• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1072-1079
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• 2003

본 논문은 점층적으로 대규모 문서 분류를 할 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘에 대한 것으로, 고차원의 대규모 문서 집합에 대한 클러스터링을 수행하는 spherical k-means (SKM) 알고리즘과 점층적인 방식으로 클러스터링을 수행하는 퍼지(fuzzy) ART(adaptive resonance theory) 신경망의 특징을 이용하였다. 즉, SKM의 벡터 공간 모델과 개념벡터를 토대로 퍼지 ART의 경계변수의 개념을 결합한 것이다. 제시하는 알고리즘은 점층적 클러스터링의 지원과 함께 최적의 클러스터 수를 자동으로 결정할 뿐 아니라 이상치(outlier)와 노이즈(noise)에 의한 overfitting의 문제도 해결하였다. 또한 생성된 클러스터들의 질을 평가할 수 있는 응집도를 측정하는 목적 함수의 값에 있어서도 CLASSIC3 데이타 집합으로 실험한 결과 기존의 SKM에 비해 평균 8.04%의 향상된 응집도를 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.189-192
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• 2010

본 논문에서는 개선된 Fuzzy ART 알고리즘을 이용하여 한의학을 기반으로 증상에 대한 질병을 진단하고 민간요법을 제시하는 한방 자가 검진 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 신체 부위를 전신, 머리, 배, 다리 등 17부위로 분류하여 사용자가 증상을 선택하도록 제시하고, 사용자가 선택한 증상과 질병에 포함된 증상 그리고 결과로 도출될 질병간의 선택증상 비율에 대한 우선순위를 개선된 Fuzzy ART 알고리즘에 적용하여 증상을 분류한 후, 퍼지 추론 규칙을 적용하여 질병을 도출한다. 도출된 질병과 그 질병에 대한 원인 및 민간요법을 결과로 제시한다. 데이터베이스에 구축되어 있는 질병 데이터는 통계청에서 정리하여 배포한 한국표준질병 사인분류(K.C.D)를 토대로 표준 질병 정보를 얻어 각 질병의 증상과 원인, 민간요법을 정리한 후, 마지막으로 한의학 전문의의 검증을 거쳐 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 한방 자가 검진 시스템에 대한 한의학 전문의의 분석 및 검증 결과, 본 시스템의 증상에 대한 질병 도출이 높은 정확도를 보임을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.25-32
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• 2013

국제적 경쟁이 치열해지고 급속한 기술발전이 진행되고 있는 기업환경에서 좋은 정보시스템 인력을 선발하고 평가할 수 있는 방법은 매우 중요한 이슈이다. 그럼에도 불구하고 정보시스템 인력이 보유해야 할 지식과 스킬에 대해서는 많은 연구가 진행되었지만 이들 인력을 선발하고 평가하는 방법에 대해서는 그렇지 못한 것이 사실이다. 인력 선발은 정성적인 측정치와 정략적인 측정치 모두를 포함하는 다기준 의사결정 문제인데 본 연구에서는 정보시스템 인력의 스킬, 능력, 지식에 기초하여 이들의 선발과 평가 과정에서 이들을 분류할 수 있는 모형을 제시하였다. 본 모형은 신경망 알고리즘 모형에서 도출한 것으로서 Jaccard 선택함수 기반의 퍼지 ART 알고리즘을 적용하였다. 실제 인사자료를 활용하여 제안된 모형의 사용 용이성과 효과성을 검정해 본 결과 본 접근방법이 필드에서 충분히 활용될 수 있는 것으로 판단되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.401-403
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• 2003

최근 네트워크 환경이 고속화 됨에 따라 네트워크 상의 침입 공격이나 인터넷 웹의 활동이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 네트워크 상의 침입이나 바이러스를 방어하기 위한 기술적 관건은 침입여부를 판단하기 위한 근거를 어디에서, 얼마나 정확하게, 그리고 신속하게 찾을 수 있느냐에 달려있다. 본 논문에서는 속도 면에서 매우 우수하고 적응력이 뛰어난 신경망 알고리즘인 Fuzzy ART엔진을 탑재한 침입탐지 에이전트를 구성하여 분산된 네트워크 환경에서 협동적인 실시간 침입 탐지와 조기 경보가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1318-1324
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• 2003

기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈 (norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.186-189
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• 2005

본 논문에서는 LVQ를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙들을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습법칙 1은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데 이는 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 퍼지 LVQ 학습법칙 2는 클래스들 사이에 존재하는 입력벡터가 결정 경계선에 대한 정보를 더 가지고 있는 것을 반영한 것이다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙들을 improved IAFC(Integrted Adaptive Fuzzy Clustering)신경회로망에 적용하였다. improved IAFC신경회로망은 ART-1 (Adaptive Resonance Theory)신경회로망과 Kohonen의 Self-Organizing Feature Map의 장점을 취합한 퍼지 신경회로망이다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 1과 supervised IAFC neural 신경회로망 2의 성능을 오류 역전파 신경회로망의 성능과 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC neural network 2가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수함을 보여주었다.

• Computers and Concrete
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• 제24권3호
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• pp.271-282
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• 2019

Concrete undergoes a series of thermo-based physio-chemical changes once exposed to elevated temperatures. Such changes adversely alter the composition of concrete and oftentimes lead to fire-induced explosive spalling. Spalling is a multidimensional, complex and most of all sophisticated phenomenon with the potential to cause significant damage to fire-exposed concrete structures. Despite past and recent research efforts, we continue to be short of a systematic methodology that is able of accurately assessing the tendency of concrete to spall under fire conditions. In order to bridge this knowledge gap, this study explores integrating novel artificial intelligence (AI) techniques; namely, artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and genetic algorithm (GA), together with traditional statistical analysis (multilinear regression (MLR)), to arrive at state-of-the-art procedures to predict occurrence of fire-induced spalling. Through a comprehensive datadriven examination of actual fire tests, this study demonstrates that AI techniques provide attractive tools capable of predicting fire-induced spalling phenomenon with high precision.

• Advances in nano research
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• 제14권2호
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• pp.141-154
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• 2023

Effects of viscoelastic foundation on vibration of curved-beam structure with clamped and simply-supported boundary conditions is investigated in this study. In doing so, a micro-scale laminate composite beam with two piezoelectric face layer with a carbon nanotube reinforces composite core is considered. The whole beam structure is laid on a viscoelastic substrate which normally occurred in actual conditions. Due to small scale of the structure non-classical elasticity theory provided more accurate results. Therefore, nonlocal strain gradient theory is employed here to capture both nano-scale effects on carbon nanotubes and microscale effects because of overall scale of the structure. Equivalent homogenous properties of the composite core is obtained using Halpin-Tsai equation. The equations of motion is derived considering energy terms of the beam and variational principle in minimizing total energy. The boundary condition is assumed to be clamped at one end and simply supported at the other end. Due to nonlinear terms in the equations of motion, semi-analytical method of general differential quadrature method is engaged to solve the equations. In addition, due to complexity in developing and solving equations of motion of arches, an artificial neural network is design and implemented to capture effects of different parameters on the inplane vibration of sandwich arches. At the end, effects of several parameters including nonlocal and gradient parameters, geometrical aspect ratios and substrate constants of the structure on the natural frequency and amplitude is derived. It is observed that increasing nonlocal and gradient parameters have contradictory effects of the amplitude and frequency of vibration of the laminate beam.

• Geomechanics and Engineering
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• 제31권2호
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• pp.129-147
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• 2022

The properties of soil are naturally highly variable and thus, to ensure proper safety and reliability, we need to test a large number of samples across the length and depth. In pile foundations, conducting field tests are highly expensive and the traditional empirical relations too have been proven to be poor in performance. The study proposes a state-of-art Particle Swarm Optimization (PSO) hybridized Artificial Neural Network (ANN), Extreme Learning Machine (ELM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS); and comparative analysis of metaheuristic models (ANN-PSO, ELM-PSO, ANFIS-PSO) for prediction of bearing capacity of pile foundation trained and tested on dataset of nearly 300 dynamic pile tests from the literature. A novel ensemble model of three hybrid models is constructed to combine and enhance the predictions of the individual models effectively. The authenticity of the dataset is confirmed using descriptive statistics, correlation matrix and sensitivity analysis. Ram weight and diameter of pile are found to be most influential input parameter. The comparative analysis reveals that ANFIS-PSO is the best performing model in testing phase (R² = 0.85, RMSE = 0.01) while ELM-PSO performs best in training phase (R² = 0.88, RMSE = 0.08); while the ensemble provided overall best performance based on the rank score. The performance of ANN-PSO is least satisfactory compared to the other two models. The findings were confirmed using Taylor diagram, error matrix and uncertainty analysis. Based on the results ELM-PSO and ANFIS-PSO is proposed to be used for the prediction of bearing capacity of piles and ensemble learning method of joining the outputs of individual models should be encouraged. The study possesses the potential to assist geotechnical engineers in the design phase of civil engineering projects.