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핵융합 및 플라즈마 연구에 신경회로망의 응용

전문가 제언: ○ 두뇌기능에 대한 탐구로서 시작된 신경회로망(neural network) 연구는 인공지능을 구현하기 위한 연구로 발전하고 있다. 아직까지는 인간의 두뇌와 큰 차이를 보이고 있지만 많은 신경회로망 모델들이 개발되어 응용되고 있으며, 인공지능에 대한 연구 이외에도 필터 이론, 다변량 해석, 통계수학, 함수근사, 최적화 등에 광범위하게 이용되고 있다.

○ 1960년대 초부터 시작된 신경회로망 연구는 배타적 OR 논리문제를 실행할 수 없음이 밝혀지면서 급속히 침체기에 빠져들었으나 1980년대에 부활한 이후로 급속한 성장을 거듭하고 있다. 이는 오차역전파에 의한 다층구조의 퍼셉트론 학습방법을 발견하여 이전의 문제점을 극복하게 된 것이 큰 이유지만, 한편으로는 컴퓨터, 신경생리학, VLSI 및 광학기술 등이 크게 발달하여 신경망의 장점인 병렬 특성을 살릴 수 있게 되었기 때문이며, 또한 신경망 칩의 등장도 큰 활력소가 되고 있다.

○ 이 자료는 일본의 Journal of Plasma Fusion Research가 2006년도 특집으로 편성한 “신경회로망의 응용과 장래 발전”의 첫 부분으로서, 신경회로망의 개요, 종류와 기능, 학습과 범화에 대하여 간략하게 해설하고 있으며, 물리학 분야에 응용할 경우의 장점을 소개하고 있다. 특히, 핵융합 및 플라스마 연구에 신경회로망을 응용하여 좋은 결과를 얻은 연구사례들을 조사하여 함수근사 문제, 시계열 예측문제 및 단층촬영형 문제로 나누어 설명하고 있다. 이 자료는 연구보고는 아니지만 응용 사례들을 조사 및 요약하고 있기 때문에 관련 분야의 학생 및 관계자들에게 참고가 될 수 있다.

○ 우리나라의 신경회로망 연구는 1986년에 한국과학기술원이 신경회로망의 광학적 구현을 연구한 것이 처음이다. 이후에 다른 많은 대학 및 연구기관들로 연구가 확산되었고, 연구 분야도 신경망 모델, 음성인식, 문자인식, 적응제어에의 응용, VLSI 및 광학적 구현 등의 분야로 넓혀졌다. 1990년대 이후로 국내의 여러 학회들이 신경회로망 관련 분야를 만들어 연구를 가속화하고 있지만, 아직까지는 미국이나 유럽 및 일본 등의 이 분야 선진국들 만큼 활발하지 못한 것이 유감이다.

저자: Takeda Tatsuoki
자료유형: 학술정보