포장의 공용수명은 교통량, 기후, 포장강도, 차량하중 등 다양한 인자들의 영향을 받고 있으며 특히 교 통하중 특성과 기후, 포장의 상･하부구조 등은 포장의 수명에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 하지 만 측정에 따른 오차, 조사구간의 불일치등에 따른 다양한 잠재오차들로 인해 다양한 인자들을 고려한 공 용수명의 예측에 관한 연구가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석기법을 활용하여 포장 의 수명에 영향을 미치는 주요인자를 선정하고 인공지능 분석기법 중의 하나인 신경망 분석기법(Neural Network Analysis)을 활용하여 아스팔트포장의 공용수명을 예측하고 이를 다중회귀분석의 분석결과 비 교･분석하였다. 먼저, 최근 3년간의 일반국도를 대상으로 조사가 이루어진 아스팔트포장의 수명 데이터를 기준으로 해 당 구간의 누적 교통량(AADT: Average Annual Daily Traffic), 누적 환산축하중(ESAL: Equivalent Single Axle Loads), 포장상부구조(보수층, 표층, 기층), 포장하부구조(보조기층, 동상방지층), 포장강도, 유지보수 지역(관리청)등의 다양한 요인들을 고려한 다중회귀분석 결과 누적교통량, 포장상부구조, 포장하 부구조, 유지보수 지역(관리청)이 유효한 변수로 선정되었다. 본 연구에서 인공신경망분석을 위해 활용한 다층 퍼셉트론(Multi layer Perceptron)기법은 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)이 존재하게 되며 분석 알고리즘으로는 역전파 알고리 즘(Backpropagation algorithm)을 활용하였다. 분석을 위해 입력층에는 독립변수에 해당되는 누적교통 량, 포장상·하부구조, 유지보수지역의 4가지 변수를 입력하였으며 출력층에는 포장의 공용수명을 입력 하였다. 분석데이터는 70%를 학습, 15%를 검정, 15%를 테스트를 위해 활용하였으며 나아가 은닉층 신경 망(hidden neuron) 개수의 변화를 고려한 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과, 다중회귀분석에 비해 인공신경망 분석기법의 예측력이 뛰어난 것으로 나타났으며 은닉층 신경망(hidden neuron)의 개수가 과 대해지는 경우에는 인공신경망 자체의 예측력이 감소하는 것으로 나타났다.

Developing two process models to simulate wastewater treatment process is needed to draw a comparison between measured BOD data and estimated process model data: a mathematical model based on the process mass-balance and an ANN (artificial neural network) model. Those two types of simulator can fit well in terms of effluent BOD data, which models are formulated based on the distinctive five parameters: influent flow rate, effluent flow rate, influent BOD concentration, biomass concentration, and returned sludge percentage. The structuralized mass-balance model and ANN modeI with seasonal periods can estimate data set more precisely, and changing optimization algorithm for the penalty could be a useful option to tune up the process behavior estimations. An complex model such as ANN model coupled with mass-balance equation will be required to simulate process dynamics more accurately.

Evolutionary computation is a powerful tool for developing computer games. Back-propagation neural network(BPNN) was proved to be a universal approximator and genetic algorithm(GA) a global searcher. The game of Tic-Tac-Toe, also known as Naughts and Crosses, is often used as a test bed for testing new AI algorithms. We tried to recognize the strategic fitness of a finished Tic-Tac-Toe game when the parameters, such as a sequence of moves, its game depth and result, are provided. To implement this, we've constructed an evolutionary model using GA with back-propagation NNs(GANN). The experimental results revealed that GANN, in the very long training time, converges very slowly; however, performance of recognizing the strategic fitness does not meet we expected and, further, increase of the population size does not significantly contribute to the performance of GANN.

본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 시계열 분석과 인공신경망 모형을 이용하여 장래 해상교통량을 예측하였다. 특히, 시계열 분석을 통한 예측값을 인공신경망 모형에 추가 입력변수로 적용하여 장래 해상교통량 예측을 제고하고자 하였다. 본 연구는 인천항의 1996년부터 2013년까지 월별 관측값을 대상으로 하였다. 모형의 예측력 검증을 위해 1996년부터 2012년까지 관측값을 대상으로 구축한 모형으로부터 2013년을 예측하여 실제 관측값과의 비교로 적합한 모형을 판별하였다. 인천항의 2015년 장래 해상교통량은 매월 평균 교통량보다 5월과 11월에 각 5.9 %, 4.5 % 많았으며, 1월과 8월은 매월 평균 교통량보다 각 8.6 %, 4.7 % 적은 것으로 예측되었다. 따라서 인천항은 계절에 따른 월별 교통량의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구는 해상교통 현장관측 조사시 계절에 따른 교통량의 특성을 반영할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.

High hardness steel generally means its hardness over HRC45. This using CBN tools for turning. Tool breakage and damage during turning process cause material loss and additional tool cost. If it is predicted during the process and accumulate this data as a turning parameter it will be of help to turning mechanism understanding. For this purpose neural technology give beneficial as prediction, categorization, searching and enable nolinear function for pre-diagnosis algorithm. In this study we appraise the accuracy of prediction by applying backpropagation neural networks (BPNs) method in the high hardness steel turning.

Using artificial neural network (ANN) technique, auction prices for common mackerel were forecasted with the daily total sale and auction price data at the Busan Cooperative Fish Market before introducing Total Allowable Catch (TAC) system, when catch data had no limit in Korea. Virtual input data produced from actual data were used to improve the accuracy of prediction and the suitable neural network was induced for the prediction. We tested 35 networks to be retained 10, and found good performance network with regression ratio of 0.904 and determination coefficient of 0.695. There were significant variations between training and verification errors in this network. Ideally, it should require more training cases to avoid over-learning, which leads to improve performance and makes the results more reliable. And the precision of prediction was improved when environmental factors including physical and biological variables were added. This network for prediction of price and catch was considered to be applicable for other fishes.

저류층 내에 부존되어 있는 탄화수소의 매장량을 계산하기 위해서는 그 저류층의 공극률이 필요하다. 일반적으로 시추공 이외의 지역에 대한 공극률은 시추공에서 얻은 공극률 검층자료로부터 외삽하여 얻지만, 시추공을 포함한 지역에서 획득한 탄성파탐사 자료가 존재하는 경우 시추공 자료와 함께 탄성파 탐사 자료를 이용하여 시추공 이외의 지역에서 보다 정확한 유사 공극률을 추출해낼 수 있다. 이 연구에서는 다항식 신경망 기법을 이용하여 탄성파 탐사 자료와 공극률 검층 자료로부터 유사 공극률 검층 자료를 생성하는 모듈을 개발하였다. 먼저 탄성파 탐사 자료로부터 추출된 지하매질의 특성을 나타내는 탄성파 속성(seismic attribute)과 심도에 따른 시간의 자료로 변환된 공극률 검층 자료로부터 다항식 신경망 기법을 사용하여 상관계수를 추출하였고 이 계수를 이용하여 시추공이 없는 지역에서의 공극률 정보를 생성하였다. 한편, 개발된 모듈에서는 보다 정확한 공극률을 획득하기 위하여 각각의 탄성파 속성들과 공극률 검층 자료와의 상관성 분석을 통해 상관성이 높은 탄성파 속성들을 사용하였다. 개발된 다항식 신경망 모듈의 신뢰성, 활용성을 검증하기 위하여 개발된 모듈을 북해 F3 지역의 현장자료에 적용하고, 얻어진 결과를 상용 프로그램에서 사용되는 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과와 비교하였다. 두 방법으로부터 얻은 결과들은 유사한 결과를 보였으며 이를 통해 개발된 모듈의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 또한, 다항식 신경망 기법으로부터 얻어진 유사 공극률 검층 자료가 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과보다 실제 값에 더 가깝다는 것을 보여주었다. 따라서 북해 F3 지역과 같이 시추공 자료가 부족한 지역에서는 다항식 신경망 기법이 효과적임을 알 수 있었다.

본 연구는 불특정 다수의 도로이용자들이 경로우회 시 갖는 의사결정과정속에 내포된 비선형성과 불확실성을 고려한 정도 있는 모형구축으로 주요 우회결정요인을 분석하는 것이 주요 목적이다. 이를 위하여 고속도로 및 국도를 이용하는 운전자를 대상으로 우회여부에 관련된 SP조사를 실시하였고, 조사결과에 대하여 의사결정나무와 신경망이론의 결합된 모형을 구축하여 운전자 우회결정요인을 분석하였다. 분석결과 운전자 우회여부결정에 영향을 미치는 요인은 우회도로 인지여부, 교통정보 신뢰도 및 이용빈도, 경로전환빈도, 나이순으로 나타났다. 또한 오분류표를 통한 기존 모형과의 예측력의 비교결과 결합된 모형의 오분류율이 8.7%로 기존 모형인 로짓모형 12.8%, 의사결정나무 단독 모형 13.8%와 비교했을 때 가장 예측력이 높은 것으로 나타나 운전자 우회결정요인 분석에 관한 모형의 적용 타당성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 교통량 분산효과와 도로망 효율 증대를 위한 효과적인 우회관리전략 수립 시 기초 자료로 활용가능하리라 사료된다.

본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

High-performance concrete (HPC) is a new terminology used in concrete construction industry. Several studies have shown that concrete strength development is determined not only by the water-to-cement ratio but also influenced by the content of other conc

High-performance concrete(HPC) is a new terminology used in concrete construction industry. Several studies have shown that concrete strength development is determined not only by the water-to-cement ratio but also influenced by the content of other concrete ingredients. HPC is a highly complex material, which makes modeling its behavior a very difficult task. This paper aimed at demonstrating the possibilities of adapting artificial neural network (ANN) to predict the comprresive strength of HPC. Mahalanobis Distance(MD) outlier detection method used for the purpose increase prediction ability of ANN. The detailed procedure of calculating Mahalanobis Distance (MD) is described. The effects of outlier compared with before and after artificial neural network training. MD outlier detection method successfully removed existence of outlier and improved the neural network training and prediction perfomance.

북서태평양에서 발생한 태풍에 대해 발생 후 5일 동안 12시간 간격으로 태풍의 강도 및 진로를 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 개발하였다. 사용되어진 예측인지는 CLIPER(발생 위치 강도 일자), 운동학적 파라미터(연직바람시어, 상층발산, 하층상대와도), 열적 파라미터(상층 상당온위, ENSO, 상층온도, 중층 상대습도)로 구성되어졌다. 예측인자의 특성에 따라 일곱개의 인공신경망 모델들이 개발되었으며, CLIPER와 열적 파라미터가 조합된(CLIPER-THERM) 모델이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이 CLIPER-THERM 모델은 강도 및 진로 모두에서 동절기보다 하절기에 더 나은 예측성능을 나타내었다. 또한 태풍의 발생이 아열대 서태평양의 남동쪽에 위치할수록 강도예측에서는 큰 오차를 보였고, 진로예측에서는 아열대 서태평양의 북서쪽에서 발생할수록 큰 오차를 보였다. 이후 인공신경망 모델의 예측성능을 검증하기 위해 같은 예측인자들을 이용하여 다중선형회귀모델을 개발하였으며, 결과로서 비선형 통계기법인 인공신경망 모델이 다중선형회귀모형보다는 더 나은 예측성능을 보였다.

Yield is a very important measure that can expresses simply for productivity and performance of company. So, yield is used widely in many industries nowadays. With the development of the information technology and online based real-time process monitoring

이 논문에서는 모바일 통신망에서 호 손실율의 가능성 분포에 기초하여 최대 손실률을 추정하는 방법을 제안한다. 호 손실률 가능성 분포는 관측된 호 손실률을 이용하여 퍼지추론으로 추정한다. 퍼지규칙의 소속 함수는 신경망의 EBP(error backpropagation ) 알고리즘으로 튜닝하고, 퍼지추론은 퍼지집합의 가중치 평균에 기초하여 호 손실율의 상한계를 추정한다. 이 방법은 과도한 CDR(Call Dropping Ratio)의 추정을 방지할 수 있고, 추정된 CDR 이 관측된 CDR보다 작을 때는 실시간적으로 자기보상을 실시하여 관측된 CDR이 추정된 CDR을 초과하는 경우가 없게 한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 관측된 호 손실률에 기초하여 상한계값을 잘 추정해냄을 보인다.

본 연구는 신경망 알고리즘 및 반응표면법을 이용하여 부품의 최적화 설계 치수를 예측하고, 예측된 데이터의 신뢰성을 상호 검증하는 하는 데 있다. 부하가 변할 때, 부품의 치수를 변화시켜 가며 응력 및 변형량의 변화를 해석 데이터로 수집하여 반응표면법 및 신경망학습에 이용하였다. 이를 위해 임의의 조건에서 반응표면법으로 최적화 설계를 수행하고, 동일한 조건에서 신경망 알고리즘의 예측결과와 비교하였다. 그 결과 최대 3.0%의 치수 오차를 보이는 것으로 나타났다. 또한 검증을 위해 반대로 동일한 하중 및 치수 조건에서 유한요소해석을 통해 응력 및 처짐량을 구해 반응표면법 및 신경망학습의 결과를 비교하였으며, 이때 4.2%의 오차를 보였다. 이는 부품의 사양 변경 시 최적화 설계를 위해 반응표면법 및 신경망을 이용할 수 있으며 신뢰성이 있음을 알 수 있었다. 특히 신경망 학습을 통해 보다 효과적으로 최적화 설계가 가능함을 확인할 수 있었다.

Many studies on predicting and recommending information and products have been studying to meet customers' preference. Unnecessary information should be removed to satisfy customers' needs in massive information. The some information filtering methods to remove unnecessary information have been suggested but these methods have scarcity and scalability problems. Therefore, this paper explores a personalized recommendation system based on artificial neural network (ANN) to solve these problems. The insurance product recommendation is adapted as an example to demonstrate the proposed method. The proposed recommendation system is expected to recommended a suitable and personalized insurance products for customers' satisfaction.

본 연구는 국가 및 지역 공공기관에서 연구 개발 지원을 위한 기술 중요도 평가시 SOM 신경망 분석을 통해 합리적으로 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 나노소재분야의 기술에 시험적으로 적용하여 적용 타당성을 확인하였다. 타당성 분석결과 SOM 신경망 분석을 통해 우선적으로 개발이 필요한 유사기술로 이루어진 기술군을 도출하였고 여러개의 기술군간 비교를 통해 기술간의 관계를 유추할 수 있는 보다 나은 기술중요도 평가 정보를 얻을 수 있었다.