• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.649-658
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• 2003

본 연구에서는 ART2 신경회로망의 성능을 개선하기 위한 계층적 구조를 제안하고, 구성된 클러스터에 대하여 적합도(fitness) 선택을 통한 빠르고 효과적인 패턴 분류 모델(HART2)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 비지도 학습을 통하여 대략적으로 1차 클러스터를 형성하고, 이 각각의 1차 클러스터로 분류된 패턴에 대해 지도학습을 통한 2군 클러스터를 생성하여 패턴을 분류하는 계층적 신경회로망이다. 이 신경회로망을 이용한 패턴분류 과정은 먼저 입력패턴을 1차 클러스터와 비교하여 유사한 몇 개의 1차 클러스터를 적합도에 따라 선택한다. 이때, 입력패턴과 클러스터들간의 상대 측정 거리비에 기반한 적합도 함수를 도입하여 1차 클러스터에 연결된 클러스터들을 Pruning 함으로써 계층적인 네트워크에서의 속도 향상과 정확성을 추구하였다. 마지막으로 입력패턴과 선택된 1차 클러스터에 연결된 2차 클러스터와의 비교를 통해 최종적으로 패턴을 분류하게 된다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 22종의 한글 및 영어 글꼴에 대한 숫자 데이타를 다양한 형태로 변형시켜 확장된 테스트 패턴에 대하여 실험해 본 결과 제안된 신경회로망의 패턴 분류 능력의 우수함을 증명하였다

• 한국해양공학회지
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• 제19권6호통권67호
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• pp.78-85
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• 2005

Initial alignment and localization are important topics in inertial navigation systems, since misalignment and initial position error wholly propagate into the navigation systems and deteriorate the performance of the systems. This paper presents the error convergence characteristics of the hybrid navigation system for underwater vehicles initial position, which is based on an inertial measurement unit (IMU) accompanying a range sensor. This paper demonstrates the improvement on the navigational performance oj the hybrid system with the range information, especially focused on the convergence of the estimation of underwater vehicles initial position error. Simulations are performed with experimental data obtained from a rotating ann test with a fish model. The convergence speed and condition of the initial error removal for random initial position errors are examined with Monte Carlo simulation. In addition, numerical simulation is conducted with an AUV model in lawn-mowing survey mode to illustrate the error convergence of the hybrid navigation System for initial position error.

• Toxicological Research
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• 제28권3호
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• pp.159-164
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• 2012

Allergic skin inflammation such as atopic dermatitis (AD) is characterized by edema and infiltration with various inflammatory cells such as mast cells, basophils, eosinophils and T cells. Thymic stromal lymphopoietin (TSLP) is produced mainly by epidermal keratinocytes, as well as dermal fibroblasts and mast cells in the skin lesions of AD. Omega-3 polyunsaturated fatty acids in fish oil can reduce inflammation in allergic patients. Fermentation has a tremendous capacity to transform chemical structures. The antiinflammatory effects of fish oil have been described in many diseases, but the beneficial effects by which fermented olive flounder oil (FOF) modulates the allergic response is poorly understood. In this study, we produced FOF and tested its ability to suppress the various allergic inflammatory responses. The ability of FOF to modulate the immune system was investigated using a mouse model of AD. The FOF-treated group showed significantly decreased immunoglobulin E (IgE) and histamine in serum. Also, the increased TSLP expression was significantly inhibited in the FOF group; the FOF-treated group was not appreciably different from the hydrocort cream treatment group. In addition, FOF treatment resulted in a smaller spleen size with reduced the thickness and length compared to the induction group. Splenocytes from mice treated with FOF produced significantly less IFN-${\gamma}$, IL-4, T-box transcription factor (T-bet) and GATA binding protein 3 (GATA3) expression compared with the induction group. These results suggest that FOF may be effective in treating the allergic symptoms of AD. 5.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.103-118
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• 2018

Ecosystems in subalpine regions are recognized as areas vulnerable to climatic changes because rainfall and the possibility of flora migration are very low due to the characteristics of topography in the regions. In this context, habitat niche was formulated for representative species of arbors in subalpine regions in order to understand the effects of climatic changes on alpine arbor ecosystems. The current potential habitats were modeled as future change areas according to the climatic change scenarios. Based on the growth conditions and environmental characteristics of the habitats, the study was conducted to identify direct and indirect causes affecting the habitat reduction of Abies nephrolepis. Diverse model algorithms for explanation of the relationship between the emergence of biological species and habitat environments were reviewed to construct the environmental data suitable for the six models(GLM, GAM, RF, MaxEnt, ANN, and SVM). Weights determined through TSS were applied to the six models for ensemble in an attempt to minimize the uncertainty of the models. Based on the current climate determined by averaging the climates over the past 30years(1981~2010) and the HadGEM-RA model was applied to fabricate bioclimatic variables for scenarios RCP 4.5 and 8.5 on the near and far future. The results of models of the alpine region tree species studied were put together and evaluated and the results indicated that a total of eight national parks such as Mt. Seorak, Odaesan, and Hallasan would be mainly affected by climatic changes. Changes in the Baekdudaegan reserves were analyzed and in the results, A. nephrolepis was predicted to be affected the most in the RCP8.5. The results of analysis as such are expected to be finally utilizable in the survey of biological species in the Korean peninsula, restoration and conservation strategies considering climatic changes as the analysis identified the degrees of impacts of climatic changes on subalpine region trees in Korean peninsula with very high conservation values.

• 대한환경공학회지
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• 제37권1호
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• pp.1-6
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• 2015

본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 혐기성 소화조의 효율을 나타내는 지표인 소화가스 발생량 예측 모델 개발을 통해 운영자에게 효율적인 소화조 운영방안을 제시하고자 하였다. 그 결과 오차율 10% 이내의 인공신경망을 적용한 소화가스 발생량 예측 모델을 개발 하였으며, 모델 개발에 사용된 변수를 제시함으로써 소화조 운영에 도움이 될 것으로 사료된다. 한편 탈수 케이크 관리 기법을 개발하는데 사례기반추론(Case based reasoning)의 개념을 적용하였다. 사례기반추론은 새로운 문제가 발생했을 경우 과거의 사례와 가장 유사한 사례를 활용하여 문제를 해결에 활용하는 방법으로, 본 연구에서는 슬러지 처리 공정에 사례기반추론개념을 적용시켜 과거의 운전 data를 통해 최소의 운전변경으로 탈수 케이크 감량화를 제시하는 관리방안을 개발하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.65-76
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• 1996

현재 다양한 형태의 선박에서 채용되고 있는 프로펠러에 의한 추진 방법은 선박의 속력이 고속이 되면 프로펠러 날개 상에 발생하는 캐비테이션을 피할 수 없기 때문에 이로 인하여 프로펠러의 효율이 저하 되거나 날개 자체에 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상을 예방하고자 고속으로 항해하는 선박에서는 초월공동 프로펠러나 워터제트 등이 많이 사용되고 있다. 본고에서는 현대선박해양연구소에서 초고속선 개발의 일환으로 추진되고 있는 워터제트 추진 모형시험에 대하여 간략하게 논하고자 한다. 대상 모형선박은 길이가 5.3cm인 쌍동선으로서 내부에 워터제트를 설치하였다. 모형시험시 흔히 발생할 수 있는 오차를 최소화 하기 위하여 하나의 모터에 2개의 축을 연결하여 워터제트 내부의 임펠라를 구동하는 방식을 채용하였으며 워터제트 출구에서의 압력을 계측하여 유량으로 환산한 후 발생하는 추력을 계산하였다. 압력은 출구 주위에 pressure tab을 설치한 후 이를 비닐튜브를 사용하여 압력센서에 연결하여 계측하였다.

• 약학회지
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• 제28권4호
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• pp.207-215
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• 1984

Effects of Ssang Wha Tang (SWT), a blended Chinease traditional medicine, on the pharmacokinetics of sulfobromophthalein (BSP) in the rats of hepatic failure induced by carbon tetrachloride were examined. The disposition of plasma BSP in carbon tetrachloride-treated rats (Group I) and in carbon tetrachloride+SWT-treated rats (Group II) followed a three-compartment model, while those in control group followed two-compartment model. GOT, GPT level and some pharmacokinetic paramiters like plasma clearance but except distribution volume (Vdss) recovered in Group II compared to Group I. Therefore, SWT seemed to have an apparent restoring effect of hepatic function damaged by carbon tetrachloride treatment. From the fact that Vdss of BSP in Group II was considered as an one of the probable mechanisms. More intensive increase in BSP-free fraction ($f_p$) in Group II than that in Group I might also explain the increases of BSP clearance and Vdss in Group II compared to Group I. Assuming no changes in hepatic plasma flow(Q) in each group, hepatic intrinsic clearance($CL^h_{int}$) decreased in Group I did not recovered not at all in Group II. Therefore SWT seemed not to have any restoring effect of true hepaticfunction to biotransform and excrete BSP, and the apparent restoring effect of SWT might be due only to the replacement of BSP-plasma protein binding. Whether $f_p$ is actually higer in Group II than in Group I, and Q is constant in each group are being examined in our laboratory. The changes of Q, which might lead to another conculusions, also should be taken into consideration to clarify the apparent hepatorestoring effect of SWT.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.2963-2968
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• 2011

플라스틱 사출 제품은 다양한 가전제품과 하이테크 제품에 널리 사용되고 있다. 그러나 플라스틱 사출 제품 제조업자들은 고객을 만족시키면서 경쟁력을 얻기 위하여 다른 경쟁자들보다 먼저 새로운 제품을 시장에 출시하고 신제품의 개발기간을 줄이기 위한 노력을 할 여유가 부족하다. 따라서 무한 경쟁의 시장에서 살아남기 위해서는 제조업자들은 시장 마켓 점유를 빠르게 올리는 것과 동시에 제품의 가격 경쟁력을 가져야 한다. 본 연구에서는 하이브리드 인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 특징기반 플라스틱 사출제품의 비용 평가 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 플라스틱 사출제품의 비용평가절차와 계산을 위해 필요로 하는 변수들을 극적으로 간단하게 하고 줄일 수 있다. 사례연구는 제안하는 모델이 플라스틱 사출 제품의 개발단계에서의 비용평가문제를 해결하는데 효율성과 효과성이 있음을 입증한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.81-88
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• 2021

전환사채는 채권과 주식의 성격을 모두 내포하고 있는 금융 상품인데 일반적으로 신용등급이 낮은 기업이 유동성을 확대하기 위해서 발행한다. 전환사채의 투자자와 발행 기업은 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 투자 판단 지표가 미약하기 때문에 정성적 판단에 의존한다. 따라서 본 논문은 과학적으로 전환권 행사 결정 문제에 인공신경망 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 과거에 발행한 총 1,800개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분을 하고 인공신경망 학습 모형을 구축한다. 그 결과 대부분의 그룹에서 패리티 성과가 우수하였고 평균 약 10% 이상의 초과 수익을 달성하였다. 특히 3~6 그룹에서는 평균 약 20% 이상의 초과 수익을 보였으며 그룹 6의 경우에는 약 37%의 초과 수익을 기록했다. 본 논문은 금융 분야에 4차 산업의 대표적 기술인 기계학습 기법을 융합·적용하여 의사결정 문제 해결에 집중했다는 것에서 의의가 있으며 데이터 접근에 한계가 많은 전환사채 상품을 대상으로 실험을 했다는 점에서 향후 다양한 연구에서 참고 문헌이 되기를 기대한다.

• 한국해양공학회지
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• 제33권5호
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• pp.427-434
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• 2019

Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951-2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.