• 전자공학회논문지C
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• 제36C권4호
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• pp.87-94
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• 1999

본 논문은 필기체 한글인식에 적합한 모듈화된 부분연결 다층신경회로망 구조를 제안한다. 세가지 특징 벡터들에 대한 세 개의 부분연결 다층신경회로망 인식기를 구성하고 이를 통합하기 위한 또 하나의 부분연결 신경회로망을 결합시킴으로써 인식률을 높일 수 있도록 설계하였다. 각각의 부분연결 다층신경회로망은 한글의 이차원적 특징을 잘 반영할 수 있도록 입력층을 10개의 수용영역으로 분할하고 입력층과 은닉층 사이를 부분 연결하였다. 결합단계에서 새로운 부분연결 신경회로망을 도입하고, 그 입력으로 이미 학습된 세 개 인식기의 은닉층 출력을 이용하여 재학습한다. 제안된 인식기의 성능을 평가하기 위해서 전표처리에 많이 사용되는 한글 문자 18개를 선정하여 평가하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.217-223
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• 2019

자동차 분야에서 저항 점용접의 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 연구는 원가절감과 고품질 생산을 위한 필수 불가결한 연구 분야라 할 수 있다. 용접 품질은 전단강도와 너깃의 크기에 의해서 결정되며 여러 가지 독립변수에 따라 결과가 달라진다. 실시간 예측시스템을 개발하기 위하여 다중 회귀분석을 실시하여 3개의 독립변수로 두 가지 종속변수를 충분한 통계적 결과로 구하였으나 회귀식에 의한 품질 예측은 정확도를 보장할 수 없었다. 본 연구에서는 다층 신경망 회로를 구축하였다. 10가지의 동저항 변수에 의한 신경망은 3개의 은닉층을 구축하여 실행 함수와 가중치 행렬을 구하였다. 그러나 이 경우, 입력 변수가 너무 많아 실시간 제어에 어려움이 있을 수 있으므로 회귀분석에 의한 3개의 독립변수로 신경망을 구축하였다. 그 결과 모든 시험데이터를 불량, 부분 불량, 양품으로 구분하는데 성공하였다. 따라서 다중 회귀분석에 의해서 구한 3개의 독립변수에 의한 실시간 용접 품질 판정 시스템을 완성할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.174-183
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• 2002

본 연구에서는 자동화된 데이터의 수집과 자동화된 제조환경하에서 수행될 수 있는 공정관리도의 패턴양상에 대하여 인공지능의 대표적인 기법인 인공신경망을 이용하여 각 패턴의 인식과 이의 검증, 그리고 이상패턴의 발생상황을 모니터링할 수 있는 지능형 공정관리 시스템을 개발하는데 중점을 두었다 개발된 패턴인식시스템을 이용하여 공정의 상태를 관리하는 작업자의 부담을 한층 덜어줄 수 있으며 작업자는 공정에 이상패턴이 발생하는 경우에 패턴인식시스템을 통하여 공정상태에 대한 정보를 전달받을 수 있어서 지속적인 품질개선활동을 수행할 수 있게 된다.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1104-1113
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• 2015

In this paper, we propose Two-Dimensional Robust Face Recognition System Realized with the Aid of Facial Symmetry with Illumination Variation. Preprocessing process is carried out to obtain mirror image which means new image rearranged by using difference between light and shade of right and left face based on a vertical axis of original face image. After image preprocessing, high dimensional image data is transformed to low-dimensional feature data through 2-directional and 2-dimensional Principal Component Analysis (2D)2PCA, which is one of dimensional reduction techniques. Polynomial-based Radial Basis Function Neural Network pattern classifier is used for face recognition. While FCM clustering is applied in the hidden layer, connection weights are defined as a linear polynomial function. In addition, the coefficients of linear function are learned through Weighted Least Square Estimation(WLSE). The Structural as well as parametric factors of the proposed classifier are optimized by using Particle Swarm Optimization(PSO). In the experiment, Yale B data is employed in order to confirm the advantage of the proposed methodology designed in the diverse illumination variation

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.685-690
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• 2008

수치해석적으로 열교환기의 열성능 평가를 하기 위하여는 온도, 압력, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값을 필요로 한다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표나 선도를 수치 해석에 직접적으로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 물의 과열증기 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력 2개의 노드로 구성된 입력층, 각각 15개와 25개의 노드로 구성된 2개의 은닉층, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등 3개의 노드로 구성된 출력층으로 이루어 진다. 스플라인 보간법에는 2차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망은 훨씬 더 많은 데이터에 대하여 작은 백분율 오차를 보여 주었으며, 이 결과로부터 신경회로망이 과열증기의 열역학적 성질들을 모델링하는데 아주 강력한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권5호
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• pp.383-392
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• 2007

본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 깊이와 폭을 예측하는 연구를 수행한다. 결함 크기 추정을 위하여 우선, I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태의 4가지 결함형상에 대한 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성한다. 특히, 유한요소법에 기반한 수치해석 기법을 이용하여 여러 가지 폭과 깊이를 갖는 결함 400개의 ECT 신호를 생성한다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터, 결함 크기와 폭을 예측하기 위한 새로운 특징벡터를 추출하는데, 이 특징벡터에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각이 포함된다. 추출된 특징벡터를 이용하여 결함의 크기를 예측하기 위해서 하나의 은닉층을 갖는 다층퍼셉트론을 이용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 우수한 예측성능을 갖는다는 것을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.125-125
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• 2020

European Space Agency's Sentinel-1 has an improved spatial and temporal resolution, as compared to previous satellite data such as Envisat Advanced SAR (ASAR) or Advanced Scatterometer (ASCAT). Thus, the assumption used for low-resolution retrieval algorithms used by ENVISAT ASAR or ASCAT is not applicable to Sentinel-1, because a higher degree of land surface heterogeneity should be considered for retrieval. The assumption of homogeneity over land surface is not valid any more. In this study, considering that soil roughness is one of the key parameters sensitive to soil moisture retrievals, various approaches are discussed. First, soil roughness is spatially inverted from Sentinel-1 backscattering over Yanco sites in Australia. Based upon this, Artificial Neural Networks data (feedforward multiplayer perception, MLP, Levenberg-Marquadt algorithm) are compared with Fractal approach (brownian fractal, Hurst exponent of 0.5). When using ANNs, training data are achieved from theoretical forward scattering models, Integral Equation Model (IEM). and Sentinel-1 measurements. The network is trained by 20 neurons and one hidden layer, and one input layer. On the other hand, fractal surface roughness is generated by fitting 1D power spectrum model with roughness spectra. Fractal roughness profile is produced by a stochastic process describing probability between two points, and Hurst exponent, as well as rms heights (a standard deviation of surface height). Main interest of this study is to estimate a spatial variability of roughness without the need of local measurements. This non-local approach is significant, because we operationally have to be independent from local stations, due to its few spatial coverage at the global level. More fundamentally, SAR roughness is much different from local measurements, Remote sensing data are influenced by incidence angle, large scale topography, or a mixing regime of sensors, although probe deployed in the field indicate point data. Finally, demerit and merit of these approaches will be discussed.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권3E호
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• pp.4-12
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• 1996

In this study, we examine the applicability of an artificial neural network(ANN) for filtering underwater random noise and for identifying underlying signals taken from noisy environment. The approach is to find a way of compressing the input data and then decompressing it using an ANN as in image compressing process. It is well known that random signal is hard to compress while ordered information is not. The use of a limited number of processing elements(PEs) in the hidden layer of an Ann ensures that some of the noise would be removed in the reconstruction process. Two types of the signals, synthesized and measured, are used to examine the effectiveness of the ANN-based filter. After training process is completed, the ANN successfully extracts the underlying signals form the synthesized or measured noisy signals. In particular, compared with the results form without filtering or moving averaged, the ANN-based filter gives much better spectrograms to identify underlying signals from the measured noisy data. This filtering process is achieved without using and kind of highly accurate signal processing technique. More experimentation needs to be followed to develop the ANN-based filtering technique to the level of complete understanding.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.354-362
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• 2011

인공신경망회로에서 아직도 안 풀리는 문제 중 하나는 회로의 처리용량에 관한 것이다. 본 논문은 인공신경망회로의 가장 기본이 되는 하나의 입력과 하나의 출력을 갖은 단층 다단 코어넷을 제안하고 그 처리 용량에 관한 수식을 유도하였다. 제안된 코어넷의 처리 용량으로 p단 입력과 q단 출력을 갖는 코어넷의 처리용량(구현 가능한 함수의 수)은 $a_{p,q}=\frac{1}{2}p(p-1)q^2-\frac{1}{2}(p-2)(3p-1)q+(p-1)(p-2)$ 이며, 입력단 p 값이 짝수이고, 출력단 q가 홀수값이면 추가로 (p-1)(p-2)(q-2)/2 만큼 감해진다. 입력 값으로 3단(level), 출력 값으로 6단을 갖는 1(3)-1(6) 모델을 시뮬레이션하여 분석한 결과, 총 216가지의 함수 조합에서 입력 레벨링 방법으로 cot(x)를 이용하여 82가지의 함수가 구현가능 함을 보였다. 이 모델의 시뮬레이션 결과 80개의 함수가 수렴(구현 가능)하였고, 나머지 수렴되지 않은 함수 중에서 2개의 함수는 무게값 공간에서 무게값 좌표를 미리 계산하여 구현 가능함으로 나와, 총 82개의 구현 가능한 함수가 있음을 보였으며, 이는 위 코어넷 처리용량에 의한 계산 값과 일치하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.247-262
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• 2000

본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.