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정윤아 ( Yoon A Jung ),박영한 ( Young Han Park ),강정배 ( Jung Bae Kang ),김성주 ( Sung Joo Kim ),임채춘 ( Chae Chun Rhim ),장봉림 ( Pong Rheem Jang ),민광선 ( Kwang Seon Min ) 대한산부인과학회 2009 Obstetrics & Gynecology Science Vol.52 No.12
Pelvic actinomycosis is an infrequent chronic suppurative granulomatous disease, caused by a gram-positive bands Actinomyces israelii. It is often reported as a complicated case of an intrauterine device (IUD). Ureteral obstruction and subsequent hydronephrosis are rare complications of pelvic inflammatory disease. Sometimes pelvic actinomyosis is simulating ovarian malignancy. We report a case combined with hydronephrosis, multiple pelvic lymph nodes enlargements and elevated CA 125 as complications of pelvic actinomycosis.
정윤,황석해 한국데이타베이스학회 1999 공동학술대회 Vol.1 No.1
Altman의 연구(1965,1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis)로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고혀란 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 배지무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적오앤으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출라여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 재표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분서과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무 지표모형은 90.19%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 놓은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시럼용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에는 재무적 지표 모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무 지표모형에서는 91.12 %, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.
RBFNN을 이용한 리니어형 초전도 전원장치의 비선형적 충전전류특성 해석
정윤도(Yoon-Do Chung),박호성(Ho-Sung Park),김현기(Hyun-Ki Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 그러나 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 비용문제 등이 대두됨에 따라 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치를 통해 구축된 데이터를 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 이론적으로 해석하고자 한다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.