심장병이 있는 환자들을 진료할 때 의사들은 청진기를 이용하여 심음 (heart sound)을 듣고 이를 기준으로 환자의 병의 유무나 질환의 종류에 대한 기초적인 판단을 하게 된다. 하지만, 심음은 환자의 상태나 외부 잡음의 영향에 따라서 신호의 특성이 변하고 또한 정상적인 심음과 질병을 나타내는 심음과의 차이가 비교적 구분하기 어려울 정도로 작기 때문에 숙달된 전문의가 아니면, 진단의 정확도가 떨어질 가능성이 있다. 따라서 신호처리 기법을 이용하여 심음을 분석해서 심음이 정상적인지의 유무를 자동으로 판단할 수 있다면, 진단을 하는 의사들에게 유용한 정보가 될 것이라 생각된다. 본 연구에서는 심음의 질병유무와 질병종류를 자동으로 판단하기 위해서 기존에 많이 사용되었던 artificial neural network (ANN) 대신에 hidden Markov model (HMM)을 사용하는 방법을 제안하였으며, 기초적인 실험결과 상당히 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.
In case of reading passport using a smart phone in contrast with a dedicated passport reading system, MRZ(Machine Readable Zone) character recognition can be hard when the character strokes were broken, touched or blurred according to the lighting condition, and the position and size of MRZ character lines were varied due to the camera distance and angle. In this paper, the effective recognition algorithm of the passport MRZ information using a combined neural network recognizer of CNN(Convolutional Neural Network) and ANN( Artificial Neural Network), is proposed under the various sized and skewed passport images. The MRZ line detection using connected component analysis algorithm and the skew correction using perspective transform algorithm are also designed in order to achieve effective character segmentation results. Each of the MRZ field recognition results is verified by using five check digits for deciding whether retrying the recognition process of passport MRZ information or not. After we implement the proposed recognition algorithm of passport MRZ information, the excellent recognition performance of the passport MRZ information was obtained in the experimental results for PC off-line mode and smart phone on-line mode.
철근콘크리트 부재의 전단거동에 대한 다양한 이론모델들과 제안식이 존재한다. 하지만 전단거동에 대한 메커니즘이 매우 복잡하고 영향을 미치는 요소가 다양하기 때문에, 대다수의 제안식들은 경험식이며 그 예측 정확도도 매우 다르다. 이런 결점의 대안으로 인공신경망이 제안되어 여러 연구자들에 의해 연구되었지만 기존의 연구에서는 인공신경망 분석에 사용된 데이터베이스의 양이 충분하지 못한 문제점이 있었다. 그래서 본 논문에서는 방대한 전단실험 데이터베이스와 인공신경망을 이용하여 전단 보강근이 없는 철근콘크리트 보의 전단강도를 예측하고, 그 결과를 ACI 규준식과 비교 분석하였다. 분석 결과 인공신경망은 전단강도에 대한 주요 인자들의 영향을 적절히 반영하여 매우 우수한 예측 정확도를 보여 주었다.
본 연구에서는 모바일 환경에서의 기존 맥락인증기법의 부족한 성능을 보완하고자 한다. 사용된 데이터는 GPS, CDR(Call Detail Record), App usage이며 GPS의 처리과정에서 인구밀집지역의 타인을 세밀하게 구분하고자 GPS밀도에 따른 지역구분을 시행하였다. 또한 전처리에서 데이터 수집에서 발생할 수 있는 결측치를 처리한다. 인증 모델은 두 개의 LSTM(Long-Short Term Memory)와 그들 결과를 종합하는 하나의 ANN(Artificial Neural Network)로 구성하며 이를 통해 최종적으로 인증 점수를 산출한다. 본 논문에서는 기존 연구와의 정확도를 비교하고 타인을 구별해내는데 필요한 인증 시도 횟수를 비교하여 평균 11.6%의 정확도 향상과 검증 데이터의 약 60%에 대하여 더 적은 시도에 구별해 낼 수 있었다.
기계시스템의 결함을 진단하기 위한 방법으로 패턴인식 기법이 널리 사용되고 있다. 진동신호의 변화를 감지하여 기계시스템의 건전성을 판단하는 방법이 패턴인식 기법이다. 대표적 패턴 인식기법으로 최근 은닉 마르코프 모델과 인공신경망이 여러 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 결함진단에 은닉 마르코프 모델과 인공신경망을 혼합한 방법이 제시되었으며 결함진단 대상 구조물로는 크랙을 가진 회전하는 풍력터빈 블레이드가 선정되었다. 본 연구에서는 크랙발생 여부뿐만 아니라 그 위치 및 크기도 동시에 진단하고자 하였다. 아울러서 본 연구에서는 일정 주파수들을 갖는 모멘트를 대상 구조물에 가함으로써 외부 잡음에도 불구하고 높은 결함진단 확률을 가질 수 있도록 하였다.
Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV2) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.
항공우주산업에서 경량화를 위해 사용되는 CFRP 복합재료로 구성된 차체의 충격에 따른 파손은 탑승자의 안전과 직결된다. 따라서 충돌 상황에서 육안으로 확인하기 힘든 재료의 손상거동을 파악하는 것이 중요하며, 이를 구현할 수 있는 유한요소모델을 통한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 일방향 적층 복합재료의 충돌 해석에 대해 파손 거동 예측에 적합한 유한요소모델을 구축하였다. 인공신경망 모델을 통해 LS-DYNA에서 제공하는 MAT_54 Enhanced Composite Damage 재료 모델의 교정 파라미터를 역추정하여 획득하였다. 획득한 파라미터에 대한 인공신경망 모델의 결과를 실험결과와 비교하여 신뢰성을 검증하였다. 그 결과, 교정 파라미터의 최적화를 통해 실험에 대한 정확도를 향상시킨 유한요소모델을 구축할 수 있음을 확인하였다.
한 구조물이 손상을 입으면 그 구조물의 동적응답(고유진동수, 가속도, 변형률)이 변하게 된다. 이와 같이 변하는 동적응답을 응답신호로 계측하고 이들 데이터를 신경망에 적용하여 구조물의 손상을 평가하는 방법이 신경망손상평가법이다. 현재까지 정형화된 특정한 경우의 연구가 주로 이루어져 있지만 일반적인 신경망손상평가법의 특성에 관한 연구나 실용 가능성과 장단점에 관한 충분한 연구가 부족하다. 따라서 본 연구는 신경망에 다양한 동적응답을 적용하는데 있어 신경망손상평가법의 일반적인 특성과 적용의 문제점을 연구하였다. 신경망손상평가법은 일정한 가진력을 손상이 있는 구조물에 가하고 그로부터 얻은 응답신호를 이용하여 신경망을 학습을 시킨 후, 임의의 손상이 있는 구조물에 동일한 가진력을 가하여 얻은 응답신호를 이용하여 손상의 위치와 정도를 찾는 것이 현재까지의 연구였다. 그러나 일반적으로 구조물에 작용하는 가진력은 일정하지 않다. 따라서 동일한 가진력에 의해 학습된 신경망에 가진력의 변화가 있는 경우에도 손상을 파악하는지 평가하였다. 모든 응답신호는 모형실험을 통하여 획득하였다.
본 연구는 도로의 설계일관성 평가를 위해 지방부 2차로 도로의 평면 곡선부 85백분위 주행속도 예측모형을 기존의 회귀모형에 비해 보다 효율적이고 신뢰성 높은 인공신경 망 이론을 적용하여 개발하였다. 곡선반경, 곡선길이, 교차각, 시거, 차로폭, 차선(안쪽, 바깥쪽)과 같은 기하구조 특성에 의해 속도가 결정된다는 가정하에 30개 조사지점을 통해 얻어진 자료를 모형의 입력층 자료로 이용하였고, 입력층 변수에 따라 네 가지 유형의 신경망 모형을 제시하였다. 신경망 모형 중 다층신경 망 모형을 적용하여 은닉충의 유니트 수, 학습계수, 모멘텀계수, 학습횟수의 변화에 따른 최적 모형 구조를 도출하였다. 신경망 모형의 학습성능을 검증하기 위하여 선정된 30개 조사지점에서 20개 지점을 모형의 학습자료로 나머지 학습되지 않은 10개 지점을 예측자료로 활용하였다. 분석결과, 네 가지 유형의 신경망 모형 중에서 모형 D가 통계적 검증결과 $R^2$값이 85%이며, %RMSE=0.0204로 가장 실제값에 유사한 모형으로 평가되었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.