• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.320-322
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• 2000

본 논문에서 제안한 종합주가지수 "왼쪽어깨" 패턴 검출은 자기 연상 학습 신경망을 사용하였다. 종합주가 지수 데이터에서 머리어깨모형 중 왼쪽 어깨에 해당하는 데이터로 신경망을 학습시킨 후 이를 이용하여 현재 혹은 테스트 데이터를 입력으로 주어 성능을 평가하였다. 결과는 비교적 우수하였다. 패턴 검출에 의한 투자를 하였을 경우 17개월간의 누적 수익률이 132% 였다. 이 기간동안 buy and hold 전략을 사용했을 경우의 수익률은 39% 였다.률은 39% 였다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 1997년도 한국재료학회 추계학술발표회
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• pp.159-159
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• 1997

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1999년도 학술발표회 논문집
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• pp.209-214
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• 1999

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.139-148
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• 1997

본 논문에서는 비선형 마찰이 존재하는 조준경 안정화 시스템에 대해서 마찰력 보상과 성능개선을 위한 신경망제어기의 설계방법을 제시한다. 제안한 신경망제어기는 비례, 적분, 진상(PI/LEAD) 제어기와 신경회로망과의 병렬로 구성되며, 제어 목적은 비선형 마찰과 외란이 존재하여도 안정거울의 각속도 추적성능과 안정화 성능의 향상에 있다. 신경회로망의 입력으로 안정거울의 각속도 추적오차와 추적오차의 적분, 제어입력이 필터를 통과한 신호가 사용되며, 신경호로망은 간접학습구조에 의해 학습된다. 조준경 시스템의 비선형 마찰력인 쿨롱마찰력의 크기가 외부환경에 따라 변하는 경우와 시스템으로 외란이 인가되는 경우에 대하여도 제안한 병렬제어기는 기존의 PI/LEAD 제어기보다 추적과 안정화 성능면에서 우수함을 컴퓨터 모의 실험으로 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.79-87
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• 1998

정확한 태풍진로 예측은 동아시아 최대의 자연재해인 태풍의 피해를 최소화하는데 필수적이다. 기상역학에 기초를 둔 수치모델과 회귀분석등의 통계적 접근법이 사용되어왔다. 본 논문에서는 비선형 신경망모델인 다층퍼셉트론을 제안한다. 즉, 태풍진로예측을 이동경로, 속도, 기압 등의 변수로 이루어진 시계열의 예측으로 본다. 1945년부터 1989년까지 한반도에 접근한 태풍 데이터를 이용하여 제안된 신경망을 학습한 후, 94, 95년도에 접근한 태풍의 진로를 예측하였다. 신경망의 예측성능은 수치모델의 성능보다 조금 우수하거나 비슷하였다. 신경망의 성능은 충분히 더 향상될 수 있는 여지가 있다. 또한, 고가의 슈퍼컴퓨터로 여러 시간 계산을 해야하는 수치모델에 비하여 PC상에서 수초만에 계산을 할 수 있는 신경망 모델은 비용 면에서도 장점이 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.19-24
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• 2003

신경망은 적용 다양성과 제약조건의 최소성, 강력한 예측성, 범용성, 근사성 등 많은 장점을 지니고 있으나 초기 가중치의 할당에 따라 모델 생성의 Performance와 예측의 결과가 달라지게 되는 단점을 지니고 있다. 이런 신경망의 초기 가중치에 따른 단점을 보안하기 위해 통계적 알고리즘의 접목을 통해 Hybrid된 신경망 보완 알고리즘을 제시하고자 하였다. 논문을 위한 기본 가정으로 신경망의 가장 기본인 SLP 알고리즘을 바탕으로 활성함수에 가장 일반적으로 사용되는 Sigmoid 활성함수를 이용하였을 때, 초기 가중치로 기존의 임의 난수 생성 방식이 아닌 통계적 로지스틱 회귀분석의 계수값(mle)을 제시하여 이를 초기치로 사용한 경우와 그렇지 않은 경우의 예측 정확성과 수렴의 Performance정도를 비교하여 가장 효과적인 초기치 방법을 제시하고자 하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.177-182
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• 2003

많은 경제 시계열 자료 중에서 주가는 국내외 경제상황은 물론 정부정책 등 시장 외적인 영향에 가장 민감하게 반응한다. 하지만, 지금까지의 주가예측에 있어서는 이러한 외부의 영향, 즉 개입(Intervention)이 발생했을 때 주가의 변동에 능동적으로 대처하는 모형이 부재하였다. 실제로 이러한 개입사실을 예측모형에 반영하지 않는다면, 주가예측 있어 그 예측력을 따진다는 것은 무의미하다고 판단된다. 따라서, 개입시점을 발견하고, 이 개입효과를 측정하여 이를 모형에 반영한다면 좋은 예측결과를 얻을 수 있을 것이다. 이 연구에서는 이상점 탐지절차를 이용하여 개입 시점을 발견하고 개입의 효과가 개입시점에만 영향을 주는 모형과 효과가 일정기간 지속되는 모형으로 두 개의 개입시계열모형을 구축하고, 이러한 두 모형의 예측성과와 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 비교하였다. 초단기예측(개입 직후 예측)에 있어서 개입의 효과가 지속되는 경우에는 개입시계열이 인공신경망보다 좋을 결과 를 나타내긴 했지만 그 차이는 크지 않았으며, 개입의 효과가 시점에만 영향을 준 경우에는 인공신경망의 결과가 더 우수한 것으로 나타났다. 단기예측(개입 후 20 일후의 예측)에 있어서는 개입 효과의 지속여부에 상관없이 인공신경망이 개입시계열모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.29-36
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• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

• 대한신경과학회지
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• 제36권4호
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• pp.310-313
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• 2018

The causes of sudden death after medullary infarction involve arrhythmia, central respiratory failure, and dysautonomia. Sudden cardiac arrest in a medullary infarction is uncommon. Most of these cases experienced sudden cardiopulmonary arrest within 2 weeks from stroke onset as the extent of lesion increased. Here, we report two cases of medullary infarction presenting as sudden cardiac arrest. These cases indicate that medullary infarction could be one of the causes of sudden cardiac arrest.

• 대한골관절종양학회지
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• 제8권2호
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• pp.54-57
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• 2002

1962년, Keck에 의해 족근관 증후군이 발표된 이후로 족근관 증후군은 많이 보고되어지는 신경포착증후군 중 하나다. 족근관 증후군의 원인은 대부분 알려지지 않고 있지만, 양성종양이 그 원인이 될 수 있다. 저자들은 족근관 증후군을 주소로 외래방문한 32세 여자의 신경초종과 39세 남자의 결절종의 수술적 치료를 경험하였기에 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.