고 정확도의 인공신경망과 그 활용 = High-accuracy artificial neural network and its application

국문 초록 (Abstract)

인공지능의 성공은 인공지능을 다양한 분야에 적용하게 하는 계기가 되고 있다. 과학 분야, 특히 과학계산 분야에서 인공지능을 활용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 과학계산에서 인공지능의 활용은 다른 분야와 다르게 더디게 발전하고 있다. 이러한 요인에는 여러 가지가 있지만, 과학계산은 정확하고 정밀한 값을 요구한다. 기존의 인공신경망을 이용한 과학계산에서 나타나는 어려움을 분석하고, 정밀 계산을 위한 고 정확도 인공신경망을 제안한다. 정확하고 정밀한 계산을 위한 고 정확도 근사이론을 인공신경망에 적용한다. 우리는 수치 실험에서 보간법, 과학계산, 이미지 분류 등 다양하게 실험하여 고 정확도 인공신경망 방법의 효과를 확인한다. 보간법에서는 오차의 값이 기존방법과 우리의 방법이 각각 0.03과 0.001로, 과학계산에서는 각각 43.28과 4.42로, 이미지 분류에서는 정답률이 각각 73%와 77.6%로 나왔다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The success of artificial intelligence is becoming an opportunity to apply artificial intelligence to various fields. Many attempts are being made to utilize artificial intelligence in the field of science, especially in scientific computing. However, unlike other fields, the use of artificial intelligence in scientific computing is developing slowly. There are many factors involved in these factors, but scientific calculations require accurate and precise values. As existing artificial intelligence performs scientific calculations using artificial neural networks, difficulties that arise are analyzed and high-accuracy artificial neural networks for precise calculations are proposed. High-accuracy approximation theory is applied to artificial neural networks for accurate and precise calculations. We verify the effectiveness of the high-accuracy artificial neural network method through various experiments such as interpolation, scientific calculation, and image classification in numerical experiments. In the interpolation method, the error values ​​for the existing method and our method were 0.03 and 0.001, respectively, in scientific calculation, the error values ​​were 43.28 and 4.42, respectively, and in image classification, the correct answer rates were 73% and 77.6%, respectively.