• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.469-477
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• 2000

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.251-258
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• 2000

인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.3
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• pp.404-408
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• 2006

In this paper, connection strength between facing block and tie-bar was investigated through experimental study with varying in-fill material such as concrete, soil and crushed stone. Also, connection strength between anchor block and tie-bar was investigated with varying in-fill material. According to the experimental results, in case of using in-fill concrete, connection strength between facing block and tie-bar was larger than allowable tension load of tie-bar. Whereas in case of using in-fill soil or crushed stone, connection strength between facing block and tie-bar was less or similiar to allowable tension load of tie-bar. Connection strength between anchor block and tie-bar for which crushed stone was used as in-fill material, was larger than allowable tension load of tie-bar.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.19-33
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• 2001

Link weight analysis approach is suggested as a heuristic for selection of input nodes in artificial neural network for bankruptcy prediction. That is to analyze each input node\\\\`s link weight-absolute value of link weight between an input node and a hidden node in a well-trained neural network model. Prediction accuracy of three methods in this approach, -weak-linked-neurons elimination method, strong-linked-neurons selection method and integrated link weight model-is compared with that of decision tree and multivariate discrimination analysis. In result, the methods suggested in this study show higher accuracy than decision tree and multivariate discrimination analysis. Especially an integrated model has much higher accuracy than any individual models.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.3
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• pp.1-12
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• 2001

In this paper, we investigate and analyze weight distribution of feed forward two-layer neural networks with a hidden layer in order to understand and improve time-consuming training process of neural networks. Generally, when a new problem is presented, neural networks have to be trained again without any benefit from the previous training process. In order to address this problem, training process is viewed as finding a solution point in the weight space and the distribution of solution points is analyzed. Then we propose to initialize neural networks using the information of the distribution of the solution points. Experimental results show that the proposed initialization using the weight distribution provides a better performance than the conventional one.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.8 no.2
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• pp.21-29
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• 2009

The connection strength between wall facing and geosynthetics should be evaluated by experimental method in the design of reinforced earth wall. However, the evaluation result of connection strength using the typical design method, FHWA(1996) and NCMA(1997), is excessively because of a safety factors. Therefore, this study is conducted in connection strength test between wall facing and geosynthetics, then the test result is applied to the design case by NCMA, FHWA and Soong & Koener(1997). The results confirmed that the evaluation method by Soong & Koener, which is used ultimate connection strength by connection strength test in allowable connection strength, is satisfied with stable in design.

• The Journal of Korean Academy of Prosthodontics
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• v.55 no.1
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• pp.9-17
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• 2017

Purpose: The purpose of this study was to evaluate the fracture strength of straight and angled zirconia abutments for internal hex and external hex implants. Materials and methods: Twenty internal hex implants and 20 external hex implants were prepared. The prefabricated straight zirconia abutments and 17-degree-angled zirconia abutments were connected to those 40 implants. The specimens were classified into 4 groups depending on the connection type and abutment angulation; internal hex implant/straight abutment, group INS; internal hex implant/angled abutment, group INA; external hex implant/straight abutment, group EXS; external hex implant/angled abutment, group EXA. All specimens were loaded at a 30-degree angle with a crosshead speed of 1 mm/min using universal testing machine. The fracture loads were analyzed using 2-way ANOVA and independent t-test (${\alpha}=.05$). Results: The mean fracture load for INS was 955.91 N, 933.65 N for INA, 1267.20 N for EXS, and 1405.93 N for EXA. External hex implant showed a significantly higher fracture load, as compared to internal hex implant (P < .001). No significant differences in fracture loads were observed between the straight and angled abutment in internal hex implants (P = .747) and external hex implants (P = .222). Internal hexes of abutments were fractured horizontally in internal connection implants, while lingual cervical neck portions were fractured in external connection implants. Conclusion: The zirconia abutments with external hex implants showed significantly higher fracture strength than those with internal hex implants. However there was no difference in fracture strength between the straight and 17-degree-angled zirconia abutment connected to both implant systems.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2516-2518
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• 2003

본 논문은 고차 뉴런의 문제점으로 지적되고 있는 뉴런이 방대하게 증가하는 문제를 해결하고자, 최적의 뉴런을 생성하고 생성되어진 고차 뉴런 중 일정 비율로 뉴런의 연결강도를 도태시켜 감에 따라 네트워크상에 나타나는 특성을 비교하였다. 본 논문은 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵의 고차 뉴런부에 일정 비율로 연결강도를 도태한 후 인식률을 얻는 형태로 시뮬레이션을 하였다. 특히, 종래 형태의 고차 뉴런을 이용한 Kohonen 자기 조직화 맵의 알고리즘을 변형없이 사용하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하기 위해 2차 뉴런만을 생성한 네트워크 구조 위에 입력 데이터의 특징을 유지하고 고차 뉴런의 특징을 더욱 활성화하기 위해 일정한 양의 연결강도를 도태시킴으로써 출력면에서 국소집중 반응에 의한 정확한 인식률 향상 등을 조사하는 시뮬레이션을 하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 60개의 데이터로 이루어진 금속 소나 음데이터와 암석 소나 음 데이터를 이용하여 금속인지 암석인지를 판별하는 시뮬레이션을 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.133-135
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• 2011

플로팅 건축구조용 콘크리트 부유체 구조는 현장 근처의 제작장에서 제작한 후에 제작된 부재를 현장으로 이동하여 가설장비를 이용해 각 부재를 조립해서 부유체 구조를 완성하는 방법인 프리캐스트 부재 방법을 적용하는 것이 유리하다. 따라서, 연결부의 기능과 구조적 성능을 최대한으로 유지시킬 수 있는 적절한 연결기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 콘크리트 부유체 연결부의 강도특성연구를 수행하였다.