[한국기술뉴스] 경상국립대학교 토목공학과 이태삼교수 연구팀은 인공신경망 모델 내 은닉단위 개수를 선정하는 수문기후변수 예측방법을 개발했다. 개발된 기술은 경상국립대학교 산학협력단을 통해 2020년 06월 10일 특허를 출원(출원번호 제1020200070002호)했다. 특허 명칭은 '인공 신경망 모델 내 은닉단위의 상관성을 이용한 은닉단위 개수 선정방법 및 이를 이용한 수문기후변수 예측방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

이제까지 딥러닝 및 인공신경망 연구에서 은닉층 자체에 대한 분석은 블랙박스라고 보고 무시해 버리는 경우가 많았습니다. 하지만 은닉층 안에는 서로 간의 상관성을 통한 각 은닉단위가 주요 역할들을 따로 하는 것이 파악되었으며, 적절한 은닉단위 개수가 주어지면 서로 간의 상관성이 거의 없어지는 경향을 보이는 것으로 확인하였습니다.

경상국립대학교 연구팀은 이러한 은닉층의 상관성을 이용하여, 제곱근평균오차(RMSE)를 이용하는 것보다 손쉽게 은닉층 개수에 대한 구조를 선택하는 기법을 제안하였습니다.

이를 통해 은닉층의 상관성을 이용하면 기존의 자료를 다시 쪼개고 반복해야 하는 번거로움이 없어지고, 곧바로 가장 은닉단위의 적정한 개수를 찾아낼 수 있습니다. 이를 활용하여 최적의 은닉단위를 가지는 인공신경망 모형을 구성할 수 있어, 다양한 인공신경망을 이용하는 산업에서도 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 수문기후변수를 예측하는 인공신경망의 구성 즉, 강수, 습도, 온도 등을 예측하기 위한 인공신경망을 형성하는 데 자료의 특성을 이용해서 은닉단위의 개수를 바로 산정하고 이를 통해 최적의 수문기후변수를 예측하는 인공신경망을 구성하였습니다.

본 발명의 은닉단위 상관성을 이용한 인공신경망 모델을 통해 데이터 연산속도의 증가와 특히 수문학적으로 유의미한 예측 자료를 신속하게 출력할 수 있어 산업적인 활용을 기대할 수 있습니다.