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오류역전파 신경망 이론식에 의한 1 차 민감도 근사해석
정희석(Heeseok Jeong),윤재현(Jae Hyun Yun),고재천(Jae Chun Ko),이익환(Ik Hwan Lee),이종수(Jongsoo Lee) 대한기계학회 2012 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2012 No.11
인공신경망은 공학설계 문제에서 해석 및 최적화를 위한 전역적 근사화를 위한 도구로 활용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 전통적 함수근사화뿐 아니라 훈련된 오류역전파 신경망의 이론수식에 기초하여 입력 설계변수에 대한 1 차 미분을 도출하는 이론 식을 개발하였다. 본 연구에서 소개하는 신경망기반 1 차 미분 즉, 민감도 이론 식은 기존 피드포워드 오류역전파 신경망의 이론전개 과정에서 사용되는 수식이나 파라미터 등을 그대로 사용하는 장점을 가지고 있다. 적용 예로서 비선형함수에 대한 1 차 민감도 결과를 엄밀 해, 유한차분 해 및 본 연구에서 제안하는 신경망 이론 해 등과 비교하였으며, 향후 신뢰성 평가에 적용하기 위한 토대를 마련하였다.