• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.139-155
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• 2003

본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART ＆ 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.

• Computers and Concrete
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• 제25권5호
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• pp.401-409
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• 2020

Artificial neural networks are used as a useful tool in distinct fields of civil engineering these days. In order to control long-term quality of Self-Compacting Semi-Lightweight Concrete (SCSLC), the 90 days compressive strength is considered as a key issue in this paper. In fact, combined artificial neural networks are used to predict the compressive strength of SCSLC at 28 and 90 days. These networks are able to re-establish non-linear and complex relationships straightforwardly. In this study, two types of neural networks, including Radial Basis and Multilayer Perceptron, were used. Four groups of concrete mix designs also were made with two water to cement ratios (W/C) of 0.35 and 0.4, as well as 10% of cement weight was replaced with silica fume in half of the mixes, and different amounts of superplasticizer were used. With the help of rheology test and compressive strength results at 7 and 14 days as inputs, the neural networks were used to estimate the 28 and 90 days compressive strengths of above-mentioned mixes. It was necessary to add the 14 days compressive strength in the input layer to gain acceptable results for 90 days compressive strength. Then proper neural networks were prepared for each mix, following which four existing networks were combined, and the combinatorial neural network model properly predicted the compressive strength of different mix designs.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.663-672
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• 2002

본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 카바메이트 계열의 농약인 카보퓨란의 치명적인 투여에 대하여 반자연적인 조건에서 반응하는 깔따구의 움직임을 관찰하였다. 4령기에 있는 깔따구를 $6cm\times{7cm}\times{2.5cm}$ 크기의 서식 장소와 $18^\circ{C}$의 수온, 명기와 암기를 각각 10시간, 14시간의 조건에서 관찰을 하였다. 추적 시스템은 깔따구 몸체의 부분 점들을 탐지하여 추적하도록 하였다. 모든 실험은 반자연적인(semi-natural) 상태에서 진행되었으며 약제 카보퓨란(Carbofuran 0.1mg/l) 처리 전 후 이틀씩 모두 4일에 걸쳐서 연속적으로 진행되었다. 실험 결과 약제의 처리후에 압축된 지그제그 형태로 나타나는 "떨림 현상"과 같은 비정규적인 행동들이 종종 나타남을 알 수 있었다. 약제 처리된 종들의 행동 변화를 탐지하기 위하여, 웨이블릿 분석이 다른 움직임 패턴들을 특징화하기 위하여 사용되었다. 이산 웨이블릿에 기반하여 추출된 파라미터들은 약제처리 전후의 움직임에 대한 다른 유형의 패턴들을 표현하기 위하여 인공 신경망을 통하여 학습되었다. 이러한 웨이블릿과 인공 신경망의 통합 모델은 특징화된 움직임 패턴들의 발생 시점을 탐지할 수 있었으며, 수질 모니터링을 위한 독성 물질의 유입을 자동으로 탐지할 수 있는 도구로써 사용될 수 있음을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2028-2042
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• 1994

ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망과 같은 자기조직망에서 신호와 잡음을 적절히 정의한다는 것은 어려운 문제이다. 즉, 한 입력 패턴의 일부분이 어떤 패턴에서는 입력 패턴의 신호로 다루어지나 다른 패턴에서는 잡음으로 취급되어야 할 대도 있다. ART 신경회로망 모델은 신호와 잡음의 정의를 문맥과 학습에 따라 적절하게 규정하기 위하여 계산 단위를 자동적으로 자기척도(Self-Scaling 할 수 있는 기능을 가지고 있다. ART 모델에서의 이러한 자기 척도 기능은 입력 패턴들이 유사한 성질을 가진 경우에는 유효하게 잘 동작한다. 그러나 ART 모델은 기본적으로 하나의 경계 인수에 의해 패턴을 분류하기 때문에 여러가지 성질이 복합된 입력 패턴을 효율적으로 분류하기가 어렵다. 예를 들어 패턴들을 자세하게 분류하기 위하여 경계 인수의 값을 크게 하면 잡음으로 취급되어야 할 부분이 신호로 취급되어 불필요한 인식 부류가 발생한다. 또한 경계 인수를 작게 하면 패턴을 구별하기 위한 중요한 정보가 잡음으로 취급되는 경우가 발생하여 비효율적인 분류를 한다. 본 논문에서는 ART 모델의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 복합 특징을 분리 처리할 수 잇는 모듈화된 Coupled-ART 신경회로망 모델을 제안하였다. Coupled-ART 신경회로망 모델은 신경회로망의 구조를 기능별로 모듈화하고 이러한 모듈들을 서로 밀착된 구조로 결합하여 확장된 기능을 수행하는 형태로 구성하였다. 이러한 모듈화된 신경회로망을 통해 패턴 인식 과정에서 다양한 크기나 성질을 가진 특징들에 대한 분류를 비슷한 크기나 성질을 가진 특징들끼리 분리하여 분류를 하였다. 그리고 본 논문에서 제안한 상위층에서 각 모듈의 처리 결과를 종합하여 최종적인 분류를 함으로써 기존의 ART 모델보다 더 효율적으로 패턴을 분류할 수 있다.28.8%$)에서 높고 60 및 40%수분구(水分區)($23.6{\sim}24.1%$)에서 낮은 편이었다. 그러나 옥수수의 조섬유함량(粗纖維含量)에 따라 큰 차이(差異)가 없었다. 건엽(乾葉)의 조단백질함량(粗蛋白質含量)에 따라 큰 차이(差異)가 없었다. 건엽(乾葉)의 조단백질함량(粗蛋白質含量)은 60%수분구(水分區)($14.2{\sim}21.6%$) 및 40%수분구(水分區)($13.8{\sim}16.0%$)가 다른 고토양수분구(高土壤水分區)($7.3{\sim}13.9%$)보다 높은 편이었다. 5. 건경중(乾莖中)의 조섬유함량(粗纖維含量)은 $24.6{\sim}36.7%$로서 건엽중(乾葉中)의 함량(含量)보다 월등히 높았고 조단백질함량(粗蛋白質含量)은 $2.0{\sim}5.3%$로서 건엽중(乾葉中)의 함량(含量)보다 현저히 낮았다. 특(特)히 P.931의 건경중(乾莖中)의 조섬유함량(粗纖維含量)은 다른 작물(作物)에 비해 현저(顯著)히 높은 편이었다.적차이(量的差異)를 나타냈다.間)에는 부(負)(-)의 상관(相關)이 있다.($P{\leq}0.01%$). 5. NEL 및 starch value 환경온도(環境溫度)가 상승(上昇)됨에 따라 감소(減少)된다. 4 엽기(葉期) sorghum식물(植物)의 환경온도(環境溫度)를 달리 하였을 때 NEL가치(價値)는 각각(各各) 4.87MJ($30/25^{\circ}C$), 5.46MJ($25/20^{\circ}C$) 및 5.81MJ/kg($18/8^{\circ}C$)로 변(變)하여 고온(高溫)에서 net energy lactation 축적(蓄積)이 크게 감소(減少)되었다.다.