• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.16 no.4 s.71
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• pp.443-452
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• 2004

Recently, the Artificial Neural Network(ANN) which can organize complex non-linear problems by effectively applying the parallel computational model that is similar to the human brain, was adopted in the wide department of technology and resulted in many successful applications. In this study, a more appropriate formal method is suggested for the preliminary structural design stage controlled merely by the designer's experience and intuition. To do so, this study proposes a multi-level ANN according to the general progressive structural design procedure, using Back-Propagation Algorithm (BP) and Genetic Algorithm (GA) for the ANN learning. The preliminary structural design of cable-stayed bridges was applied to illustrate the applicability of the study formulated as stated above, and the results of two different learning methods were compared.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.3
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• pp.61-67
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• 2023

In order to optimize the pulse electroforming copper process, a double hidden layer BP (Back Propagation) neural network is constructed. Through sample training, the mapping relationship between electroforming copper process conditions and target properties is accurately established, and the prediction of microhardness and tensile strength of the electroforming layer in the pulse electroforming copper process is realized. The predicted results are verified by electrodeposition copper test in copper pyrophosphate solution system with pulse power supply. The results show that the microhardness and tensile strength of copper layer predicted by "3-4-3-2" structure double hidden layer neural network are very close to the experimental values, and the relative error is less than 2.32%. In the parameter range, the microhardness of copper layer is between 100.3~205.6MPa and the tensile strength is between 112~485MPa.When the microhardness and tensile strength are optimal,the corresponding process conditions are as follows: current density is 2A-dm-2, pulse frequency is 2KHz and pulse duty cycle is 10%.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.7 no.4
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• pp.141-162
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• 1996

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문에서는 선형 이진 신경회로망(Linear Binary Neural Network)을 이용하여 이진 영상으로부터 골격(skeleton)을 추출하는 병렬 구조를 제안하였다. 기존의 골격 추출 알고리즘으로부터 이진함수를 추출하고 이를 MSP Term Grouping Algorithm을 이용하여 학습시켰다. 결과에서는 기존의 역전파(Back-propagation) 학습알고리즘을 사용한 신경회로망보다 더 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2010.11a
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• pp.211-212
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• 2010

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.12
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• pp.632-644
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• 2021

The purpose of this study was to examine the mediating effect of ego-resilience and countertransference management ability in the relationship between counselor's adult attachment and development levels of counselors. For this purpose, 389 counselors who conducted more than 5 times of verbal counseling per case were surveyed for 3 weeks using the online questionnaire function. Data were analyzed using SPSS 21 and AMOS 21, reliability analysis was conducted, and constructed structural equation model(SEM) and to verify validity, fitness, and mediating effects. The results of the analysis are as follows: First, counselor's attachment anxiety and attachment avoidance had indirect effects on the ability to manage countertransference through the medium of ego-resilience(p<.001). Second, counselor's attachment avoidance had an indirect effect on counselor's developmental level through countertransference management ability(p<.05). Third, it was confirmed that counselor's attachment anxiety and attachment avoidance had an effect on counselor's development level through double mediation of ego-resilience and countertransference management ability(p<.001). The significance and limitations of these results and suggestions for follow-up studies were discussed.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.129-132
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• 2002

본 논문은 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)와 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 함수로 구성이 되었고, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 여기 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.684-687
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• 2001

In this paper, we propose a ADALINE controller using fuzzy-backpropagation algorithm to adjust weight. In the proposed ADALINE controller, using fuzzy algorithm for traning neural network, controller make use of ADALINE due to simple and computing efficiency. And then it applies to servo-motor as an controlled process. And then it take a simulation for the position control, so the verify the usefulness of the proposed ADALINE controller.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.295-297
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• 2001

최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.289-295
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• 1998

본 논문은 빠른 학습과 정확한 근사 능력을 갖는 새로운 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기르 제안한다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기(CBFLC)는 한 학습 주기 동안 전향 및 역전파 연산시 신경망내 유닛중 극히 일부분만이 활성화되어 학습에 참가하므로 학습 시간이 매우 빠르고, 비퍼지화 연산시 소속 함수의 중심값 뿐 아니라 폭을 동시에 고려하여 정확한 근사화를 얻는다. 제안한 퍼지 제어기내 입？출력 소속 함수의 중심값 및 폭 등의 구조적 파라메터들은 역전파 알고리즘에 의해 갱신된다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기를 트럭 후진 주차문제에 적용하여 근사화 능력 및 제어 성능면에서 여러 다른 퍼지 제어기들과 비교한다.