In this paper, we introduce an design of fuzzy relation-based fuzzy neural networks with multi-output. Fuzzy relation-based fuzzy neural networks comprise the network structure generated by dividing the entire input space. The premise part of the fuzzy rules of the network reflects the relation of the division space for the entire input space and the consequent part of the fuzzy rules expresses three types of polynomial functions such as constant, linear, and modified quadratic. For the multi-output structure the neurons in the output layer were connected with connection weights. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons both in the consequent part of the fuzzy rules and in the output layer, and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the network, the parameters of the network such as apexes of membership functions, learning rate and momentum coefficient are automatically optimized by using real-coded genetic algorithm. Two examples are included to evaluate the performance of the proposed network.
본 연구는 중앙정부와 지방정부 간 지하공간에 관한 주요 이슈를 파악하기 위해 소셜미디어 데이터를 활용하였다. 또한 이를 빅데이터 분석방법론을 통해 분석하였다. 연구방법론으로 사회네트워크분석의 키워드 네트워크 방법을 사용하였고 트위터를 통해 얻어진 텍스트 데이터를 텍스트마이닝 기법을 사용하여 분석하였다. 특히 지하공간은 2014년 잠실 싱크홀 사건 이후 사회적으로 관심을 가지고 있는 이슈로서 키워드 네트워크 분석을 통해 계량적으로 분석을 시도하였다. 네트워크의 속성을 파악하기 위해 중심성 지수, 그룹밀도 분석을 통해 지하공간과 관련된 이슈를 파악하였다. 이러한 분석 결과 중앙정부의 정책 관련 항목은 지자체 정책과 관련이 있음을 확인하였다. 중앙정부는 예방차원에서 특별법을 바탕으로 예방체계를 구축하여 지자체가 지하공간에 관련된 문제에 대해 대응 관리하도록 법에 근거한 예방체계를 구축하고 있다. 이와 같은 결과는 앞으로 중앙 정부가 연구관련 분야를 강화함으로써 지하공간 관련 안전대책을 구축하는 데 법과 기술이 서로 협력하여 발전해야 함을 시사해 준다.
This study aims at proposing a sound and sustainable development direction of an urban commercial district by identifying space syntactic properties, from the perspective of human ecology, of the street network in Enuengjeongi culture street as the representative commercial district of Daejeon City in Korea. The results are obtained through Angular Segment Analysis (ASA) on the street network in subject area for this study. It was found that most of the socially integrated nodes are arranged along the axis of main street in the district. However, in some of those nodes, it was investigated that the social integrative function have weakened, because open spaces as public space for the general public are occupied illegally by commercial purposes of shops and car parking. It was found that the socially isolated nodes are located at the district boundary connected to a relative narrow street, with a relatively low density of the commercial facilities. Besides, it was identified that a street width in the commercial district may be a factor affecting the social integration of a space on the basis of the openness of the space.
본 연구는 1975년부터 2006년까지 서울시 녹지 연결망의 시계열 변화를 그래프 이론을 적용하여 공간의 다중규모(multi-scale)에서 정량적으로 분석하였다. 분석대상 시기 동안, 서울시 녹지 연결망의 변화가 크게 나타난 공간 규모는 녹지 간 1,000 ~ 1,600 m 거리였다. 1990년 이후 난개발로 단편화되고 훼손되었던 녹지들과 연결망이 점차 복원되고 있음을 확인할 수 있었다. 2006년 개별 녹지의 연결망 분석을 통해, 핵심 녹지와 징검다리 녹지의 두 가지 유형의 녹지 연결망 분포를 확인하였다. 서울시 녹지 분포는 연결성 중요도 지수와 상관관계가 높아서, 남쪽과 북쪽의 가장자리에 핵심 녹지가 분포하고 동쪽, 서쪽, 중앙에 매개 중심성이 높은 징검다리 녹지가 분포함을 정량적으로 표현할 수 있었다. 따라서 서울시 녹지 연결망은 그래프 이론을 적용하여 연결 중심성, 매개 중심성, 연결 중요도 지수 등으로 정량적으로 표현될 수 있다.
In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space, (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.
The KDE (Kernel Density Estimation) technique in GIS (Geographic Information System) has been widely used as a method for determining whether a phenomenon occurring in space forms clusters. Most human-generated events such as traffic accidents and retail stores are distributed according to a road network. Even if events on forward and rear roads have short Euclidean distances, network distances may increase and the correlation between them may be low. Therefore, the NKDE (Network-based KDE) technique has been proposed and applied to the urban space where a road network has been developed. KDE is being studied in the field of business GIS, but there is a limit to the microscopic analysis of economic activity along a road. In this study, the NKDE technique is applied to the analysis of urban phenomena such as the density of shops rather than traffic accidents that occur on roads. The results of the NKDE technique are also compared to pedestrian networks and road centerline networks. The results show that applying NKDE to microscopic trade area analysis can yield relatively accurate results. In addition, it was found that pedestrian network data that can consider the movement of actual pedestrians are necessary for accurate trade area analysis using NKDE.
본 논문은 가우시안 확률분포함수 (Gaussian Probability Distribution Function) 데이터 군집화를 위해 중심신경망 (Centroid Neural Network, CNN)에 Bhattacharyya 커널을 적용한 군집화 알고리즘 (Bhattacharyya Kernel based CNN, BK-CNN)을 제안한다. 제안된 BK-CNN은 무감독 알고리즘인 중심신경망을 기반으로 하고 있으며, 커널 방법을 이용하여 데이터를 특징공간에서 투영한다. 입력공간의 비선형 문제를 선형적으로 해결하기 위해 제안한 커널 방법인데, 확률분포 사이의 거리측정을 위해 Bhattacharyya 거리를 이용한 커널방법을 사용하였다. 제안된 BK-CNN을 영상데이터 분류의 문제에 적용했을 때, 제안된 BK-CNN 알고리즘이 Bhattacharyya 커널을 적용한 k-means, 자기조직지도(Self-Organizing Map)와 중심 신경망등의 기존 알고리즘보다 1.7% - 4.3%의 평균 분류정확도 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 에어포일의 좌표 데이터에 대해 공력 특성을 예측할 수 있는 합성곱 신경망 기반 네트워크 프레임 워크를 설계하였으며 Xfoil을 이용한 공력 데이터를 적용하여 네트워크의 가능성을 확인하였다. 이 때 에어포일의 두께 변화에 따른 공력 특성 예측을 수행하였다. 부호화 거리 함수를 이용하여 에어포일의 좌표 데이터를 이미지 데이터로 변환하였으며 받음각 정보를 반영하였다. 또한 에어포일의 압력 계수 분포를 축소 모델 기법 중 하나인 적합 직교 분해를 이용하여 축소된 데이터로 표현하였으며 이를 네트워크의 출력 데이터로 사용하였다. 제시하는 네트워크의 내삽과 외삽 성능을 평가하기 위하여 시험 데이터를 구성하였고, 결과적으로 내삽 데이터에 대한 예측 성능이 외삽에 비해 우수함을 확인하였다.
Relationship between body and space is fundamental in space design. The perception and concept of human body in each age directly affected the space makings of that time. Thoughts on human body are related to various periodical backgrounds such as culture, art, technology and etc. Body-Space relationship has been changed through different epochs and is being changed in the present time too. In contemporary cities, architectural programs has been fragmented and activities of individuals become more articulated. The rigidity of each architectural program has been forced to be more flexible amalgamation of diverse behaviors by dynamic urban time-space formations and patterns. Based on this current situations, new experimental designs that question the existing preconceived relationship between body and space in different views. These design experiments attempt to overcome the solid physical fixation of architectural buildings and to directly relate human body to intelligent devices, technologies, machines as well as spaces. This research focus on the innovative design projects in which body, machine, space are smartly compound as one organization. The purpose of this study is to examine the new Body-Space relationship as well as some relevant case projects in contemporary fashion, furniture, interior design and architecture.
우주개발은 각국의 우주 기관에 의해 독자적으로 진행되어 왔다. 이는 기능별 중복 개발을 야기하여서 자원의 낭비를 초래한다. 이에, 국제기관 간 상호 합의 하에 표준화, 규격화를 위한 IOAG(Interagency Operations Advisory Group)가 설치되었으며, 상호 기관 간 교차지원(cross support)을 통해 우주 자원을 우주 기관 상호 간에 효율적으로 사용할 수 있다. IOAG는 네트워크 레이어에 따라 Catalog#1, #2, #3으로 각각 정의되어 있다. 본 기술서에서는 IOAG Service catalog의 배경과 주요 내용, 그리고 국내 우주기술개발에의 적용 방안에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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