제이다. 이 논문에서는 다층퍼셉트론으로 갑상선 진단 질환을 학습하는 여러 방법을 비교하고, 성능이 좋지 않은 원인을 토대로 성능 향상을 위한 방법을 제시하겠다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.3-4
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• 2010

다층퍼셉트론의 구조를 결정할 때 중간층 노드 수를 정하는 부분이 성능에 큰 영향을 미친다. 이 논문에서는 처음에 중간층 노드수를 임의로 크게 설정한 다음, 학습의 진행에 따라 중간층 노드 수를 축소시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 중간층 노드들 간의 상관관계를 활용한 방법으로 이전의 방법들보다 훨씬 간단하다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.360-366
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• 2003

다층신경망 (multilayer perceptron)이 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공하지만 다층신경망에 기반한 화자증명 시스템은 낮은 증명오류를 달성하기 위한 대규모 배경화자로 인한 느린 등록속도의 문제를 안는다. 이 문제를 해결하기 위해 QnDCS(quantitative discriminative cohort speakers) 방법에서 화자군집 방법을 다층신경망 기반화자증명 시스템에 도입하여 화자등록에 필요한 배경화자의 수를 줄이려는 시도가 있었다. QnDCS 방법이 목적을 어느 정도 달성하긴 했지만 등록속도의 향상률이 만족할만한 수준이지 못했다. 본 논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을 지녔음을 증명한다.

• Computers and Concrete
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• 제4권6호
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• pp.477-497
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• 2007

The ultrasonic pulse velocity method has been widely used to evaluate the quality of concrete and assess the structural integrity of concrete structures. But its use for predicting strength is still limited since there are many variables affecting the relationship between strength and pulse velocity of concrete. This study is focused on establishing a complicated correlation between known input data, such as pulse velocity and mixture proportions of concrete, and a certain output (compressive strength of concrete) using artificial neural networks (ANN). In addition, the results predicted by the developed multilayer perceptrons (MLP) networks are compared with those by conventional regression analysis. The result shows that the correlation between pulse velocity and compressive strength of concrete at various ages can be well established by using ANN and the accuracy of the estimates depends on the quality of the information used to train the network. Moreover, compared with the conventional approach, the proposed method gives a better prediction, both in terms of coefficients of determination and root-mean-square error.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.166-174
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• 2010

다층퍼셉트론이 충분한 중간층 노드 수를 지니면 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여, 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 일반적으로 입력층, 중간층, 출력층으로 이루어진 3층 구조의 다층퍼셉트론을 사용한다. 그렇지만, 이러한 구조의 다층퍼셉트론은 입력벡터가 여러 가지 성질로 이루어진 복잡한 문제의 경우 좋은 일반화 성능을 보이지 않는다. 이 논문에서는 입력 벡터가 여러 가지 정보를 지닌 데이터들로 구성되어 있는 문제인 경우에 계층적 구조를 지닌 다층퍼셉트론의 구성으로 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 입력데이터를 섭-벡터로 구분한 후 섭-벡터별로 다층퍼셉트론을 적용시키며, 이 섭-벡터별로 적용된 하위층 다층퍼셉트론으로부터 인식 결과를 받아서 최종 결정을 하는 상위 다층퍼셉트론을 구현한다. 제안한 방법의 효용성은 단백질의 구조를 예측하는 문제를 통하여 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.39-47
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• 2011

다층퍼셉트론의 계층별 학습 방법의 하나인 Ergezinger 방법은 출력 노드가 1개로 구성되어 있고, 출력층의 가중치를 최소자승법으로 학습하기 때문에 출력층의 가중치에 조기포화 현상이 발생할 수 있다. 이런 조기 포화현상은 학습 시간과 수렴 속도에 장애가 된다. 따라서, 본 논문은 Ergezinger의 학습 방법을 출력층에서 벡터 형태로 학습할 수 있는 알고리즘으로 확대하고 학습 시간과수렴 속도를 개선하기 위해서 학습 상수를 도입한다. 학습상수는 은닉층 가중치 조정 시, 새로이 계산된 가중치와 기존 가중치의 상관 관계를 계산하여 학습 상수에 반영하는 가변적인 방법이다. 실험은 제안된 방법과 기존 방법의 비교를 위해서 iris 문제와 비선형 근사화 문제를 대상으로 실험하였다. 실험에서, 제안 방법은 기존 Ergezinger 방법보다 학습 시간과 수렴 속도에서 우수한 결과를 얻었으며, 상관 관계를 고려한 CPU time 측정에서도 제안한 방법이 기존 방법보다 약 35%의 시간을 절약할 수 있었다.

• International Journal of Contents
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• 제9권4호
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• pp.11-15
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• 2013

"Protein Folding Problem" is considered to be one of the "Great Challenges of Computer Science" and prediction of disordered protein is an important part of the protein folding problem. Machine learning models can predict the disordered structure of protein based on its characteristic of "learning from examples". Among many machine learning models, we investigate the possibility of multilayer perceptron (MLP) as the predictor of protein disorder. The investigation includes a single hidden layer MLP, multi hidden layer MLP and the hierarchical structure of MLP. Also, the target node cost function which deals with imbalanced data is used as training criteria of MLPs. Based on the investigation results, we insist that MLP should have deep architectures for performance improvement of protein disorder prediction.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.1015-1020
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• 2003

생체정보를 활용하여 개인정보를 보호하는 기술 가운데 화자증명은 다양한 사용편의성과 구현비용 면에서 이점을 갖고 있어 폭넓은 활용이 기대된다. 화자증명은 증명성능의 신뢰성, 음성문장 사용의 유연성, 증명시스템 복잡도의 효율성 면에서 높은 수준을 달성해야 한다. 지속음은 화자 구별력이 뛰어나며 구별되는 종류가 한정적이고, MLP(multilayer perceptron)는 높은 패턴인식률과 신속한 동작성능을 갖고 있어 화자증명 시스템이 이와 같은 특성을 달성하기 위한 유력한 수단을 제공한다. 본 논문에서는 지속음과 MLP를 적용한 시스템을 구현하고 한국어 음성 데이터베이스를 이용하여 이 시스템의 성능을 측정하고 분석한다. 실험의 결과는 지속음이 세 가지 특성에 대해 우수한 효과를 가지며 MLP가 높은 신뢰성과 효율성을 달성하는 데 실질적인 도움이 됨을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.364-370
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• 2005

다층 퍼셉트론의 학습을 빠르게 하기 위한 방법으로 층별 학습이 제안되었었다. 이 방법에서는 각 층별로 주어진 오차함수를 최적화 방법을 사용하여 감소시키도록 학습이 이루어진다. 이 경우 중간층 오차함수가 학습의 성능에 큰 영향을 미치는 데, 이 논문에서는 층별 학습의 성능을 개선하기 위한 중간층 오차함수를 제안한다. 이 중간층 오차함수는 출력층 오차함수에서 중간층 가중치의 학습에 관계된 성분을 유도하는 형태로 제안된다. 제안한 방법은 필기체 숫자 인식과 고립단어인식 문제의 시뮬레이션으로 효용성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.172.6-172
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• 2001

In recent years, many attempts have been made to predict the behavior of bonds, currencies, stock, or other economic markets. Most previous experiments used multilayer perceptrons(MLP) for stock market forecasting, The Kospi 200 Index is modeled using different neural networks and fuzzy system predictions. In this paper, a multilayer perceptron architecture, a dynamic polynomial neural network(DPNN) and a fuzzy system are used to predict the Kospi 200 index. The results of prediction is compared with the root mean squared error(RMSE) and the scatter plot. The results show that the fuzzy system is performing slightly better than DPNN and MLP. We can develop the desired fuzzy system by learning methods ...