• 수산해양기술연구
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• 제60권1호
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• pp.87-99
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• 2024

This study deals with the application of an artificial neural network (ANN) model to predict power consumption for utilizing seawater source heat pumps of recirculating aquaculture system. An integrated dynamic simulation model was constructed using the TRNSYS program to obtain input and output data for the ANN model to predict the power consumption of the recirculating aquaculture system with a heat pump system. Data obtained from the TRNSYS program were analyzed using linear regression, and converted into optimal data necessary for the ANN model through normalization. To optimize the ANN-based power consumption prediction model, the hyper parameters of ANN were determined using the Bayesian optimization. ANN simulation results showed that ANN models with optimized hyper parameters exhibited acceptably high predictive accuracy conforming to ASHRAE standards.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1073-1082
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• 2004

본 논문에서는 변화하는 환경에서 에이전트의 인지 정보로부터 움직이는 물체의 운동모델을 미리 알 수 없는 경우에도 적용할 수 있는 적응적인 행동을 생성하는 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 강건하지만 다양하고 복잡한 환경에 적용할 수 얼었다. 환경에 대한 정보가 없는 상황에서 에이전트가 자율적으로 행동하기 위해서는 행동 기반의 방법이 적합하며, 실제와 같은 변화는 환경에서 에이전트의 적응적 행동을 위해서는 상황을 미리 추론하고 대처하는 능력이 필요하다. 움직이는 장애물 피하기는 변화하는 환경에서의 적응적 행동생성의 가능성을 보여줄 수 있는 문제이기 때문에 다양한 방법으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 고정된 장애물뿐만 아니라 움직이는 장애물을 인지하고 피하는 적응적인 행동을 생성하기 위한 2단계의 제어 구조를 제안한다. 1단계는 상황을 인지하고 자율적으로 행동을 생성하는 행동 네트워크 구조이고 2단계는 변화하는 상황을 추론하고 제어정보를 1단계로 전달하는 베이지안 네트워크 구조이다. 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법으로 고정된 장애물과 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.369-374
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• 2005

이 연구의 목적은 화상처리 기법과 신경회로망을 이용하여 다섯가지 균열 패턴 즉, 횡방향, 종방향, 대각선($-45^{\circ}$) 대각선($+45^{\circ}$) 그리고 비방향성 균열의 패턴을 인식할 수 있는 기법을 제안하는 것이다. 제안된 화상처리 알고리즘과 인공 신경회로망 모델은 MATLAB 언어를 이용하여 구현하였다. 인공 신경회로망의 입력층에 들어갈 패턴인자는 Total projection technique를 통해 구하였으며, 인공 신경회로망의 구조(은닉층의 수와 은닉노드의 수)와 가중치 값은 가상 균열 화상을 사용하여 학습을 통해 결정하였다. 인공 신경회로망의 학습은 Bayesian regularization 기법을 도입함으로써 과적합 문제가 발생하지 않도록 하였으며, 이 연구에서 제안한 기법의 적합성을 판정하기 위하여 총 38개의 실제 균열 화상을 사용하여 시험하였다. 검증 시험 결과내에서는 이 연구에서 제안한 기법이 사람의 균열 패턴 인식결과와 정확히 일치하는 결과것으로 나타났다.

• Safety and Health at Work
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• 제3권2호
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• pp.92-100
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• 2012

Objectives: The French National Occupational Diseases Surveillance and Prevention Network (RNV3P) is a French network of occupational disease specialists, which collects, in standardised coded reports, all cases where a physician of any specialty, referred a patient to a university occupational disease centre, to establish the relation between the disease observed and occupational exposures, independently of statutory considerations related to compensation. The objective is to compare the relevance of disproportionality measures, widely used in pharmacovigilance, for the detection of potentially new disease ${\times}$ exposure associations in RNV3P database (by analogy with the detection of potentially new health event ${\times}$ drug associations in the spontaneous reporting databases from pharmacovigilance). Methods: 2001-2009 data from RNV3P are used (81,132 observations leading to 11,627 disease ${\times}$ exposure associations). The structure of RNV3P database is compared with the ones of pharmacovigilance databases. Seven disproportionality metrics are tested and their results, notably in terms of ranking the disease ${\times}$ exposure associations, are compared. Results: RNV3P and pharmacovigilance databases showed similar structure. Frequentist methods (proportional reporting ratio [PRR], reporting odds ratio [ROR]) and a Bayesian one (known as BCPNN for "Bayesian Confidence Propagation Neural Network") show a rather similar behaviour on our data, conversely to other methods (as Poisson). Finally the PRR method was chosen, because more complex methods did not show a greater value with the RNV3P data. Accordingly, a procedure for detecting signals with PRR method, automatic triage for exclusion of associations already known, and then investigating these signals is suggested. Conclusion: This procedure may be seen as a first step of hypothesis generation before launching epidemiological and/or experimental studies.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.930-938
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• 2007

영상에 나타나는 자막은 영상과 관계가 있는 정보를 포함한다. 이러한 영상과 관련 있는 정보를 이용하기 위해 영상으로부터 자막을 추출하는 연구는 근래에 들어 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구는 일정한 높이의 자막이나 획의 두께를 지닌 자막에서만 정상적인 작동을 한다. 본 논문에서는 일정 크기 이상의 자막에 대해서 적용할 수 있는 크기에 무관한 자막 추출 방법을 제안한다. 먼저, 자막 연결 객체의 패턴 추출을 위해서 자막이 포함된 영상을 수집하고, 신경망을 이용해서 자막의 패턴을 분석한다. 그 후로는 사전에 추출한 패턴을 이용하여 입력 영상에서 자막을 추출한다. 실험에 사용된 영상은 뉴스, 다큐멘터리, 쇼 프로그램과 같은 대중 방송에서 수집하였다. 실험 결과는 다양한 크기의 자막을 포함한 영상을 사용하여 실험하였고, 자막 추출의 결과는 찾아진 연결객체 중에 자막의 비율과 자막 중에 찾아진 자막의 비율로 분석하였다. 실험 결과를 보면 제안한 방법에 의해 다양한 크기의 자막을 추출할 수 있음을 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권9호
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• pp.3423-3440
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• 2023

In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.85-88
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• 2007

본 연구에서는 베이지안 망 구조 학습에서, 학습 데이터의 특정 부분집합이 학습된 망의 각연결 구조(edge)의 형성에 기여하는 정도를 정량화하는 방법을 제안한다. 생물학 정보의 분석 등에 베이지안 망 학습을 이용하는 경우, 제안된 방법은 망의 각 연결 구조의 형성에 특정 군집 데이터가 기여하는 정도의 정량화가 가능하다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해, 벤치마크 베이지안 망을 이용하여 제안된 방법이 망 연결 구조에 대한 데이터 군집별 기여도를 효과적으로 정량화 할 수 있음을 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.284-288
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• 2006

In this paper, we apply several pattern recognition algorithms to emotion recognition system with speech signal and compare the results. Firstly, we need emotional speech databases. Also, speech features for emotion recognition is determined on the database analysis step. Secondly, recognition algorithms are applied to these speech features. The algorithms we try are artificial neural network, Bayesian learning, Principal Component Analysis, LBG algorithm. Thereafter, the performance gap of these methods is presented on the experiment result section. Truly, emotion recognition technique is not mature. That is, the emotion feature selection, relevant classification method selection, all these problems are disputable. So, we wish this paper to be a reference for the disputes.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.286-295
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• 2007

This paper presents an intelligent PID control for stochastic systems with nonstationary nature. We optimally determine parameters of a PID controller through learning algorithm and propose an online PID control to compensate system errors possibly occurred in realtime implementations. A dynamic Bayesian network (DBN) model for system errors is additionally explored for making decision about whether an online control is carried out or not in practice. We apply our control approach to traffic control of Transmission Control Protocol (TCP) networks and demonstrate its superior performance comparing to a fixed PID from computer simulations.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.347-350
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• 2006

In this paper, we apply several pattern recognition algorithms to emotion recognition system with speech signal and compare the results. Firstly, we need emotional speech databases. Also, speech features for emotion recognition is determined on the database analysis step. Secondly, recognition algorithms are applied to these speech features. The algorithms we try are artificial neural network, Bayesian learning, Principal Component Analysis, LBG algorithm. Thereafter, the performance gap of these methods is presented on the experiment result section. Truly, emotion recognition technique is not mature. That is, the emotion feature selection, relevant classification method selection, all these problems are disputable. So, we wish this paper to be a reference for the disputes.