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평균값 정리 인공지능의 이해 루프백 인공지능 대학원 프로세스 모두의 인공지능 인공신경망

"인공신경망모델" 검색결과 61-80 / 1,477건

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지반-상부 구조물 효과를 고려한 인공신경망 기반 지진 응답 예측 모델 개발 (Development of Artificial Neural Network Model for Prediction of Seismic Response of Building with Soil-structure Interaction)

인공신경망(ANN) 지진응답 예측모델 구성을 위해 다양한 지진파 및 지반 조건 하에서 구조물의 최대변위 및 최대전단력 데이터베이스 구축이 필요하다. 하지만 3차원 컴퓨터 해석 ... 을 활용한 데이터베이스 구축은 많은 시간 및 인력, 비용을 발생시킨다. 본 연구에서는 주어진 지반의 포아송비와 전단파 속도에 대하여 건물의 지진응답을 예측할 수 있는 ANN 모델 개발 ... 프레임워크를 소개하였다. 데이터베이스 구축에는 지반-상부 구조물 효과를 고려할 수 있는 간단한 단자유도 모델을 이용하였고 개발된 ANN 모델의 정확도를 결정계수(R2)를 통하

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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딥러닝 언어 모델과 인공신경망 기계 번역을 활용한 담화 조응 현상과 한정 명사구 연구 (A study of discourse anaphora and definite NP in Korean: Utilizing deep learning models and neural machine translations.)

In this preliminary study, we investigate the phenomena of discourse anaphora and definite descriptions within the framework of the so-called “donkey ..

논문 | 34페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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인공 신경망 예측기를 이용한 새로운 데이터 모델 기반 PV 어레이 고장 진단용 기준 신호 발생 방법 (Based on a New Data Model using Artificial Neural Network Predictor, Reference Signal Generation Method for PV Array Fault Diagnosis)

The power supply part of a PV system is called a PV array which is composed of many PV strings connected in parallel. A PV-string which is a set of PV..

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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오일 생산정에서 쵸크사이즈와 가스주입량에 따른 생산성 예측 인공신경망 모델 개발 (Development of Productivity Prediction Model according to Choke Size and Gas Injection Rate by using ANN(Artificial Neural Network) at Oil Producer)

본 연구에서는 초크크기와 가스주입량을 조절함으로써 일반 유정이나 가스리프트가 적용된 유정에서 최적생산량을 산출할 수 있는 두 가지 인공신경망 모델을 개발하였다. 개발된 모델 ... 한 저류층 자료에 대해 노달분석과 인공신경망 모델 결과를 비교해보면 두 모델 모두 결정계수 값이 0.99이상으로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되었다. 또한 초크크기 선정 모델의 정두 ... 의 민감도 분석을 통해 각 변수의 범위를 결정하였고, 노달분석을 수행하여 초크크기 선정 모델에 1,715개, 가스주입량 선정 모델에 1,225개의 훈련자료를 각각 생성하였다.동일

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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비선형 모델예측제어 데이터에 기반한 실시간 심층 인공신경망 자율주행 제어기법 개발 (Development of Deep Artificial Neural Network Controller Based on Non-linear Model Predictive Control Data for Real-time Autonomous Driving)

In this paper, a vehicle control method was developed based on a deep artificial neural network using the closed-loop simulation results of a nonlinea..

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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초고강도 판재 다점성형공정에서의 인공신경망을 이용한 2중 곡률 스프링백 예측모델 개발 (A Development of Longitudinal and Transverse Springback Prediction Model Using Artificial Neural Network in Multipoint Dieless Forming of Advanced High Strength Steel)

The need for advanced high strength steel (AHSS) forming technology is increasing as interest in light weight and safe automobiles increases. Multipoi..

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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세장비가 큰 사각케이스 성형 공정에서의 인공신경망을 적용한 초기 블랭크 형상 최적설계 모델 개발 (A Development of Optimal Design Model for Initial Blank Shape Using Artificial Neural Network in Rectangular Case Forming with Large Aspect Ratio)

As the thickness of mobile communication devices is getting thinner, the size of the internal parts is also getting smaller. Among them, the battery c..

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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순환여과식 양식장 해수 열원 히트펌프 시스템의 전력 소비량 예측을 위한 인공 신경망 모델 (Power consumption prediction model based on artificial neural networks for seawater source heat pump system in recirculating aquaculture system fish farm)

본 연구에서는 순환여과식 시스템의 해수 열원 히트펌프의 전력 소비량 예측을 위한 인공신경망(ANN) 모델의 적용을 다룬다. 히트펌프 시스템을 적용한 순환여과식 시스템의 전력 소비 ... 량 예측을 위한 ANN 모형의 입출력 자료를 얻기 위해 TRNSYS 프로그램을 이용하여 통합 동적 시뮬레이션 모델을 구축하였다. TRNSYS 프로그램에서 얻은 자료는 선형회귀분석 ... 을 이용하여 분석한 후, 정규화를 통해 ANN 모델에 필요한 최적의 데이터로 변환하였다. ANN 기반의 전력 소비량 예측 모델을 최적화하기 위해 베이지안 최적화를 이용하여 ANN

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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[방통대][방송대][인공지능] 몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계, k-평균 군집화, 신경회로망 및 심층학습(딥러닝), 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점, 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제, 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대

퍼셉트론의 개념과 한계점을 설명하라.(나) 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.(다) 합성곱 신경망(CNN ... 방식이라고 한다. 이것을 반복하면서 가중치가 반복하여 학습되면서 오차가 줄어들고 목표값에 가까워지게 된다. 오차 역전파 모델이 고안되고 이를 활용하여 심층 신경망에서의 기계 학습 ... , 7)}3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답하라. (가)~(다) 각각 A4용지 1매 정도로 정리하여 작성한다. (30점)(가) 로젠블랫이 제안한 단층

방송통신대 | 8페이지 | 4,900원 | 등록일 2022.06.14

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기후 변화 적응을 위한 벡터매개질병의 생태 모델 및 심층 인공 신경망 기반 공간-시간적 발병 모델링 및 예측 (Spatio-Temporal Incidence Modeling and Prediction of the Vector-Borne Disease Using an Ecological Model and Deep Neural Network for Climate Change Adaption)

는 쯔쯔가무시증의 매개체인 털진드기의 생육 환경과 주요 관련이 있는 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증의 시간적 발병 횟수는 심층 인공 신경망 모델기반 예측을 하였으며, 특히 쯔쯔가무시증 ... 의 주요 특성인 지연 효과를 고려하여 모델을 구성하였다. 심층 인공 신경망을 이용한 예측 결과 여름철의기온, 강우량, 그리고 습도가 털진드기의 활동에 주된 관련이 있으며 가을철 ... 의 쯔쯔가무시증 발병 횟수에 영향을 끼치는것으로 확인 되었다. 또한, 기존 통계적 예측 모델과 비교하였을 때, 심층 인공 신경망 기반 예측 모델의 예측 정확성이 우수함을 확인하였다. 공간

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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비압밀-비배수(UU) 삼축실험과 피에조콘 실험결과를 이용한 국내 연약지반의 비배수전단강도 추정 인공신경망 모델 개발 (Development of Neural Network Model for Estimation of Undrained Shear Strength of Korean Soft Soil Based on UU Triaxial Test and Piezocone Test Results)

본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과와 상재하중으로부터 점토의 비배수전단강도를 간단히 예측하기 위한 피에조콘 인공신경망 모델 구축에 대하여 기술하였다. 피에조콘 인공신경망 모델 ... 으로 데이터베이스가 구축되었으며 오차역전파 알고리즘에 의하여 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 검증자료 ... 된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 인공신경망 모델들은 사용된 전달함수에 따라 단일 은닉층 내에 존재하는 최적 뉴우런 개수는 다르지만 학습자료와 검증자료에 대해

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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인공 신경망 모델을 이용한 Work Function Variation (WFV), Random Dopant Fluctuation (RDF)가 유발하는 5nm 노드 FinFET의 전기적 특성 변화 예측 (Artificial Neural Network Model for Predicting Work Function Variation (WFV) and Random Dopant Fluctuation (RDF)-induced Variation of Electrical Characteristics of 5 nm Node FinFET)

network (ANN) 모델을 사용한 발전된 방법을 제안한다. 본 논문에서의 ANN 모델은 4개의 input feature [i.e., Average grain size(AGS

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념

하라.단층 퍼셉트론(single-layered perceptron)은 입력신호에 가중치를 곱한 결과에 비선형 함수인 하드 리미트 함수를 적용해 데이터를 식별하는 신경망 모델이다. 즉 ... 하라.)입력 표본집합 = {(1, 2), (2, 3), (4, 2), (7, 10), (5, 7), (9, 7)}3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답하라 ... 하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.(다) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라.4. 참고문헌1

방송통신대 | 8페이지 | 15,300원 | 등록일 2020.11.16 | 수정일 2021.01.10

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인공신경망 모델과 배경대기 측정자료를 활용한 서울시 PM2.5 농도 단기예측 및 입력변수의 기여도 분석 (Calculation of PM2.5 in Seoul 12-hours in Advance Using Simple Artificial Neural Network with Measurements of Background Sites, and Analysis of Contribution of Input Variables)

Recently, Artificial Neural Network (ANN) models have been successfully applied to predict PM2.5 mass concentration. However, the complex nature of AN..

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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유체 운동의 실시간 시뮬레이터 개발을 위한 적합직교분해 및 인공신경망 기반의 차수축소모델 자동 구성 프레임워크 개발 (DEVELOPMENT OF A FRAMEWORK FOR THE AUTOMATED CONSTRUCTION OF AN REDUCED ORDER MODEL BASED ON PROPER ORTHOGONAL DECOMPOSITION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR THE DEVELOPMENT OF REAL-TIME SIMULATORS O)

A framework consist of automated workflows was developed to reduce the load of iterative computational fluid dynamics analysis. A proper orthogonal de..

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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인공신경망을 통한 비정질 금속의 물성평가 (Evaluation of Material Properties of Bulk Metallic Glass via Artificial Neural Network)

본 연구에서는 인공신경망(ANN)으로 비정질 금속의 물성을 평가하는 방법을 제시한다. 비정질 금속 거동을 모사하는 자유체적 모델은 ABAQUS 사용자 재료 모델(UMAT)로 수치 ... 구현됐다. 유한요소(FE) 모델은 자유체적 모델변수를 받고 압입정보를 제공해 데이터셋을 생성한다. 인공신경망은 자유체적 모델변수와 압입변수의 상관관계를 구축하고, 역으로 압입변수 ... 를 통해 자유체적 모델변수를 예측한다. 원활한 학습을 위해 다중공선성 제거, 주요 압입변수 추출, 정규화 등 데이터 전처리를 수행했고 학습된 인공신경망은 학습 및 평가세트에 대한

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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인공신경망 기법을 이용한 태풍 강도 및 진로 예측 (Prediction of tropical cyclone intensity and track over the western North Pacific using the artificial neural network method)

북서태평양에서 발생한 태풍에 대해 발생 후 5일 동안 12시간 간격으로 태풍의 강도 및 진로를 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 개발하였다. 사용되어진 예측인자는 CLIPER ... 의 특성에 따라 일곱개의 인공신경망 모델들이 개발되었으며, CLIPER와 열적 파라미터가 조합된(CLIPER-THERM) 모델이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이 CLIPER-THERM ... 예측에서는 아열대 서태평양의 북서쪽에서 발생할수록 큰 오차를 보였다. 이후 인공신경망 모델의 예측성능을 검증하기 위해 같은 예측인자들을 이용하여 다중선형회귀모델을 개발

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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인공신경망을 이용한 가변 기구 터보차저의 터빈 질량유량 모델링 (Development of Turbine Mass Flow Rate Model for Variable Geometry Turbocharger Using Artificial Neural Network)

이 논문에서는 인공신경망을 이용하여 가변 기구 터보차저(VGT)의 터빈 질량유량을 추정하는 모델을 제안하고자 한다. 터빈 질량유량을 추정하기 위한 모델의 입력변수는 VGT 베인 ... 개도량, 엔진 회전속도, 배기매니폴드 압력, 배기매니폴드 온도, 터빈 출구 압력이 사용되었으며, 터빈 입구 유효 단면적을 추정하는 부분에 인공신경망을 적용하였다. 실험을 통하여 이 ... 논문에서 제안한 모델의 터빈 질량유량 추정 성능을 검증하였으며, 터빈 맵을 이용하여 추정한 결과와 비교를 통하여 제안한 모델의 우수성을 확인하였다. In this paper

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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인공신경망 기반 온실 외부 온도 예측을 통한 난방부하 추정 (Outside Temperature Prediction Based on Artificial Neural Network for Estimating the Heating Load in Greenhouse)

최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어 ... 하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 ... 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 10000℃/h일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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인공신경망 기반의 TBM 터널 세그먼트 라이닝 부재력 평가 (Prediction of TBM tunnel segment lining forces using ANN technique)

가 가능한 인공신경망을 개발하기 위해 먼저 다양한 설계조건을 도출하고 이에 대해 2-Ring Beam 모델을 이용한 유한요소해석을 수행하여 인공신경망 학습에 필요한 설계조건별 부재력 ... 본 논문에서는 TBM 터널의 세그먼트 라이닝 설계 자동화 기술 개발의 일환으로 인공신경망기법을 이용한 세그먼트 라이닝 부재력 산정기법 개발에 관한 내용을 다루었다. 부재력 평가 ... 에 관한 DB를 구축하였다. 구축된 DB를 활용하여 인공신경망의 최적화 과정을 통해 최대 부재력 및 분포도를 예측할 수 있는 인공신경망을 구축하였다. 검토 결과 구축된 인공신경망

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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