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안준현,조성배 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.2
Evolutionary artificial neural networks (EANNs) are towards the near optimal ANN using the global search of evolutionary algorithms instead of trial-and-error process. However, many real-world problems are too hard to be solved by only one ANN. Recently there has been plenty of interest on combining ANNs in the last generation to improve the performance and reliability. This paper proposes a new approach of constructing multiple ANNs which complement each other by speciation. Also, we develop a multiple ANN to combine the results in abstract, rank, and measurement levels. The experimental results on Australian credit approval data from UCI benchmark data set have shown that combining of the speciated EANNs have better recognition ability than EANNs which are not speciated, and the average error rate of 0.105 proves the superiority of the proposed EANNs. 진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이타베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이타에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
안준현,김경일,이준영,김중현 한국화학공학회 2007 화학공학의이론과응용 Vol.10 No.1
First, organic-inorganic hybrid multi-porous films were prepared for low dielectric constant. A novel synthetic process for multi-porous polyimide(PI) / poly(methyl silsesquioxane)(PSSQ) hybrid material has been studied via supercritical CO2 technology. The end groups of PI precursors were modified by coupling agent to be hybridized with alkoxysilanes and became PMSSQ precursors. The PI precursor segment was imidized and micro-pores were developed by removal of by-product, CO2 via supercritical CO2 media. The PMSSQ precursor segment was cured and nano-pores were generated by supercritical extraction. Even if by this novel synthetic, multi-porous pores were generated successfully, mechanical properties was poor a little as dielectric constant was low due to multi-pore generation. In this work, hybrid multi-porous films were investigated in terms of mechanical properties such as hardness, modulus and elastic recover for optimum mechanical condition by Nano Indenter XP. The hardness was lower in proportion as decreasing of pore size and density.
안준현,조성배,Ahn, Joon-Hyun,Cho, Sung-Bae 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.1
진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다. Evolutionary artificial neural networks (EANNs) are towards the near optimal ANN using the global search of evolutionary instead of trial-and-error process. However, many real-world problems are too hard to be solved by only one ANN. Recently there has been plenty of interest on combining ANNs in the last generation to improve the performance and reliability. This paper proposes a new approach of constructing multiple ANNs which complement each other by speciation. Also, we develop a multiple ANN to combine the results in abstract, rank, and measurement levels. The experimental results on Australian credit approval data from UCI benchmark data set have shown that combining of the speciated EANNs have better recognition ability than EANNs which are not speciated, and the average error rate of 0.105 proves the superiority of the proposed EANNs.