• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.311-315
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• 2006

"Dynamic Neural Unit"(DNU) based upon the topology of a reverberating circuit in a neuronal pool of the central nervous system. In this thesis, we present a genetic DNU-control scheme for unknown nonlinear systems. Our methodis different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its trainin

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1327-1336
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• 2017

본 연구에서는 단기 예측을 위한 자기회귀누적이동평균모형, 역전파 신경망 및 유전자 알고리즘의 결합 적용에 대하여 논의하고 이를 통한 유전자-신경망 알고리즘의 효용성을 살펴본다. 일반적으로 역전파 알고리즘은 지역 최소값에 수렴될 수 있는 단점이 있기 때문에, 여기서는 예측 정확도를 높이기 위해 역전파 신경망 구조를 최적화하고 유전자 알고리즘을 결합한 유전자-신경망 알고리즘 기반 예측모형을 구축한다. 실험을 통한 오차 비교는 KOSPI 지수를 이용한다. 결과는 이 연구에서 제안된 유전자-신경망 모형이 역전파 신경망 모형과 비교할 때 예측 정확도에서 어느 정도 유의한 효율성을 보여주고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2486-2489
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• 2002

Pool of the central nervous system. In this thesis, we present a genetic DNU-control scheme for unknown nonlinear systems. Our method is different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its training.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.560-567
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• 2020

점진판재성형은 금형을 제작하지 않고 판재를 가공하는 방법으로서 빠른 시제품 제작과 소량 생산에 적합한 성형법이다. 이러한 점진판재성형의 공정 변수로 공구 직경, 매 스탭당 Z-방향 깊이, 공구 이송 속도, 공구 회전 속도 등은 성형품의 품질에 크게 영향을 미친다. 본 연구에서는 두께가 1.0mm인 Al3004판재를 사용하여 원뿔절두체(VWACF: Varying Wall Angle Conical Frustum) 모델의 점진성형을 실시하였으며, 각각의 변수들의 조합에서 성형성을 판단하였다. BP신경망 (BPNN: Back Propagation Neural Network)를 기반으로 Minitab 소프트웨어를 사용하여 성형 각도를 예측하는 2 차 수학적 모델을 구축하였다. 또한 이 모델을 유전 알고리즘의 목적함수로 사용하였으며 최대 성형 각도로 얻기 위한 최적의 변수 조합을 찾아내었다. 공구 직경은 6mm, 회전 속도는 180rpm, Z-방향 피치는 0.401mm, 이송 속도는 772.4mm/min일 경우 가장 큰 성형 각도인 87.071°를 갖는 컵을 성형할 수 있었다.

• Computers and Concrete
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• 제21권5호
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• pp.505-511
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• 2018

This paper investigates the potential of a hybrid model which combines the least squares support vector machine (LSSVM) and an improved particle swarm optimization (IMPSO) techniques for prediction of concrete compressive strength. A modified PSO algorithm is employed in determining the optimal values of LSSVM parameters to improve the forecasting accuracy. Experimental data on concrete compressive strength in the literature were used to validate and evaluate the performance of the proposed IMPSO-LSSVM model. Further, predictions from five models (the IMPSO-LSSVM, PSO-LSSVM, genetic algorithm (GA) based LSSVM, back propagation (BP) neural network, and a statistical model) were compared with the experimental data. The results show that the proposed IMPSO-LSSVM model is a feasible and efficient tool for predicting the concrete compressive strength with high accuracy.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제16권4호통권71호
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• pp.443-452
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• 2004

인간의 뇌와 유사한 병렬 연산 모델을 활용하여 다양하고 복잡한 비선형적인 문제에 효과적으로 연관관계를 조직화 할 수 있는 인공신경망에 관한 연구가 근래에 공학의 넓은 분야에서 도입되고 그에 따른 많은 성과가 나타나고 있다. 본 연구에서는 설계자의 판단력과 경험에 의존 하던 기존의 예비구조설계 단계에 효과적인 인공신경망을 적용하여 예비 구조설계 단계에 컴퓨터를 이용한 정형화된 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 각 구조물의 일반적인 설계과정에 따른 다단계 신경망을 제시하고 인공신경망의 학습은 역전파알고리즘과 유전알고리즘을 적용하여 예비구조설계의 원형을 구현한다. 이와 같이 구성된 다단계 신경망을 사장교의 예비구조설계 단계에 활용하여 본 연구의 적용성과 두가지 학습기법에 따른 결과를 비교 분석 한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.155-159
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• 2004

최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다