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기울기하강과 동적터널링에 기반을 둔 학습알고리즘의 신경망을 이용한 영상데이터의 주요특징추출
조용현,Jo, Yong-Hyeon 한국정보처리학회 1999 정보처리논문지 Vol.6 No.5
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 3층 전향 신경망을 이용한 입력데이터의 주요 특징추출에 대해서 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서에서는 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위하여 기울기하강의 역전파 알고리즘을 이용하고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링의 역전파 알고리즘을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해로에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습 알고리즘을 이용한 다층신경망을 $12{\times}12$ 픽셀의 영상 데이터들과 $128{\times}128$ 픽셀의 Lenna 영상데이터를 대상으로 시뮬레이션한 결과, 단층신경망을 이용하는 Sanger 방법이나 측면연결을 가지는 단충신경망을 이용하는 Foldiak 방법 및 기울기하강에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 다층신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 수렴성능과 추출성능이 있음을 확인할 수 있었다. This paper proposes an efficient principal feature extraction of the image data using neural networks of a new learning algorithm. The proposed learning algorithm is a backpropagation(BP) algorithm based on the steepest descent and dynamic tunneling. The BP algorithm based on the steepest descent is applied for high-speed optimization, and the BP algorithm based on the dynamic tunneling is also applied for global optimization. Converging to the local minimum by the BP algorithm of steepest descent, the new initial weights for escaping the local minimum is estimated by the BP algorithm of dynamic tunneling. The proposed algorithm has been applied to the 3 image data of 12${\times}$12pixels and the Lenna image of 128${\times}$128 pixels respectively. The simulation results shows that the proposed algorithm has better performances of the convergence and the feature extraction, in comparison with those using the Sanger method and the Foldiak method for single-layer neural networks and the BP algorithm for multilayer neural network.
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무선 센서망에서 에너지 효율적인 클러스터 재구성을 위한 동적 헤드 선출 방법
조용현,이향택,노병희,유승화,Jo Yong-hyun,Lee Hyang-tack,Roh Byeong-hee,Yoo S.W. 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.11A
센서망의 효율적인 운영을 위하여, 센서들이 에너지를 효율적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. LEACH와 같은 클러스터 기반의 라우팅 방법들은 클러스터 헤드들과 센서 노드들 간의 데이터 전달을 통하여 에너지의 효율성을 얻는다. 이러한 클러스터 기반의 방식들에서, 클러스터 재구성 알고리즘은 센서망의 오랜 생존시간을 이루기 위한 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는, 새로운 에너지 효율적인 클러스터 재구성 방법을 제안한다. 제안 방법은 센서노드들의 위치나 에너지에 대한 정보를 요구하지 않고, 센서망 내의 모든 노드들이 에너지를 균등하게 사용할 수 있도록 클러스터를 재구성하여 준다. 제안방법의 성능을 LEACH와 LEACH-C등과 비교하였다. For the efficient operation of sensor networks, it is very important to design sensor networks for sensors to utilize their energies in very effective ways. Cluster-based routing schemes such as LEACH can achieve their energy efficiencies by delivering data between cluster heads and sensor nodes. In those cluster-based schemes, cluster reconfiguration algorithm is one of the most critical issues to achieve longer operation lifetime of sensor networks. In this paper, we propose a new energy efficient cluster reconfiguration algorithm. Proposed method does not require any location or energy information of sensors, and can configure clusters with fair cluster regions such that all the sensors in a sensor network can utilize their energies equally. The performances of the proposed scheme have been compared with LEACH and LEACH-C.
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조용현,Jo, Yong-Hyeon 한국전자통신연구원 1984 전자통신 Vol.6 No.2
This paper proposes an optimal control scheme for shaft position control using microcomputer-based state-variable feedback. In this scheme a performance index was set up in order to ruduce the overshoot and improve the steady- state response speed, and the time-variant system parameters were identified in real time for optimal control. As a result of experiment, the over-shoot was not occured and the response speed was improved 2. 9 times about proportional control. This scheme improves the performance against the variation of load and sampling time, and adding the integral control in this scheme can reduce the steady-state error without any change in response time.
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조용현,Jo, Yong-Hyeon 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.4
본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.
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조합형 학습알고리즘의 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출
조용현,윤중환,박용수,Jo, Yong-Hyeon,Yun, Jung-Hwan,Park, Yong-Su 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.2
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
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회귀용 Support Vector Machine의 성능개선을 위한 조합형 학습알고리즘
조용현,박창환,박용수,Jo, Yong-Hyeon,Park, Chang-Hwan,Park, Yong-Su 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.5
본 논문에서는 회귀용 support vector machine의 성능 개선을 위한 모멘텀과 kernel-adatron 기법이 조합형 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 supper vector machine의 학습기법인 기술기상승법에 발생하는 최적해로의 수렴에 따란 발진을 억제하여 그수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘텀의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 갖는 kernel-adatorn 알고리즘의 장점을 그대로 살린 것이다. 제안된 알고리즘의 support vector machine을 1차원과 2차원 비선형 함수 회귀에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 학습속도에 있어서 2차 프로그래밍과 기존의 kernel-adaton 알고리즘보다 더 우수하고, 회귀성능면에서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다. This paper proposes a hybrid learning algorithm combined momentum and kernel-adatron for improving the performance of regression support vector machine. The momentum is utilized for high-speed convergence by restraining the oscillation in the process of converging to the optimal solution, and the kernel-adatron algorithm is also utilized for the capability by working in nonlinear feature spaces and the simple implementation. The proposed algorithm has been applied to the 1-dimension and 2-dimension nonlinear function regression problems. The simulation results show that the proposed algorithm has better the learning speed and performance of the regression, in comparison with those quadratic programming and kernel-adatron algorithm.
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산업제어시스템을 위한 정보보호 관리체계 설계 방안 연구
조용현(Young-Hyun Jo),이은경(Eun-Kyoung Lee) 한국컴퓨터정보학회 2016 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1
지난 5년간 대표적인 산업제어시스템(Industrial Control System)인 국내 원자력 발전소에 대한 해킹 시도는 총 1,843회로 사이버공격에 대한 위험은 날로 높아지고 있다. 이러한 공격은 사이버전, 테러, 사이버범죄자들에 의해 실행되고 있다. 이러한 위험을 통제하기 위해서는 산업제어시스템이 일반적인 IT시스템과 다른 운영체제, 네트워크 등 시스템 환경을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 기존의 IT보안 대책과 산업제어시스템 보안 대책을 비교 분석하고, 국내외에서 발생하고 있는 산업제어시스템에 대한 공격 사례를 비교 분석하여 산업제어시스템 인프라에서 고려하고 통제해야 할 정보보호 요소들을 제언한다.
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