• 한국과학교육학회지
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• 제29권7호
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• pp.751-758
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• 2009

The purpose of this study was to investigate brain activation pattern and functional connectivity network during classification on the biological phenomena. Twenty six right-handed healthy science teachers volunteered to be in the present study. To investigate participants' brain activities during the tasks, 3.0T fMRI system with the block experimental-design was used to measure BOLD signals of their brain. According to the analyzed data, superior, middle and inferior frontal gyrus, superior and inferior parietal lobule, fusiform gyrus, lingual gyrus, and bilateral cerebellum were significantly activated during participants' carrying-out classification. The network model was consisting of six nodes (ROIs) and its fourteen connections. These results suggested the notion that the activation and connections of these regions mean that classification is consist of two sub-network systems (top-down and bottom-up related) and it functioning reciprocally. These results enable the examination of the scientific classification process from the cognitive neuroscience perspective, and may be used as basic materials for developing a teaching-learning program for scientific classification such as brain-based science education curriculum in the science classrooms.

• Steel and Composite Structures
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• 제36권4호
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• pp.447-462
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• 2020

The paper aims to investigate the mechanical mechanism and seismic effect of stiffeners in blind bolt endplate connection to CFST column. A precise 3D finite element model with considering the cyclic properties of concrete and steel materials was established, and the efficiency was validated through monotonic and cyclic test data. The deforming pattern and the seismic performance of the unstiffened and stiffened blind bolt endplate connections were investigated. Then a parametric analysis was conducted to analyze the contribution of stiffeners and the joint working behaviors with endplate under cyclic load. The joint stiffness classifications were compared and a supplement stiffness classification method was proposed, and the energy dissipation ability of different class connections were compared and discussed. Results indicated that the main deformation pattern of unstiffened blind bolt endplate connections was the local bending of end plate. The vertical stiffeners can effectively alleviate the local bending deformation of end plate. And influence of stiffeners in thin endplate and thick endplate was different. Based on the stiffness of external diaphragm welded connection, a more detailed rigidity classification was proposed which included the pin, semi-rigid, quasi-rigid and rigid connection. Beam was the main energy dissipation source for rigid connection. For the semi-rigid and quasi-rigid connection, the extended endplate, stiffeners and steel beam would all participate in the energy dissipation.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제6권4호
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• pp.219-223
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• 2002

The actual behavior of joint is traditionally disregarded in steel frame design. In fact, the structural analysis of steel frames is generally carried out by assuming that joints fulfil the ideal condition of either a hinge or a fixed-end restraints. In this way, calculations are made somewhat simpler, but the structural model is not able to reflect the actual structural response. Therefore, steel frame classification system for estimation or analysis about behavior of steel frame should be established, and range that each connections belongs should be divided definitely. This research presents realistic and practical moment-rotation relation through investigation and analysis of steel frame beam-to-column classification system.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.351-361
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• 2001

골조의 보-기둥 접합부는 보통 강접합과 반강접합 또는 핀접합으로 구성된 분류체계에서 평가되어 진다. 대표적인 분류체계로는 EC3와 Bjorhovede등에 의한 체계가 있다. 그런데 EC3의 경우 강접합과 반강접합 사이의 경계값은 접합부의 모멘트 강도와 강성 면에서 너무나 높은 제한선을 가지고 있고, Bjorhovede등의 경우 강접합일 때의 거동을 표현하는데 부적한 강성을 갖을 수 있다는 문제점을 안고 있다. 본 연구에서는 스프링으로 모델링된 접합부를 갖는 비가새 1층 1경간의 골조를 대상으로 기둥에 대한 보의 강성비 ($\rho$)와 보에 대한 접합부의 강성비(k)로 완전 강접 골조의 임계하중과 접합부를 갖는 골조의 임계하중을 비교하여, 수정된 분류체계를 제안한다. 제안된 분류체계가 EC3나 Bjorhovede등과 비교할 때 실용적이고 실제적임을 실험데이터를 이용해서 검증하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제21권6호
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• pp.677-698
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• 2005

In engineering practice, tubular connections are usually assumed pinned or rigid. Recent research showed that tubular joints may exhibit non-rigid behavior under axial or bending loads. This paper is concerned with establishing a new classification for tubular joints and investigating the effect of joint rigidity on the global behavior of CHS (Circular Hollow Section) lattice girders. Parametric formulae for predicting tubular joint rigidities are proposed, which are based on the finite element analyses through systematic variation of the main geometric parameters. Comparison with test results proves the reliability of these formulae. By considering the deformation patterns of respective parts of Vierendeel lattice girders, the boundary between rigid and semirigid tubular connections is built in terms of joint bending rigidity. In order to include characteristics of joint rigidity in the global structural analysis, a type of semirigid element which can effectively reflect the interaction of two braces in K joints is introduced and validated. The numerical example of a Warren lattice girder with different joint models shows the great effect of tubular joint rigidities on the internal forces, deformation and secondary stresses.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.999-1007
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• 2006

역전파 학습 방법은 속도가 느리고, 지역 최소점이나 고원에 빠져 수렴에 실패하는 경우가 많다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 역전파의 대체 방법들은 수렴 속도와 변수에 따른 수렴의 안정성 사이에서 불균형이라는 대가를 치루고 있다. 기존의 전통적인 역전파에서 발생하는 위와 같은 문제점 중, 특히 지역 최소점을 탈피하는 기능을 추가하여 적은 저장 공간으로 안정성이 보장되면서도 빠른 수렴속도를 유지하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 전체 신경망을 은닉층-출력층(hidden to output)을 의미하는 상위 연결(upper connections)과 입력층-은닉층(input to hidden)을 의미하는 하위 연결(lower connections) 2개로 분리하여 번갈아 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 classification 문제에 적용한 실험 결과에서 보듯이 전통적인 역전파 및 기타 개선된 알고리즘에 비해 계산량이 적고, 성능이 매우 좋으며 높은 신뢰성을 보장한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.381-389
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• 1996

본 논문은 신경망에서 불필요한 연결자(weights and biases)를 제거하기 위한 일반적인 back-propagation 알고리즘의 간단한 변형을 소개한다. 이는 연결자들의 절대치 크기의 분포, 분할 경계선의 분석 및 sigmoid 함수의 비선형성에 기초하여 개발되었다. 신경망의 초기 학습 후, 이 알고리즘은 그 절대치의 크기가 임계치 (threshold) 보다 적은 모든 연결자들의 값을 영으로 할당 함으로서 이들을 제거하게 된다. 그런후, 중요한 연결자들의 복구를 위해 모든 연결자들을 포함하여 반복 학습을 실시한다. 이진함수 들을 이용한 학습에서, 이 알고리즘은 이론적 최소 구조를 실현하 였고, 함수를 푸는데 불필요한 연결자들을 제거하였다. 모의 랜덤 신호 분류에 응용에 있어서, 본 알고리즘으로 부터 얻어낸 결과는 쉬운 문제가 간단한 신경망을 필요로 하며 낮은 오분류율을 발생한다는 일반적인 개념과 일치 하였다. 또한, 본 제안된 알고리즘 은 overfitting과 형태소 (patterm) 암기의 문제점들을 줄임으로서 기존의 알고리즘보 다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제5권4호
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• pp.415-431
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• 1997

Stability equations that evaluate the elastic critical axial load of stepped columns under extreme and intermediate concentrated axial loads in any type of construction with sidesway totally inhibited, partially inhibited and uninhibited are derived in a classical manner. These equations can be utilized in the stability analysis of framed structures (totally braced, partially braced, and unbraced) with stepped columns with rigid, semirigid, and simple connetions. The proposed column classification and the corresponding stability equations overcome the limitations of current methods which are based on a classification of braced and unbraced columns. The proposed stability equations include the effects of: 1) semirigid connections; 2) step variation in the column cross section at the point of application of the intermediate axial load; and 3) lateral and rotational restraints at the intermediate connection and at the column ends. The proposed method consists in determining the eigenvalue of a $2{\times}2$ matrix for a braced column at the two ends and of a $3{\times}3$ matrix for a partially braced or unbraced column. The stability analysis can be carried out directly with the help of a pocket calculator. The proposed method is general and can be extended to multi-stepped columns. Various examples are include to demonstrate the effectiveness of the proposed method and to verify that the calculated results are exact. Definite minimum bracing criteria for single stepped columns is also presented.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.473-482
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• 2007

네트워크 기반의 침입탐지시스템에서는 수집된 패킷데이타의 분석을 통해 침입인지 정상행위 인지를 판단하여 경보를 발생 시키며 이런 경보데이타의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 보안관리자는 이러한 대량의 경보데이타들을 분석하고 통합 관리하여 네트워크 보안레벨을 진단하거나 시간에 따른 적절한 대응을 하는데 유용하게 사용하여야 한다. 그러나 오경보의 비율이 너무 높아 경보 데이터들간의 상관관계 분석이나 고수준의 의미 분석에 어려움이 많으므로 분석결과에 대한 신뢰성이나 분석의 효율성이 낮아지는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 데이타 마이닝의 분류 기법을 적용하여 오경보율을 최소화하는 방법을 제안한다. 결정트리기반의 분류 기법을 오경보 분류 모델로 적용하여 오경보들 중 실제는 공격이 아님에도 불구하고 공격이라 판단된 오경보를 정상으로 분류할 수 있는 경보 데이타 분류 모델을 설계하고 구현한다. 구현된 경보데이타 분류 모델은 오경보율을 최소화하므로 경보데이타의 분석 및 통합을 통해 경보메시지의 축약 및 침입탐지시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권6호
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• pp.543-559
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• 2017

Tree-based regression and classification ensembles form a standard part of the data-science toolkit. Many commonly used methods take an algorithmic view, proposing greedy methods for constructing decision trees; examples include the classification and regression trees algorithm, boosted decision trees, and random forests. Recent history has seen a surge of interest in Bayesian techniques for constructing decision tree ensembles, with these methods frequently outperforming their algorithmic counterparts. The goal of this article is to survey the landscape surrounding Bayesian decision tree methods, and to discuss recent modeling and computational developments. We provide connections between Bayesian tree-based methods and existing machine learning techniques, and outline several recent theoretical developments establishing frequentist consistency and rates of convergence for the posterior distribution. The methodology we present is applicable for a wide variety of statistical tasks including regression, classification, modeling of count data, and many others. We illustrate the methodology on both simulated and real datasets.