• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.123-134
• /
• 1995

인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.424-424
• /
• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1013-1017
• /
• 2008

이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.26 no.6
• /
• pp.445-451
• /
• 2016

This paper introduces a postprocessing method, an iteration method for melody, and an average neural network method for learning a large number of songs in order to improve musically insufficient parts in automatic composition using existing artificial neural network. The melody of songs composed by artificial neural networks is produced according to the melodies of trained songs, so it can not be a specific tonality and it is difficult to have a repetitive composition. In order to solve these problems, we propose a postprocessing method that converts the melody composed by artificial neural networks into a melody having a specific tonality according to music theory and an iteration method for melody by iteratively composing measure divisions of artificial neural networks. In addition, the existing training method of many songs has some disadvantages. To solve this problem, we adopt an average neural network that is made by averaging the weights of artificial neural networks trained each song. From some experiments, it was confirmed that the proposed method solves the existing problems.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.29 no.2B
• /
• pp.111-120
• /
• 2009

A local scour around a bridge pier is known as one of important factors of bridge collapse. Two approaches are usually used in estimating a scour depth in practice. One is to use empirical formulas, and the other is to use computational methods. But the use of empirical formulas is limited to predict a scour depth under similar conditions to which the formulas were derived. Computational methods are currently too expensive to be applied to practical engineering problems. This study presented the application of artificial neural networks (ANN) to the prediction of a scour depth around a bridge pier at an equilibrium state. This study also investigated various ANN algorithms for estimating a scour depth, such as Backpropagation Network, Radial Basis Function Network, and Generalized Regression Network. Preliminary study showed that ANN models resulted in very wide range of errors in predicting a scour depth. To solve this problem this study incorporated cluster analysis into ANN. The incorporation of cluster analysis provided better estimations of scour depth up to 42% compared with other approaches.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.13-24
• /
• 2014

This paper presents development of artificial neural network(ANN) based prediction method for section forces of TBM tunnel segment lining in an effort to develop an automatized design technique. A series of design cases were first developed and subsequently analyzed using the two-ring beam finite element model. The results were then used to form a database for use as training and validation data sets for ANN development. Using the database, optimized ANNs were developed that can readily be used to predict maximum sectional forces and their distributions. It is shown that the compute maximum section forces and their distributions by the developed ANNs are almost identical to the computed by the two-ring beam finite element model, implying that the developed ANNs can be used as design tools which expedite routine design calculation process. The results of this study indicate that the neural network model can be effectively used as a reliable and simple predictive tool for the prediction of segment sectional forces for design.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.116-116
• /
• 2012

하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2014.05a
• /
• pp.417-420
• /
• 2014

Importance of security system to prevent recently increased financial security accident is increasing. Biometric system between the security systems is focused. Fingerprint recognition has many useful aspects such as security, reliability and portability. In this treatise, fingerprint recognition technique is realized by using artificial neural network. Artificial Neural Network(ANN) is a mathematics learning model that makes specific patterns that a program can recognize to show a nerve network's characteristic on a computer. Input fingerprint images have a preprocessing process such as equalization, binarization and thinning. We extract minutiae feature in the images and program can recognize a fingerprint through ANN.

• Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.168-168
• /
• 2001

제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2010.10a
• /
• pp.108-109
• /
• 2010

본 연구에서는 비선형예측기법으로서 그 우수성을 인정받고 있는 인공신경망모형을 사용하여 컨테이너 물동량 예측을 수행하였다. 그러나 인공신경망모형을 사용해 시계열의 예측결과를 ARIMA모형과 같이 널리 알려진 다른 전통적인 수요예측기법들과 비교 평가한 과거 연구들을 보게 되면 각기 주장하는 바와 그 결론이 상반됨을 알 수 있다. 그래서 인공신경망의 예측성과를 높이기 위한 기존의 선행연구들의 다양한 시도들을 바탕으로 국내 항만의 컨테이너물동량을 예측하고, 그를 통해 여러 모형간의 비교 검증작업을 수행하였다.