• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제17권2호
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• pp.103-111
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• 2017

Purpose: Accelerated degradation tests can speed time to market and reduce the test time and costs associated with long term reliability tests to verify the required service life of a product or material. This paper proposes a service life prediction method for components or materials using an accelerated degradation tests based on the relationships between temperature and the rate of failure-causing chemical reaction. Methods: The relationship between performance degradation and the rate of a failure-causing chemical reaction is assumed and least square estimation is used to estimate model parameters from the degradation model. Results: Methods of obtaining acceleration factors and predicting service life using the degradation model are presented and a numerical example is provided. Conclusion: Service life prediction of a component or material is possible at an early stage of the degradation test by using the proposed method.

• 한국항공운항학회지
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• 제26권4호
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• pp.101-109
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• 2018

In order to predict the future needs of the aircraft repair parts, each military group develops and applies various techniques to their characteristics. However, the aircraft and the equipped weapon systems are becoming increasingly advanced, and there is a problem in improving the hit rate by applying the existing demand prediction technique due to the change of the aircraft condition according to the long term operation of the aircraft. In this study, we propose a new prediction model based on the conventional time-series analysis technique to improve the prediction accuracy of aircraft repair parts by using machine learning model. And we show the most effective predictive method by demonstrating the change of hit rate based on actual data.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권2호
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• pp.189-208
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• 2024

Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.464-469
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• 2023

As modern society develops, the number of diseases caused by bad smells is increasing. As it can harm people's health, it is important to predict in advance the extent to which bad smells may occur, inform the public about this, and take preventive measures. In this paper, we propose a hybrid neural network structure of CNN and LSTM that can be used to detect or predict the occurrence of odors, which are most required in manufacturing or real life, using odor complex sensors. In addition, the proposed learning model uses a complex odor sensor to receive four types of data, including hydrogen sulfide, ammonia, benzene, and toluene, in real time, and applies this data to the inference model to detect and predict the odor state. The proposed model evaluated the prediction accuracy of the training model through performance indicators based on accuracy, and the evaluation results showed an average performance of more than 94%.

• 경영과학
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• 제14권2호
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• pp.91-111
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• 1997

Neural Network(NN) is known to be suitable for forecasting corporate bankruptcy because of discriminant capability. Bandkruptcy prediction on NN by now has mostly been studied based on financial indices at specific point of time. However, the financial profile of corporates fluctuates within a certain range with the elapse of time. Besides, we need a lot of data of different bankrupt types in order to apply NN for better bankruptcy prediction. Therefore, We have decided to focus on textile and clothing industries for bankruptcy prediction with limited data. One part of the collected data was used for training and calibration, and the other was used for verification. The model makes a learning with extended data from financial indices at specific point of time. The trained model has been tested and we could get a high hitting ratio relatively.

• 한국경영과학회지
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• 제14권2호
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• pp.91-91
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• 1989

Neural Network(NN) is known to be suitable for forecasting corporate bankruptcy because of discriminant capability. Bandkruptcy prediction on NN by now has mostly been studied based on financial indices at specific point of time. However, the financial profile of corporates fluctuates within a certain range with the elapse of time. Besides, we need a lot of data of different bankrupt types in order to apply NN for better bankruptcy prediction. Therefore, We have decided to focus on textile and clothing industries for bankruptcy prediction with limited data. One part of the collected data was used for training and calibration, and the other was used for verification. The model makes a learning with extended data from financial indices at specific point of time. The trained model has been tested and we could get a high hitting ratio relatively.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.27-39
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• 2018

Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제41권1호
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• pp.56-61
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• 2017

본 논문은 시간지연이 있는 데이터의 예측기법과 햅틱기반의 원격조작시스템에서의 응용방법을 다룬다. 일반적으로 네트워크 환경은 데이터 전송에 따른 시간지연이 필수적으로 동반되며, 햅틱기반의 원격조작시스템이 이러한 네트워크 환경에 구현되는 경우 시간지연으로 인해 전체 시스템의 성능저하를 피할 수 없다. 이러한 상황을 고려하여, 본 논문은 ARMA모델을 기반으로 모델파라미터의 학습방법과 실시간 예측을 위한 재귀적 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가상공간에 놓인 물체에 대하여 양방향 햅틱 상호작용의 상황에서 5ms의 샘플링 주기로 획득한 햅틱데이터에 적용되며, 그 결과로서 100ms 이후의 값을 예측함에 있어 위치수준 오차 1mm이내의 예측성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권2호
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• pp.67-72
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• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.