• Advances in nano research
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• 제9권1호
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• pp.1-13
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• 2020

In this work, the electrical potential (EP) technique with an artificial neural networks (ANNs) for monitoring of nanostructures are used for the first time. This study employs an expert system to identify size and localize hidden nano-delamination (N.Del) inside layers of nano-pipe (N.P) manufactured from Basalt Fiber Reinforced Polymer (BFRP) laminate composite by using low-cost monitoring method of electrical potential (EP) technique with an artificial neural networks (ANNs), which are combined to decrease detection effort to discern N.Del location/size inside the N.P layers, with high accuracy, simple and low-cost. The dielectric properties of the N.P material are measured before and after N.Del introduced using arrays of electrical contacts and the variation in capacitance values, capacitance change and node potential distribution are analyzed. Using these changes in electrical potential due to N.Del, a finite element (FE) simulation model for N.Del location/size detection is generated by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic, therefore, FE analyses are employed to make sets of data for the learning of the ANNs. The method is applied for the N.Del monitoring, to minimize the number of FE analysis in order to keep the cost and save the time of the assessment to a minimum. The FE results are in excellent agreement with an ANN and the experimental results available in the literature, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.394-396
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• 2017

본 논문에서는 최근이슈가 되고 있는 인공지능에 대한 많은 기술 가운데 인공신경망을 활용하여 자신이 가고자 하는곳의 여행정보를 스케줄링 하는 시스템을 제안한다. 인공신경망 중에서도 비지도 학습(unsupervised learning)방식을 이용하며 이용자의 가중치에 따라 여행의 나이, 기간, 장소, 종류, 날씨, 계절, 인원 등으로 여행에서의 요소들을 히든레이어로 구성하여 여행지의 스케줄을 구성하여 이용자에게 제공하는 형태이다. 가중치에 따른 여행지의 분류작업이 완료가 되면 기간과 장소의 위치정보에 따라 스케줄링 작업을 완료하게 된다. 기존의 여행지에 대한 정보를 검색에 의해서 이루어지던 환경에서 인공신경망을 활용하여 원하는 여행정보를 추출함으로써 이용자에게 여행정보에 대한 체계화된 정보를 제공할 수 있다.

• Steel and Composite Structures
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• 제31권5호
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• pp.427-435
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• 2019

The estimation of moment and rotation in steel rack connections could be significantly helpful parameters for designers and constructors in the initial designing and construction phases. Accordingly, Extreme Learning Machine (ELM) has been optimized to estimate the moment and rotation in steel rack connection based on variable input characteristics as beam depth, column thickness, connector depth, moment and loading. The prediction and estimating of ELM has been juxtaposed with genetic programming (GP) and artificial neural networks (ANNs) methods. Test outcomes have indicated a surpass in accuracy predicting and the capability of generalization in ELM approach than GP or ANN. Therefore, the application of ELM has been basically promised as an alternative way to estimate the moment and rotation of steel rack connection. Further particulars are presented in details in results and discussion.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.357-357
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• 2021

홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제31권11호
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• pp.1700-1713
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• 2018

Objective: The aim of this study was to verify the usefulness of artificial neural networks (ANN), multivariate adaptive regression splines (MARS), naïve Bayes classifier (NBC), general discriminant analysis (GDA), and logistic regression (LR) for dystocia detection in Polish Holstein-Friesian Black-and-White heifers and cows and to indicate the most influential predictors of calving difficulty. Methods: A total of 1,342 and 1,699 calving records including six categorical and four continuous predictors were used. Calving category (difficult vs easy or difficult, moderate and easy) was the dependent variable. Results: The maximum sensitivity, specificity and accuracy achieved for heifers on the independent test set were 0.855 (for ANN), 0.969 (for NBC), and 0.813 (for GDA), respectively, whereas the values for cows were 0.600 (for ANN), 1.000 and 0.965 (for NBC, GDA, and LR), respectively. With the three categories of calving difficulty, the maximum overall accuracy for heifers and cows was 0.589 (for MARS) and 0.649 (for ANN), respectively. The most influential predictors for heifers were an average calving difficulty score for the dam's sire, calving age and the mean yield of the farm, where the heifer was kept, whereas for cows, these additionally included: calf sex, the difficulty of the preceding calving, and the mean daily milk yield for the preceding lactation. Conclusion: The potential application of the investigated models in dairy cattle farming requires, however, their further improvement in order to reduce the rate of dystocia misdiagnosis and to increase detection reliability.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.245-252
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• 2016

본 연구는 현재 운영 중인 자동기상관측장비인 ASOS와 AWS의 결측에 대해 안공신경망을 활용하여 주변 관측값을 기반으로 결측을 보완하기 위한 연구이다. 2011년부터 2015년까지 수집된 서울지역 기온, 습도, 풍속을 대상으로 학습데이터를 구성하고 인공신경망을 통해 학습모델을 구축하였으며, 서울관측소를 결측으로 가정하고 학습 모델에 대한 검증을 수행하였다. 학습횟수 증가에 따른 민감도 실험 결과 초기종료는 학습횟수 2,000회에서 나타났다. 관측과 추정치의 상관관계는 모든 기상변수에서 0.6이상이었으며 기온과 습도의 경우 각각 0.9, 0.8 이상의 높은 상관성을 보였다. RMSE는 대부분 기상변수에 대해 학습횟수가 증가함에 따라 꾸준히 감소하지만 풍속의 경우 뚜렷한 증감 경향이 나타나지 않았다. 학습시간은 학습횟수가 증가할수록 지수함수적으로 증가하는 경향을 보였다. 학습 횟수 40회의 ANN 성능은 초기종료 시점까지 향상된 결과에 80%이상의 효과를 볼 수 있으며 2초 내의 빠른 학습시간으로 신속한 결측 보완을 통해 보다 상세한 기상정보의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 생태와환경
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• 제38권4호통권114호
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• pp.445-453
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• 2005

전남 주암호에서의 식물플랑크톤 동태를 파악하기 위해 2003년 2월부터 10월까지 식물플랑크톤 생물량 (클로로필 a)의 크기별 시 ${\cdot}$ 공간적 변동과 제반 환경요인에 대해 조사하였다. 본 논문에서는 주암호와 같은 담수호에서 식물플랑크톤의 크기 구조가 계절적, 공간적으로 나타나는 변동에 대한 영양염들의 영향을 회귀분석을 통해 파악하고자 하였다. 또한 인공지능망을 이용하여 전체 식물플랑크톤의 생물량(클로로필 a)에 대한 상향식, 하향식 조절인자들에 대한 상대적인 중요도를 정량적으로 파악하고자 하였다. 비록 동물플랑크톤 포식압을 나타내는 포식율이나 동물플랑크톤 생체량 대신 포식압의 간접 지수인 chlorophyll a: pheopigments ratio를 활용하였지만 회귀분석결과, 영양염 특히 인산염과 식물플랑크톤의 생물량이 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났고chlorophyll a: pheopigments ratio도 결정계수가 다소 낮기는 하지만 양의 상관관계를 보여 주었다. 인공지능망 시뮬레이션 결과에서는 주암호 식물플랑크톤의 생물량은 수온, 영양염 특히 인산염과 같은 상향식 조절이 우세한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제58권3호
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• pp.459-473
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• 2016

Various vague and unstructured problems encountered the civil engineering/designers that persuaded by their experiences. One of these problems is the structural failure of the reinforced concrete (RC) building determination. Typically, using the traditional Limit state method is time consuming and complex in designing structures that are optimized in terms of one/many parameters. Recent research has revealed the Artificial Neural Networks potentiality in solving various real life problems. Thus, the current work employed the Multilayer Perceptron Feed-Forward Network (MLP-FFN) classifier to tackle the problem of predicting structural failure of multistoried reinforced concrete buildings via detecting the failure possibility of the multistoried RC building structure in the future. In order to evaluate the proposed method performance, a database of 257 multistoried buildings RC structures has been constructed by professional engineers, from which 150 RC structures were used. From the structural design, fifteen features have been extracted, where nine features of them have been selected to perform the classification process. Various performance measures have been calculated to evaluate the proposed model. The experimental results established satisfactory performance of the proposed model.