• Steel and Composite Structures
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• 제39권1호
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• pp.81-93
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• 2021

Splitting tensile strength (STS) is an important mechanical parameter of concrete. This study offers novel methodologies for the early prediction of this parameter. Artificial neural network (ANN), which is a leading predictive method, is synthesized with two metaheuristic algorithms, namely atom search optimization (ASO) and equilibrium optimizer (EO) to achieve an optimal tuning of the weights and biases. The models are applied to data collected from the published literature. The sensitivity of the ASO and EO to the population size is first investigated, and then, proper configurations of the ASO-NN and EO-NN are compared to the conventional ANN. Evaluating the prediction results revealed the excellent efficiency of EO in optimizing the ANN. Accuracy improvements attained by this algorithm were 13.26 and 11.41% in terms of root mean square error and mean absolute error, respectively. Moreover, it raised the correlation from 0.89958 to 0.92722. This is while the results of the conventional ANN were slightly better than ASO-NN. The EO was also a faster optimizer than ASO. Based on these findings, the combination of the ANN and EO can be an efficient non-destructive tool for predicting the STS.

• Computers and Concrete
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• 제19권5호
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• pp.457-465
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• 2017

The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3821-3828
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• 2000

많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.217-227
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• 2022

In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.181-191
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• 2009

본 연구에서는 2007년 IPCC AR4와 함께 제시된 SRES A2 시나리오를 이용해서 기후변화가 한반도 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 방안을 제시하고자 한다. IPCC는 DDC를 통해서 총 24개의 기후모형의 결과를 월 단위로제공하고 있다. 이 중 노르웨이 BCCR의 BCM2 모형과 NCEP 자료를 이용하여 최근린법(K-NN)과 인공신경망(Artificial Neural Network)이론을 적용함으로써, 온도와 강수량을 기상청 산하 서울지점으로 축소하였다. 최근린법의 경우, 온도와 강수량 모두를 축소하는 것이 가능하였지만, 인공신경망이론을 적용하여 축소할 경우, 온도는 비교적 잘 축소하였으나 강수량의 경우는 발산하는 결과를 보였다. 마지막으로 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위해서 최근린법으로부터 축소된 월 단위 강수량을 이용하여 서울지점의 표준강수지수를 산정하였다. BCM2 모형에 의하면 서울지점의 경우, 미래에는 전반적으로 온도가 증가하고 가뭄의 지속기간이 길어짐에 따라 가뭄이 더욱더 심각하게 된다는 결과를 예측하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제17권1호통권74호
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• pp.1-11
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• 2005

이 논문에서는 구조물의 동적응답을 입력으로 하고, 패턴인식을 위해 신경망기법(Neural Network, NN)을 사용하는 손상감지기법을 제시하였다. 입력된 동적응답, 즉 주파수응답함수(FRF) 또는 변형률 주파수응답함수(SFRF)의 변화를 정량적으로 표현하기 위해 신호변형지수(Signal Anomaly Index, SAI)를 고안하여 사용하였으며, 이 신호변형지수는 손상 전 및 손상 후의 구조물로부터 측정된 가속도 또는 동적 변형률 신호를 사용하여 계산된다. 제안된 알고리즘은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 신호변형지수 값의 크기 변화를 사용하여 구조물의 손상발생 유무를 판별하고, 여기서 구조물에 손상이 발생한 것으로 분석되면 2단계에서 신경망기법을 사용한 패턴인식을 통해 손상의 위치를 찾아낸다. 이 방법의 타당성 및 적용성을 확인하기 위해 강교량 축소모형에 대한 실험을 수행하였다. 신경망의 학습에는 수치해석을 통해 생성한 가상 신호를 사용하였으며, 학습이 완료된 신경망과 실험을 통해 측정한 실제 신호를 사용하여 손상발견을 수행하였다. 모형 교량에 대한 적용 결과로부터 이 알고리즘의 타당성이 검증되었으며, 향후 실 교량에 대한 적용도 가능할 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-37
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• 2005

본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.610-621
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• 2021

지진 발생과 집중호우에 의해 땅밀림형 산사태 유형으로 분류되는 땅밀림 현상이 전국적으로 광범위하게 나타나고 있다. 산림청은 땅밀림으로 인한 인명 및 재산 피해를 예방하기 위해 땅밀림 우려지 현장조사 판정표를 통해 땅밀림 발생 위험지를 사전에 파악하고 있다. 한편 최근에는 컴퓨터 기술의 발달로 인공지능의 한 분야인 기계학습 분류기법을 이용하여 산지재해 취약성을 평가하거나 자연재해를 예측하고 있다. 따라서 이 연구에서는 기계학습 분류기법인 k-Nearest Neighbor(k-NN), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), 그리고 Support Vector Machine(SVM) 분류모델을 이용하여 땅밀림 발생 위험등급을 분류하였다. 한국치산기술협회의 2018~2020년 조사 자료 4,618개 중에서 땅밀림 현상의 발생 여부를 고려하여 발생지 총 146개소, 그리고 미발생지 146개소를 임의추출하여 292개 자료를 선정하였으며, 이 중 70%에 해당하는 204개소 자료를 훈련자료로 하여 모델을 구축하였다. 전체 자료의 30%에 해당하는 88개 검증자료에 대해 모델을 평가한 결과, k-NN은 0.727, NB는 0.750, RF는 0.807, 그리고 SVM은 0.750의 분류정확도를 보였다. 또한, Kappa 상관계수는 각각 0.534, 0.580, 0.673 및 0.585, 그리고 AUC는 각각 0.872, 0.912, 0.943 및 0.834로 계산되었다. 따라서 땅밀림 위험지역 판정을 위한 기계학습 분류모델은 RF, NB, SVM, 그리고 k-NN 순으로 높은 성능을 보였다. 기계학습 분류모델은 향후 산지토사재해의 예방 및 대응을 위한 기초자료로 활용 가능하며, 땅밀림 재해 관리 및 피해 경감에 위한 정책 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.307-327
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• 2023

이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국가스학회지
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• 제22권5호
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• pp.107-113
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• 2018

사고 데이터는 사고의 경각심을 보여주거나 유사사례를 검토 할 때 활용되기는 하나 사고 데이터 본질에 대한 분석이나 사고와 주변 환경요소와의 연관성에 대한 분석은 굉장히 미흡하다. 따라서 사고와 연관된 데이터와 함께 분석하는 기법을 개발하여 특정 지역에 대한 사고 가능성을 제시하는 것이 대단히 필요하다. 본 연구는 과거 기상정보 데이터와 사고 및 신고 데이터를 기반으로 지역별 사고 가능성을 산출하는 분석 모델 개발하고 시스템을 구현하는 것을 목적으로 한다. 한국의 다수 지역에 대해 기상과 사고간의 개연성을 토대로 선택적 사용자 환경변수가 적용된 k-NN 과 의사결정트리 알고리즘 모델이 생성되도록 시스템을 설계하고 개발한다. 향후, 본 연구에서 개발된 모델은 좀 더 협소한 지역의 위험도를 분석하고 산출하는데 사용할 계획이다.