신경망 제어: 문헌 연구(Neurocontrol: A literature survey)

전문가 제언

□ 본 논문은 신경회로망의 유래, 모델링, 종류 등에 대한 전반적인 소개와 아울러 후반부에서는 이를 제어문제에 적용한 사례들과 신경망 제어의 몇 가지 종류를 언급하는 형식으로 구성되어 있으므로, 신경망 제어의 기본적인 개념과 대표적인 학자들의 업적을 습득하는 데 있어 효과적이다. 특히 방대한 양의 참고문헌 중 상당수는 직접 학자별 업적을 소개하고 있으므로, 이 분야를 깊이 탐구하려는 초심자들의 출발점으로 알맞다고 할 수 있다.

□ 신경망을 제어 문제에 적용할 경우, 제어 대상이 잘 알려지지 않은 경우, 알려진 함수라도 극히 복잡한 비선형성을 가지고 있는 경우 등 광범위한 응용이 가능하다.

□ 반면 제어분야에서는 이론적인 안정도와 수렴성 등의 증명이 대단히 중요한데, 신경망을 사용한 접근에서는 아직 그러한 결과가 미흡하다 하겠다.

□ 역전파 알고리즘은 가장 널리 쓰이는 방법 중 하나이지만, 기본적으로 Gradient 알고리즘을 사용하기 때문에, 일반적으로 최적해를 찾아낸다는 이론적 보장이 불가능하다. 이 알고리즘은 단순히 실제 출력치와 지령치 사이의 오차에 관해 정의된 비용함수를 줄여 나가는 방향으로 가중치를 갱신시키기 때문에, 지엽적으로 이 비용함수의 기울기가 0이 되는 점, 즉 지엽적 최소점(local minima)에 도달하면 여기서 빠져나오기 힘들며 결과적으로 찾고자 하는 광역 최적해(global optima)에 도달함을 이론적으로 보장할 수 없게 된다.

□ 한편 Hopfield 망과 같은 회귀형 신경망 시스템의 안정성을 이론적으로 보장하기 위해서 Lyapunov 함수와 유사한 에너지 함수를 이용하는 방법이 잘 알려져 있지만, 실제로 이를 이용해서 복잡한 문제를 다루는 경우 적절한 에너지 함수를 선택해서 이론적인 안정성을 보장하는 것이 다소 어려운 과제로 남게 된다.

저자

S.N. Balakrishnan and R.D. Weil

자료유형

원문언어

영어

기업산업분류

전기·전자

연도

1996

권(호)

23(1-2)

잡지명

Mathematical and Computer Modelling

과학기술
표준분류

전기·전자

페이지

101~117

분석자

황*룡

분석물

• 신경망 제어-문헌 연구.pdf [188,287 byte]

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