• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.469-477
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• 2000

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.251-258
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• 2000

인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.19-33
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• 2001

Link weight analysis approach is suggested as a heuristic for selection of input nodes in artificial neural network for bankruptcy prediction. That is to analyze each input node\\\\`s link weight-absolute value of link weight between an input node and a hidden node in a well-trained neural network model. Prediction accuracy of three methods in this approach, -weak-linked-neurons elimination method, strong-linked-neurons selection method and integrated link weight model-is compared with that of decision tree and multivariate discrimination analysis. In result, the methods suggested in this study show higher accuracy than decision tree and multivariate discrimination analysis. Especially an integrated model has much higher accuracy than any individual models.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.40 no.9
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• pp.836-841
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• 2016

An indoor positioning system using Wi-Fi is essential to produce a radio map that combines the indoor space of two or more dimensions, the information of node positions, and etc. in processing for constructing the radio map, the measurement of the received signal strength indicator(RSSI) and the confirmation of node placement information counsume substantial time. Especially, when the installed wireless environment is changed or a new space is created, easy installation of the node and fast indoor radio mapping are needed to provide indoor location-based services. In this paper, to reduce the time consumption, we propose an algorithm to distinguish the straight and curve lines of a corridor section by RSSI visualization and Sobel filter-based edge detection that enable accurate node deployment and space analysis using cable-type Wi-Fi node installed at a 3 m interval. Because the cable type Wi-Fi is connected by a same power line, it has an advantage that the installation order of nodes at regular intervals could be confirmed accurately. To be able to analyze specific sections in space based on this advantage, the distribution of the signal was confirmed and analyzed by Sobel filter based edge detection and total RSSI distribution(TRD) computation through a visualization process based on the measured RSSI. As a result to compare the raw data with the performance of the proposed algorithm, the signal intensity of proposed algorithm is improved by 13.73 % in the curve section. Besides, the characteristics of the straight and the curve line were enhanced as the signal intensity of the straight line decreased by an average of 34.16 %.