• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.457-460
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• 1989

In this paper, an improvement of the EBP(error back propagation) learning speed using an acceleration algorithm is described. Using an acceleration algorithm known as the Partan method in the gradient search algorithm, learning speed is 25% faster than the original EBP algorithm in the simulaion results.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.2425-2431
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• 1997

자기 공명 영상의 사용이 빈번해 짐에 따라 환자의 해부학적인 정확한 정보와 이를 빠르고 효과적으로 진단하는데 유용한 자동 영상 세그멘테이션 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘으로 학습한 신경망을 이용하여 뇌의 자기 공명 영상을 자동적으로 세그멘테이션하는 방법을 제안한다. 특정 환자의 자기 공명 영상을 분할하여 학습시킨 신경망은 다른 환자의 자기 공명 영상도 자동적으로 세그멘테이션하여 뇌의 윤곽을 뚜렷하게 나타내었다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.513-520
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• 2002

The stability analysis of rock slope can be predicted using a suitable field data but it cannot be predicted unless suitable field data was taken. In this study, artificial neural networks theory is applied to predict plane failure that has a few data. It is well known that human brain has the advantage of handling disperse and parallel distributed data efficiently. On the basis of this fact, artificial neural networks theory was developed and has been applied to various fields of science successfully In this study, error back-propagation algorithm that is one of the teaching techniques of artificial neural networks is applied to predict plane failure. In order to verify the applicability of this model, a total of 30 field data results are used. These data are used for training the artificial neural network model and compared between the predicted and the measured. The simulation results show the potentiality of utilizing the neural networks for effective safety factor prediction of plane failure. In conclusion, the well-trained artificial neural network model could be applied to predict the plane failure stability of rock slope.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.17-32
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• 1992

로보트 매니퓰레이터의 신경 제어기 구성에 널리 사용하는 다층 신경회로망은 로보트의 불확실한 동적 파라메터 변화에 대한 강건한 학습 적응능력, 그리고 병렬 처리를 통한 실시간 제어등의 장점들을 갖고있다. 그러나 대표적인 학습방법인 오차 역전파(error back propagation) 알고리즘은 그 학습 속도가 느리다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 불확실하고 애매한 정보를 언어적인 방법에 의해 효율적으로 처리할 수 있는 퍼지 논리 (fuzzy logic)를 도입하여 로보트 매니퓰레이터 신경 제어기의 학습 속도를 개선하기위한 한 방법을 제안한다. 제안된 제어기의 효용성은 PUMA 560 로보트의 모의 실험을 통해 입증된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.92-94
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• 2004

We become an industry information society which is advanced to the altitude with the today. The information to be loading various goods each other together at a circumstance environment is increasing extremely. The restriction recognizes the data of many Quantity and it follows because the human deals the task to classify. The development of a mathematical formulation for solving a problem like this is often very difficult. But Artificial intelligent systems such as neural networks have been successfully applied to solving complex problems in the area of pattern recognition and classification. So, in this paper a neural network approach is used to recognize and classification problem was broken into two steps. The first step consist of using a neural network to recognize the existence of purpose pattern. The second step consist of a neural network to classify the kind of the first step pattern. The neural network leaning algorithm is to use error back-propagation algorithm and to find the weight and the bias of optimum. Finally two step simulation are presented showing the efficacy of using neural networks for purpose recognition and classification.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권3호
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• pp.191-202
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• 1991

This paper describes ECG data compression algorithm using neural network. As a learning method, we use back error propagation algorithm. ECG data compression is performed using learning ability of neural network. CSE database, which is sampled 12bit digitized at 500samp1e/sec, is selected as a input signal. In order to reduce unit number of input layer, we modify sampling ratio 250samples/sec in QRS complex, 125samples/sec in P & T wave respectively. hs a input pattern of neural network, from 35 points backward to 45 points forward sample Points of R peak are used.

• 한국음향학회지
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• 제13권6호
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• pp.5-14
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• 1994

이 논문은 오차역전달(error back-propagation) 알고리듬을 갖는 다층구조 퍼셉트런(Multi-Layered Perceptron)을 사용하여 우리말 단어음성을 화자종속으로 기계 인식하는 실험에 관한 연구 결과다. 대상단어는 시외 자동전화 지역번호표에서 임의로 선택한 50개 지역명이며, 이 중 43개는 2음절로 구성되어있고 나머지 7개는 3음절이다. 단어를 음소나 음절별로 분리(segmentation)하지 않고, 단어의 각 부분에서 골고루 추출된 특징성분을 신경망에 입력하는 방법을 사용했다. 그렇게 함으로써 발음지속시간에 관계없는 결과를 얻을 수 있으며, 이 때 사용된 특징 성분은 선형예측분석으로 구해진 PARCOR계수다. 전체학습과 구분학습의 비교, 프레임 갯수와 PARCOR차수에 대한 인식률의 의존도, 중간층 뉴런의 갯수에 대한 인식률의 변동, 그리고 출력층 뉴런의 구성 방법에 따른 비교 등 4가지 실험을 통하여 가장 최량의 조건을 찾아보고자 하였다. 이 연구를 발전시킨다면 실시간의 화자독립 소규모어휘 음성인식이 가능해질 것으로 보인다.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.282-289
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• 2005

본 논문에서는 NFC(Neuro-Fuzzy Controller)와 ANN(Artificial Neural network) 제어기를 이용한 IPMSM의 속도 제어 및 추정을 제시한다. PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합적용한 NFC를 설계한다. 신경회로망의 고도의 적응제어와 퍼지 제어기의 강인성 제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 IPMSM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 IPMSM 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.490-495
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• 1999

본 논문에서는 보로노이 다이아그램을 이용하여 오류 역전파 신경망의 초기값을 결정할수 있는 VoD_EBP를 제안하였다. VoD_EBP는 초기 연결 가중치와 임계값을 공학적 계산방법으로 결정함으로써 기존의 EBP에서 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할수 있고 초기부터 빠른 속도로 학습이 진행되므로 학습횟수를 단축시킬수 있다, 또한 VoD_EBP는 은닉층의 노드 수를 보로노이 다각형으로 구분된 클러스터들의 개수로 정할 수있어 신경망 설계에 신뢰성을 향상시켰다. 제시된 VoD_EBP의 효율성을 입증하기 위해 간단한 실험으로 2차원 입력벡터를 갖는 XOR 문제와 3차원 패리티 코드 검출 문제에 대하여 적용하여 보았다. 그 결과 임의의 초기값으로 설정하였던 EBP보다 훨씬 빠르게 학습이 종료되었고, 지역 최소치에 빠져 학습이 진행되지 못하는 현상이 발생하지 않았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.255-262
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• 2007

본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.