Voting 알고리즘과 인공신경망을 이용한 부도예측을 위한 통합알고리즘

배재권(Jae-Kwon BAE) 조선대학교 지식경영연구원 2010 기업과 혁신연구 Vol.3 No.2

본 연구는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여 통계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공지능적인 방법으로서 널리 사용되고 있는 신경망, 규칙유도기법, 베이지안망의 5가지 단일모형을 이용하여 Voted Convergence Method(VCM), Selecting the Best with ANN(SB-ANN), Weights on methods with ANN(W-ANN), Selecting the Best with ANN&Performance(SB-ANN&PE), Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN)의 5가지 통합모형을 제시한다. 이러한 통합모형의 성과를 증명하기 위해 기술신용보증기금이 보유하고 있는 1,888개 기업의 재무비율 자료를 기초로 분석하였고 그 결과를 통계적 방법과 인공지능 방법의 기존 단일 모형과 성과비교를 통하여 그 유용성을 검증해보고자 하였다. 실험결과 본 연구에서 제안한 통합모형 중 하나인 WP-ANN은 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 부도 예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다. This study proposes an integrated approach to predict corporate bankruptcy more accurately by combining statistical methods and artificial intelligence methods. In order to improve the performance of existing methods, this study suggests an integrated method by combining these existing methods. This study uses two statistical methods: multiple discriminant analysis and logistic regression, and three AI methods: artificial neural networks, rule induction, and bayesian networks. By Combining these five methods, this study suggests another five integrated models: Voted Convergence Method(VCM), Selecting the Best with ANN(SB-ANN), Weights on methods with ANN(W-ANN), Selecting the Best with ANN & Performance(SB-ANN&PE) and Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN). It uses financial data set on 1,888 corporations listed in Korea Credit Guarantee Fund. This study evaluates the performance of these integrated models. The results from experiments show that the WP-ANN, one of the integrated models suggested in this study, outperforms all the other methods when we compare the performance of five integrated models alone with other five methods in the literature.

드라마 <빨강머리앤> 과 ‘앤’ 캐릭터 변화 양상 고찰 - 1985년과 2017년 드라마를 중심으로 -

장수경 건국대학교 GLOCAL(글로컬)캠퍼스 동화와번역연구소 2023 동화와 번역 Vol.45 No.-

The purpose of this paper is to examine how the character of Anne, the main character, is embodied and transforms the narrative in the drama adaptations “Anne of Green Gables” (1985) and “Anne with an E” (2017-2019). Based on this, this study identified two characteristics. First, in the 1985 version, the character of Anne is depicted as a figure who assimilates into the existing order through cultural appropriateness and conformity. In the drama, Anne embodies both the ideal girl image and a rebellious girl image simultaneously. In the 1985 version, however, Anne repeats a conservative female image that emphasizes 'brightness', 'kindness' and 'positivity', and 'hope', which conceals the trauma and social truth of the violence that orphans and girls had to endure. Second, in the 2017 Netflix version, Ann is reimagined as a figure who resists the existing order through ' struggle for survival' and 'telling the truth'. In the Netflix version, Anne resists the culture of silence or indirection, directly expressing “anger” and desires “survival.” Here, Anne's 'telling the truth' becomes a means of resistance for an orphan girl who is under oppression and violence to assert her existence and survive against oppression and violence. Furthermore, Anne's resistance transcends her personal level to engaging with and showing solidarity with the suffering of others, seeking coexistence. In this way, Anne has changed from the 2017 version to a much more active subject than the 1985 version. Anne's acting as an active subject reveals the significance that when diversity, empathy and solidarity are valued, all living beings can coexist. 본고의 목적은 드라마 <Anne of Green Gables>(1985)와 <Anne with an E>(2017-2019)를 중심으로 주인공 앤의 성격이 어떻게 구현되고 서사를 변모시키는지를 살피는 데 있다. 이를 토대로 본 연구는 두 가지의 특징을 파악할 수 있었다. 첫째, 1985년 버전에서 앤 캐릭터는 간접성의 문화와 공모함으로써 기존 질서에 편입되는 인물상을 보여주었다. 드라마에서 앤은 이상적인 소녀상과 반감을 일으키는 소녀상을 동시에 보여준다. 하지만 1985년 버전에서 앤은 간접성의 문화를 위반하는 것처럼 보이지만 ‘밝음’, ‘착함’ ‘긍정’, ‘희망’을 이야기하는 보수적 여성상을 반복하고 있다. 이는 ‘고아’, ‘소녀’가 겪어야 했던 폭력에 대한 트라우마와 사회적 진실을 은폐한다는 점에서 한계로 지적된다. 둘째, 2017년 넥플릭스 버전에서 앤 캐릭터는 ‘생존투쟁’과 ‘진실말하기’를 통해 기존 질서에 저항하는 인물로 재창조된다. 앤은 침묵이나 간접성에 저항하며 직접 ‘분노’를 표출하고 ‘생존’을 갈망한다. 여기서 앤의 ‘진실말하기’는 억압과 폭력으로 얼룩진 고아 소녀가 자신의 존재를 알리고 생존하기 위한 저항의 수단이 된다. 또 앤의 저항은 개인적 차원을 넘어서서 타인의 고통에 참여하고 연대하며 공존을 모색한다. 이와 같이 앤은 1985년 버전보다 2017년 버전에서 훨씬 능동적 주체로 변모되었다. 앤이 수행하는 능동적 주체로서의 행위자성은 다양성, 공감, 연대의 가치관을 중시할 때 모든 생명체가 공존할 수 있다는 사유를 드러낸다는 점에서 의미를 지닌다.

제주도 표선유역 중산간지역의 최적 지하수위 예측을 위한 인공신경망의 활성화함수 비교분석

신문주,김진우,문덕철,이정한,강경구 한국수자원학회 2021 한국수자원학회논문집 Vol.54 No.12S

The selection of activation function has a great influence on the groundwater level prediction performance of artificial neural network (ANN) model. In this study, five activation functions were applied to ANN model for two groundwater level observation wells in the middle mountainous area of the Pyoseon watershed in Jeju Island. The results of the prediction of the groundwater level were compared and analyzed, and the optimal activation function was derived. In addition, the results of LSTM model, which is a widely used recurrent neural network model, were compared and analyzed with the results of the ANN models with each activation function. As a result, ELU and Leaky ReLU functions were derived as the optimal activation functions for the prediction of the groundwater level for observation well with relatively large fluctuations in groundwater level and for observation well with relatively small fluctuations, respectively. On the other hand, sigmoid function had the lowest predictive performance among the five activation functions for training period, and produced inappropriate results in peak and lowest groundwater level prediction. The ANN-ELU and ANN-Leaky ReLU models showed groundwater level prediction performance comparable to that of the LSTM model, and thus had sufficient potential for application. The methods and results of this study can be usefully used in other studies. 활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.

공유가치창출(CSV)이 사회적성과와 협력기업성과에 미치는 파급효과에 관한 연구 : 인공신경망(ANN) 분석방법을 중심으로

방원석(Won-Seok Ba),N. S. Reddy,신재익(, Jae-Ik Shin) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.3

본 논문은 기업의 지속적인 경쟁우위 요소로 관심을 받고 있는 공유가치창출(CSV)과 사회적 성과, 협력기업성과에 미치는 파급효과를 인공신경망(Artificial Neural Network) 분석방법을 중심으로 분석하고자 한다. 연구대상은 항공제조기업의 근무자를 대상으로 설문 조사를 실시, 234부를 최종분석에 사용하였다. 분석방법으로 기존의 구조방정식(AMOS)의 경로분석과 인공신경망(ANN) 분석방법을 비교하고 이에 따른 ANN 분석방법이 주는 의미와 시사점을 제시하였다. 분석결과, CSV의 하위요인인 경제적가치, 환경적가치, 사회적가치가 사회적성과 및 협력기업성과에 미치는 영향을 AMOS를 통한 경로분석결과와 ANN분석결과 CSV의 하위요인과 사회적성과 및 협력기업성과 간에는 유의미한 긍정적 관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 결과적으로 AMOS를 활용한 분석방법의 선형적 연구결과와 달리, ANN분석방법을 통한 연구결과는 비선형적 연구결과를 보여주었으며, 이러한 연구논문의 결과를 바탕으로, 기업이 CSV활동을 통해 사회적성과와 협력기업성과를 달성할 수 있는 동반성장전략임을 규명하고 있으며, 의미 있는 학문적, 실무적 시사점을 제시하고 있다. This paper aims to analyze the ripple effect on the creation of shared value (CSV), social performance, and partner company performance, which are attracting attention as an element of continuous competitive advantage of companies, focusing on the analysis method of artificial neural networks. The subject of this study was a questionnaire survey for workers in aviation manufacturing companies, and 234 copies were used for the final analysis. As an analysis method, path analysis of the existing structural equations and artificial neural networks (ANNs) analysis methods were compared, and the meaning and implications of the ANNs analysis method were presented. As a result of the analysis, the impact of the sub-factors of CSV, such as economic value, environmental value, and social value, on social performance and partner business performance, was determined between the results of path analysis through AMOS and ANNs analysis results. It was found that there was a significant positive relationship. As a result, based on the results of this research paper derived through the ANN analysis method, it has been identified as a win-win growth strategy that enables companies to achieve social and partner business performance through CSV activities, and has meaningful academic and practical implications. Are presented.

앤의 성장과 기독교 교육

한미야 한국영미문학교육학회 2022 영미문학교육 Vol.26 No.1

This article aims to analyze how Christianity shaped Anne’s education. When Lucy Maud Montgomery was writing Anne of Green Gables, she sincerely studied the Bible for the first time in her life and started a relationship with a pastor who became her husband. With him, she had a philosophical and theological conversation about Christianity while writing this novel. For this novel was written under such circumstances, Christianity takes a big part in Anne’s education. Anne shocked Marilla Cuthbert by saying that she has never prayed before coming to Green Gables. However, under the guidance of strict, devout Christian Marila, Anne grows to be a dedicated Christian woman. Anne’s inborn positiveness and liveliness, along with Marilla’s Christian education, lead Anne to be a woman with a faithful and loving heart. In the end, she becomes thankful for her work, dream, and the love she got. The Christian spirit thus plays an essential part in Anne’s growth to be a reliable and beneficial woman in her community.

인공신경망을 이용한 선박의 자동접안 제어에 관한 연구

배철한(Cheol-Han Bae),이승건(Seung-Keon Lee),이상의(Sang-Eui Lee),김주한(Ju-Han Kim) 한국항해항만학회 2008 한국항해항만학회지 Vol.32 No.8

선박의 집안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)을 사용하였고, 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back→ propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며, ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다, 시뮬레이션 결과, 두 ANN 에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다. In this paper, Artificial Neural Network(ANN) ís applied to automatic berthing control for a ship. ANN is suitable for a maneuvering such as ship's berthing, because it can describe non-linearity of the system Multi-layer perceptron which has more than one hidden layer between input layer and output layer is applied to ANN Using a back-propagation algorithm with teaching data, we trained ANN to get a mínímal error between output value and desired one. For the automatic berthing control of a containership, we introduced low speed maneuvering mathematical models. The berthing control with the structure of 8 input layer units in ANN is compared to 6 input layer units. From the simulation results, the berthing conditions are satisfied, even though the berthing paths are different.

『빨강머리 앤』의 귀환: 심리적 자기계발과 고백의 감정서사

김영훈 신영어영문학회 2019 신영어영문학 Vol.73 No.-

Lucy M. Montgomery’s Anne of Green Gables (1908) has enjoyed long-standing popularity since its first Korean translation in the early 1960s. However, the recent return of this beloved Canadian classic took a somewhat unexpected form. In 21st century Korea, Anne Shirely, the novel’s heroine, is a therapeutic mentor of positivity and hope. Through a critical examination of Anne’s upbringing and education, this paper explores the context in which Anne of Green Gables is resonating in the contemporary Korean society. In so doing, this paper examines how Anne’s power of imagination, previously understood within the culture and literature of girlhood, became a source of healing for the belabored subject of contemporary capitalism.

Water pipe deterioration assessment using ANN-Clustering

Lee Sleemin,Kang Doosun 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.11

노후화된 상수관로는 단수유발, 수압부족 및 수질악화, 싱크홀 발생 피해와 누수로 인한 경제적 손실 등을 초래한다. 하지만 모든 노후관로를 일시에 보수 및 교체하는 것은 불가능하므로, 사용 중인 관로의 노후도를 정량적으로 판단하여 상수관로의 개량 우선순위를 결정해야 한다. 본 연구에서는 ANN(Artificial Neural Network)-Clustering 기법이 상수관로의 노후도 평가를 위한 새로운 평가방법이 될 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 전라남도 YG지역의 배수관로를 적용대상으로 진행하였으며, 관망성능평가 항목을 이용하여 전체 관로를 세 개의 등급으로 분류하여 노후도를 평가하였다. 또한, 본 연구의 적용 가능성을 판단하기 위하여 실무에서 적용 중인 점수평가법 결과와 비교분석을 실시하였으며, 전체 대상관로의 노후도 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록 산정된 노후도 등급을 관망도에 도시하였다. 본 연구에서 제안한 노후관로 평가기법은 관로의 다양한 특성값을 손쉽게 변경하여 적용할 수 있으며, 점수평가법과 더불어 상수관로의 유지관리를 위한 객관적이고 합리적인 관망성능평가법이 될 수 있을 것으로 기대한다. The aging water pipes induce various problems, such as water supply suspension due to breakage, insufficient water pressure, deterioration of water quality, damage by sink holes, and economic losses due to water leaks. However, it is impractical and almost impossible to repair and/or replace all deteriorated water pipes simultaneously. Hence, it is required to quantitatively evaluate the deterioration rate of individual pipes indirect way to determine the rehabilitation order of priority. In this study, ANN(Artificial Neural Network)-Clustering method is suggested as a new approach to assess and assort the water pipes. The proposed method has been applied to a water supply network of YG-county in Jeollanam-do. To assess the applicability of the model, the evaluation results were compared with the results of the Numerical Weighting Method (NWM), which is being currently utilized in practice. The assessment results are depicted in a water pipe map to intuitively grasp the degree of deterioration of the entire pipelines. The application results revealed that the proposed ANN-Clustering models can successfully assess the water pipe deterioration along with the conventional approach of NWM.

SEM-Artificial Neural Network 2단계 접근법에 의한 클라우드 스토리지 서비스 이용의도 영향요인에 관한 연구

Guangbo Jiang,권순동 한국데이터전략학회 2023 Journal of information technology applications & m Vol.30 No.6

This study aims to identify the influencing factors of intention to use cloud services using the SEM-ANN two-step approach. In previous studies of SEM-ANN, SEM presented R² and ANN presented MSE(mean squared error), so analysis performance could not be compared. In this study, R² and MSE were calculated and presented by SEM and ANN, respectively. Then, analysis performance was compared and feature importances were compared by sensitivity analysis. As a result, the ANN default model improved R² by 2.87 compared to the PLS model, showing a small Cohen's effect size. The ANN optimization model improved R² by 7.86 compared to the PLS model, showing a medium Cohen effect size. In normalized feature importances, the order of importances was the same for PLS and ANN. The contribution of this study, which links structural equation modeling to artificial intelligence, is that it verified the effect of improving the explanatory power of the research model while maintaining the order of importance of independent variables. .

Multiple Network-on-Chip Model for High Performance Neural Network

Yiping Dong,Ce Li, Zhen Lin,Takahiro Watanabe 대한전자공학회 2010 Journal of semiconductor technology and science Vol.10 No.1

Hardware implementation methods for Artificial Neural Network (ANN) have been researched for a long time to achieve high performance. We have proposed a Network on Chip (NoC) for ANN, and this architecture can reduce communication load and increase performance when an implemented ANN is small. In this paper, a multiple NoC models are proposed for ANN, which can implement both a small size ANN and a large size one. The simulation result shows that the proposed multiple NoC models can reduce communication load, increase system performance of connection-per-second (CPS), and reduce system running time compared with the existing hardware ANN. Furthermore, this architecture is reconfigurable and reparable. It can be used to implement different applications of ANN.