• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.457-459
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• 2018

태양광발전시스템은 태양광으로부터 에너지를 생산하는 발전기술이며, 신재생 에너지 기술 중 가장 빠르게 성장하고 있다. 태양광 발전 시스템은 부하에 안정적으로 에너지를 공급하는 것이 가장 중요시 된다. 그러나 날씨 및 기상 조건에 따라 에너지 생산이 불안정하기 때문에 에너지 생산량에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문에서는 강수량, 장 단파 복사선 평균, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하는 인공 신경망(ANN)을 구현하고 성능을 평가한다. 인공 신경망은 은닉층을 구성하고 오버피팅을 방지하기 위한 페널티 ${\alpha}$와 같은 파라미터를 조절하여 구현한다. 예측모델의 정확도와 타당성을 검증하기 위해 성능지표로 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용한다. 실험 결과 Hidden Layer $Sizes=^{\prime}16{\times}10^{\prime}$을 사용하였을 때 MAPE=19.54와 MAE=2155345.10776로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.45-52
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• 2017

뜰개는 해양에서 해수의 특성 및 흐름을 관측하기 위한 장비로서, 해수의 흐름 관측을 이용해 유출유 확산 예측을 위해 사용될 수 있다. 본 논문에서는 관측기관에서 사용하는 뜰개가 특정 시간 간격으로 관측한 바람 및 해수의 특성과 이동경로를 기계학습 기법들을 이용하여 학습시키고 예측하는 모델을 제안한다. 서포트벡터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론, 순환신경망을 이용하여 뜰개의 이동경로 예측 방법을 제시한다. 기존 MOHID 수치모델과 비교하여 각 기법별로 4 개의 사례중 3 개에서 성능이 개선되었으며, 가장 좋은 개선율을 보인 기법은 LSTM으로 평균 47.59% 개선되었다. 추후 연구에서는 배깅과 부스팅을 이용하여 가중치를 부여하여 정확도를 개선할 예정이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.1-8
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• 2011

멀티미디어 핑거프린팅 분야에서 반공모에 강한 탄력성을 갖는 BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 기반의 코드가 많이 사용된다. BIBD 기반의 코드를 논리적 XOR연산으로 공모공격 코드를 생성할 때, 공모된 코드가 비공모자의 원 핑거프린팅 코드와 동일하게 생성이 된 경우가 발생할 수 있다. 이에 따라 비공모자가 공모자로 판정이 되며, 반면에 공모자가 비공모자로 판정되어 공모자 추적에서 제외될 수 있다. 본 논문에서는 심각한 오판정의 공모자추적 문제를 해결하기 위하여, 상관계수 측정에 의한 (AND, OR, XOR and Averaging)-ACC(Anti-Collusion Code)에서 XOR-ACC를 다층 퍼셉트론의 신경망을 이용한 알고리즘을 구현한다. 실험을 통하여, BIBD 기반의 {7,3,1} 멀티미디어 핑거프린팅 코드의 XOR-ACC의 효율성이 기존의 41.18%에서 88.24%로 향상되어 공모자 추적율도 기존의 53%에서 100%로 향상되었음을 확인하였다. 그 결과 공모공격에 대한 공모자와 비공모자의 구분을 완전하게 추적과 판정을 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.910-917
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• 2007

인간-로봇 상호작용에서 접촉은 인간에게 정서적 안정을 줄 수 있는 중요한 상호작용 방법 중 하나이다. 그러나 지금까지 음성과 영상을 기반으로 인간-로봇 상호작용이 이루어지는 연구가 대부분이었다. 본 논문에서는 접촉을 통한 인간-로봇 상호작용을 위해 인간의 접촉행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 인식 방법에서 인식 과정은 전처리 단계와 인식 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 접촉감지부에서 생성된 데이타로부터 인식할 수 있는 특징들을 계산하는 단계이고 인식 단계는 인식기를 통해 접촉행동으로 분류하는 단계이다. 접촉감지부는 힘 센서인 FSR 센서를 이용하여 제작하였고 인식기는 신경망 모델인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 실험은 남자 여섯 명에 의해 생성된 세 가지 접촉행동; '때리다', '쓰다듬다', '간질이다' 데이타를 가지고, 사람별로 인식기를 생성하여 cross-validation으로 평가한 결과 82.9%의 평균인식률을 보였고, 사람별 구분 없이 한 개의 인식기로 실험한 결과는 74.5%의 평균 인식률을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.136-141
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.457-466
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• 2004

추천은 과다하게 제공되는 정보로부터 사용자 개인의 취향에 알맞은 정보만을 제공하는 서비스이다. 최근 이러한 서비스는 정보제공자와 인터넷 사용자들이 많은 관심을 가지고 있다. 또한, 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 방법은 협력적 여과방법이다. 협력적 여과방법은 특정 사용자와 관련 있는 사용자들에 대한 목표 항목의 선호도를 이용하거나 목표 항목과 관련 있는 항목들에 대한 특정 사용자의 선호도를 이용하여 특정 사용자에게 목표 항목을 추천하는 방법이다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신경망을 이용하여 사용자 흑은 항목들 간의 선호 상관관계를 학습시킴으로써 모델을 생성하고 생성된 모델을 사용하여 추천할 목표 항목의 선호도를 추정하는 방법이다. 특히, 본 논문에서는 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정보를 융합하는 방법과 보다 성능을 향상시키기 위해 목표 항목과 관련 있는 항목들 또는 특정 사용자와 관련 있는 사용자들을 선택하는 것에 대해 제시한다. 마지막으로 EachMovie 데이타를 이용한 실험들을 통해 제안한 방법이 기존 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권1호
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• pp.103-116
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• 2021

Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN's structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSEln (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.

• Steel and Composite Structures
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• 제45권2호
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• pp.205-218
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• 2022

Proper calculation of splitting tensile strength (STS) of concrete has been a crucial task, due to the wide use of concrete in the construction sector. Following many recent studies that have proposed various predictive models for this aim, this study suggests and tests the functionality of three hybrid models in predicting the STS from the characteristics of the mixture components including cement compressive strength, cement tensile strength, curing age, the maximum size of the crushed stone, stone powder content, sand fine modulus, water to binder ratio, and the ratio of sand. A multi-layer perceptron (MLP) neural network incorporates invasive weed optimization (IWO), cuttlefish optimization algorithm (CFOA), and electrostatic discharge algorithm (ESDA) which are among the newest optimization techniques. A dataset from the earlier literature is used for exploring and extrapolating the STS behavior. The results acquired from several accuracy criteria demonstrated a nice learning capability for all three hybrid models viz. IWO-MLP, CFOA-MLP, and ESDA-MLP. Also in the prediction phase, the prediction products were in a promising agreement (above 88%) with experimental results. However, a comparative look revealed the ESDA-MLP as the most accurate predictor. Considering mean absolute percentage error (MAPE) index, the error of ESDA-MLP was 9.05%, while the corresponding value for IWO-MLP and CFOA-MLP was 9.17 and 13.97%, respectively. Since the combination of MLP and ESDA can be an effective tool for optimizing the concrete mixture toward a desirable STS, the last part of this study is dedicated to extracting a predictive formula from this model.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.47-52
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• 2020

도래각추정은 표적으로부터 생성, 혹은 반사된 신호를 분석하여 표적의 방향을 추정하는 것으로 다양한 분야에 활용되고 있다. 인공신경망은 생물의 신경망을 모방한 기계학습의 한 분야로 패턴인식에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 인공신경망을 도래각 추정에 활용하는 연구가 진행되어왔으나, 다양한 신호대잡음비 환경에 대응하는데에 제한이 있는 상황이다. 본 논문에서는 도래각 추정을 위한 3단계 인공신경망 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 잡음제거과정을 통해 단일 신호대잡음비 환경에서 학습한 모델을 다양한 환경에 적용해도 성능감소를 최소화할 수 있다. 또한 도래각 시프트 과정을 통해 학습 난이도를 낮출 수 있고 효율적인 추정이 가능하다. 우리는, 제안하는 알고리듬과 다른 부공간 기법, Cramer-Rao bound (CRB)와의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리듬이 낮은 신호대잡음비 환경, 표적들의 도래각이 가까운 환경 등 특정한 열악한 관측환경에서 타 기법에 비해 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.757-772
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• 2019

본 논문에서는 아시아 38개 컨테이너항만 들을 대상으로 10년(2007년-2016년)동안의 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수)와 1개의 산출요소(컨테이너화물 처리량)를 이용하여 인공신경망모형(다층퍼셉트론, 방사형기저함수)으로 클러스터링에 영향을 미친 요소들을 파악하였으며, 1단계 교차효율성 메트릭스를 이용한 군집 수를 사회연결망모형과 타부서치모형에 적용하여 클러스터링을 파악하고 효율성을 측정하였다. 또한 2단계효율성 메트릭스모형을 이용한 클러스터링을 파악하고 효율성을 측정하여 1단계 교차효율성 메트릭스에 의한 측정결과와 비교하였다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공신경망모형에 의해서 측정해 보았을 때, 군집에 영향을 많이 미친 요소별로 제시해 보면 컨테이너화물 처리량, 선석길이와 수심, 총면적, 크레인 수의 순서로 나타났다. 둘째, 사회연결망분석에서는 2단계 교차효율성(Type IV)메트릭스에 의한 군집은 benevolent 와 aggressive 모형에서 매년 동일한 결과를 보였다. 셋째, 클러스터링 후에 1단계 교차효율성 모형에 비해서 사회연결망 모형 분석과 타부서치 모형 분석에서 국내항만들의 효율성이 거의(사회연결망 모형에서 인천항의 경우 제외) 악화되는 것으로 나타났다. 다섯째, 일반적인 투입지향, 규모수확불변하의 CCR모형의 효율성 측정결과와 비교했을 때는 클러스터링이 모든 항만들에 대해서 약 37%이상의 효율성을 증대시켰다. 여섯째, 사회연결망모형과 타부서치모형에 의해서 클러스터링 되는 항만들은 부산항(고베, 오사카, 포트클랑, 탄중 펠파스, 마닐라항), 인천항(사히드 라자히, 광양), 광양항(아카바, 포트 슐탄 카바스, 담만, 크호르 파칸, 인천)으로 나타났다. 한국항만당국은 본 연구에서 이용된 방법을 도입하여 항만개선방안을 마련해야만 한다.