• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.519-526
• /
• 2013

심전도 신호는 P, Q, R, S, T파를 한 주기로 하여 반복되는 특징을 가지고 있으며 일반적으로 높은 표본화 주파수로 샘플링 된다. 이러한 심전도 신호의 주기적인 특징을 이용하여 진단에 중요한 정보의 손실을 최소화하면서 압축 효율을 극대화시키는 방법이 필요하다. 그러나 이러한 주기적인 특징은 심검자와 측정 시기에 따라 진폭과 주기가 일정하지가 않다. 또한 환자의 경우, 같은 시기에 측정하더라도 주기적 특징이 다르게 나타나는 구간이 존재한다. 본 논문에서는 적응적 멀티 레벨 코드를 이용하여 주도적인 신호 구간과 비주도적인 신호 구간의 심전도 신호를 적응적으로 코드화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 주도적인 신호 구간과 비주도적인 신호 구간에 따른 손실 대비 압축률을 차등 적용함으로써 반복적인 신호를 멀티 레벨 코드를 이용하여 압축의 효율성을 극대화하는 것이다. 이는 심전도 신호의 주기성을 이용하지 않은 기존의 압축 방식에 비해 장시간 측정 데이터의 압축률을 극대화시키고 비주도적인 신호를 코드화하여 무손실 압축을 함으로써 진단에 중요한 정보를 손실 없이 보존할 수 있는 장점이 있다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 압축의 효용성을 검증하였다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제31권4호
• /
• pp.339-352
• /
• 2022

Studying slope stability is an important branch of civil engineering. In this way, engineers have employed machine learning models, due to their high efficiency in complex calculations. This paper examines the robustness of various novel optimization schemes, namely equilibrium optimizer (EO), Harris hawks optimization (HHO), water cycle algorithm (WCA), biogeography-based optimization (BBO), dragonfly algorithm (DA), grey wolf optimization (GWO), and teaching learning-based optimization (TLBO) for enhancing the performance of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in slope stability prediction. The hybrid models estimate the factor of safety (F_S) of a cohesive soil-footing system. The role of these algorithms lies in finding the optimal parameters of the membership function in the fuzzy system. By examining the convergence proceeding of the proposed hybrids, the best population sizes are selected, and the corresponding results are compared to the typical ANFIS. Accuracy assessments via root mean square error, mean absolute error, mean absolute percentage error, and Pearson correlation coefficient showed that all models can reliably understand and reproduce the F_S behavior. Moreover, applying the WCA, EO, GWO, and TLBO resulted in reducing both learning and prediction error of the ANFIS. Also, an efficiency comparison demonstrated the WCA-ANFIS as the most accurate hybrid, while the GWO-ANFIS was the fastest promising model. Overall, the findings of this research professed the suitability of improved intelligent models for practical slope stability evaluations.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.303-320
• /
• 2018

본 연구는 클러스터 적응주기 모델에 기반하여 구미국가산업단지의 진화 과정의 특성과 그 내 외적 동인을 분석하였다. 구미국가산업단지는 공간적 산업적 영역의 확대를 통해 비약적인 발전을 거듭하면서 우리나라 대표적인 IT산업 클러스터로서의 위상을 차지하고 있다. 그러나 1990년대 이후의 성장기, 2000년대 중반 이후의 성숙기 그리고 2010년대 중반부터의 성숙정체기로 진화한 이후 쇠퇴기로 들어서고 있다. 이는 기반구축기에서 성장기를 거쳐 성숙기로 진화하기까지 구미국가산업단지에 크게 영향을 미쳤던 국제적 국가적 수준의 외적 동인이 아닌, 대기업의 역외 유출, 중소기업의 미흡한 연구역량 그리고 획기적인 제도적 기반의 미흡과 같은 내적 동인이 중소기업들의 경영상 어려움을 가중시켰기 때문이다. 따라서 외부 충격에 대한 회복력 강화를 통해 구미국가산업단지가 재활성화기로 진화하도록 하기 위해서는 무엇보다 국가적 차원에서 영세 소기업의 역량강화에 초점을 두고 중앙정부 및 지자체, 그리고 지원기관의 역할을 보다 확대할 필요가 있다. 또한 지역경제를 이끌어 갈 중견기업을 집중적으로 육성시켜 이를 지역에 성공적으로 뿌리내리게 하여 구미국가산업단지가 지속가능한 혁신 생태계로 거듭날 수 있도록 해야 할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.29-40
• /
• 2004

국도의 성능개선 및 국도 우회도로의 개설을 통해 연속류에 가까운 교통조건을 확보하고 있으나 TOD(Time Of Day)제어가 이루어지는 신호교차로에 의해 교통량의 변화에 효율적으로 대처하지 못하고 있다. 이러한 문제의 개선을 위해 2000년 국도 3호선 상의 남촌풀장-초월파출소 구간에 설치한 "신호운영 시범 시스템"을 이용하여 TOD 운영시와 TRC 운영시의 통행속도와 대기행렬의 길이변화를 조사, 분석하였다. 분석 결과, "신호운영시범시스템"이 설치된 국도3호선 구간 3개 교차로의 기하구조가 불량하고 좌회전 포켓의 길이가 수요의 약 1/4을 수용할 수 있는 길이임에도 불구하고 TRC 운영시 TOD 운영시에 비해 구간평균 통행속도는 $2.9\~16.7$km/h 증가하고, 대기행렬은 오전첨두시 남촌$\rightarrow$광주 방향을 제외하고 $15\~196m$ 감소하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.63-73
• /
• 2003

국내에서 사용되는 실시간 신호제어시스템은 각 차로별로 계산된 지점속도를 산술평균 모형을 적용하여 접근로의 속도로 추정하고, 이를 대기길이 추정 모형 과정에 중요 변수로 사용한다. 본 연구에서는 현재의 산술모형의 적정성을 검토하고 하나의 대안으로서 교통량 가중평균 모형을 제시하였다. 그리고 교통량 가중평균 모형과평균 개별차랑 지점속도의 이론적 관계를 해석하고, 이를 관계식으로 표현하였다. 제시된 관계식으로부터, 가중평균 모형은 각 차로의 교통량 이용비율과 평균속도 차이에 따라 산술평균과 선형적인 차이를 갖는 것을 파악하였다. 두 가지 모형에 대한 평가를 위하여 실시간 신호제어시스템으로 운영되는 한 개 교차로로부터 자료를 수집하여 각각 적용하였다. 분석 결과, 가중평균 모형이 현재의 산술평균 모형보다 현장 상황을 합리적이고 안정적으로 나타내는 대기 행렬 추정값을 제시하였다. 따라서 가중평균 모형을 실제 운영에 적용하는 것이 실시간 신호제어시스템의 기능적 안정성에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제12권3호
• /
• pp.441-464
• /
• 2017

The determination of the mixture parameters of stabilization has become a great concern in geotechnical applications. This paper presents an effort about the application of artificial intelligence (AI) techniques including radial basis neural network (RBNN), multi-layer perceptrons (MLP), generalized regression neural network (GRNN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in order to predict the unconfined compressive strength (UCS) of silty soil stabilized with bottom ash (BA), jute fiber (JF) and steel fiber (SF) under different freeze-thaw cycles (FTC). The dosages of the stabilizers and number of freeze-thaw cycles were employed as input (predictor) variables and the UCS values as output variable. For understanding the dominant parameter of the predictor variables on the UCS of stabilized soil, a sensitivity analysis has also been performed. The performance measures of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and determination coefficient ($R^2$) were used for the evaluations of the prediction accuracy and applicability of the employed models. The results indicate that the predictions due to all AI techniques employed are significantly correlated with the measured UCS ($p{\leq}0.05$). They also perform better predictions than nonlinear regression (NLR) in terms of the performance measures. It is found from the model performances that RBNN approach within AI techniques yields the highest satisfactory results (RMSE = 55.4 kPa, MAE = 45.1 kPa, and $R^2=0.988$). The sensitivity analysis demonstrates that the JF inclusion within the input predictors is the most effective parameter on the UCS responses, followed by FTC.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제17권2호
• /
• pp.131-140
• /
• 2004

철근콘크리트 구조물의 보수ㆍ보강 등의 유지관리를 위해서는 내구성과 내하성을 동시에 고려한 건전성평가의 의사결정기준이 절실히 요구된다. 본 논문은 CART-ANFIS을 사용하는 철근콘크리트 구조물에 대하여 효율적인 모델을 나타내었다. 철근콘크리트 구조물의 손상과 진단 등에 활용되어온 분류형 전문가시스템의 일종인 퍼지이론을 이용한 결정목 구조와 기존의 인공신경망을 이용한 결정목 구조의 건전성평가를 비교 분석한다. 손상된 철근콘크리트의 내구성 회복을 위한 보강설계 이론과 내하력 증가를 위한 보장설계 이론을 정립시켜 손상검출의 산정식을 유도하였다. 본 연구의 건전성 평가시스템 모델을 이용함으로서 보다 효율적인 철근콘크리트 유지관리 뿐만 아니라 생애주기비용 예측을 수행 할 수 있다.

• Journal of Korean Biological Nursing Science
• /
• 제17권1호
• /
• pp.37-43
• /
• 2015

Purpose: Stress, depending on its intensity and duration, results in either adaptive or maladaptive physiological and psychological changes in humans. Also, it was found that stressful experiences increase the signs of behavioral despair in rodents. On the other hand, exercise and melatonin treatment is believed to have many beneficial effects on health. Thus, this study was designed to evaluate the anti-depressant effects of physical activity and melatonin against chronic stress-induced depression in rats. Methods: Adult male Sprague-Dawley(SD) rats(200-250g, 7 weeks of age) were subjected to depression induced by chronic stress. Chronic depression was induced with forced-swim stress (FSS) and repeated change of light-dark cycle for 4 weeks. In the last 2 weeks, some rats were confined in a cage enriched with a running wheel, seesaw and chewed a ball from 19:00 to 07:00 every day. Melatonin was injected intra-peritoneally (I.P), and the rats received intraperitoneal injections of melatonin (15 mg/kg). The Forced Swim Test (FST) was performed to evaluate the immobility behaviors of rats for a 5 min test. Results: It was found that, the immobility time in FST was significantly (p<.05) lower in physical exercise ($M=58.83{\pm}22.73$) and melatonin ($M=67.33{\pm}37.73$) than in depressive rats ($M=145.93{\pm}63.16$) without physical activity. Also, TPH positive cell in dorsal raphe was significantly (p<.05) higher in exercise ($M=457.38{\pm}103.21$) and melatonin ($M=425.38{\pm}111.56$) than in depressive rats ($M=258.25{\pm}89.13$). Conclusion: This study suggests that physical activity and melatonin produces antidepressant-like effect on stress-induced depression in rats. So, physical exercise and melatonin may be a good intervention in depression patients.

• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.35-48
• /
• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제42권1호
• /
• pp.9-26
• /
• 2005

파이프라인과 슈퍼스칼라 방식 그리고 동적 스케줄링 기법이 일반화된 시스템 구조 하에서, 분기 명령어에 대한 분기 예측 정확도는 프로세서 입장에서 뿐만 아니라 시스템 전체적인 성능에 있어서 큰 영향을 미친다. 이는 분기 예측이 실패했을 경우 잘못된 분기 예측으로 인한 페널티가 발생하기 때문이며, 이러한 페널티는 파이프라인의 길이가 깊어지고 더욱 많은 수의 명령어가 동시에 실행되는 환경일수록 더 큰 값을 가진다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위해서, 분기 예측과 관련된 신경망을 구축하여 이론 통해 분기 예측에 필요한 각 요소별 가중치의 경향을 분석한다. 그 결과, 높은 가중치를 가지는 구성 요소를 기존의 분기 예측 기법에 추가시킨 새로운 형태의 분기 예측 기법을 제안한다. 제안된 새로운 기법은 실행 구동방식의 시뮬레이터인 Simple Scalar를 통하여 모의실험 되었으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 "분기 명령어의 방향 정보를 내포하는 새로운 기법(direction-gshare)"이 기존의 gshare 기법과 비교하여 동일한 하드웨어 복잡도를 가지면서도 일반적인 Bimodal 기법이나 이단계 적응형 분기 예측 기법 혹은 그의 변형인 gshare 기법에 비하여 분기 예측의 정확도가 최대 4.1%, 평균 1.5% 더 우수한 결과를 보였으며, 최적의 방향 정보 내포량에 대해서는 최대 11.8%, 평균 3.7%의 성능 향상을 보였다.