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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이장희 (한국기술교육대학교)
저널정보
대한경영학회 대한경영학회지 대한경영학회지 제21권 제1호
발행연도
2008.2
수록면
417 - 437 (21page)

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본 연구는 자기조직화신경망을 도입하여 기존에 제시된 속성가중치를 사용하는 사례기반추론의 예측 정확도를 향상할 수 있는 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 사례기반추론의 사례 library에 저장된 사례중에서 예측대상 사례와 유사한 사례를 자기조직화신경망을 사용하여 추출하여 Shin et al.이 제시한 속성가중치를 사용하는 사례기반추론 방법을 적용한다. 본 연구에서 제시한 방법을 국내 반도체 제조기업의 수율 및 공정변수 데이터에 적용하여 수율 예측 정확도를 평가하였다. 평가결과, 속성가중치를 사용하는 사례기반추론 방법보다 본 연구에서 제시한 자기조직화신경망 기반의 속성가중치를 사용하는 사례기반추론 방법의 예측 정확도가 높았고 특별히 활동성 가중치를 가지는 방법이 예측 정확도가 가장 높았다.
#사례기반추론 #자기조직화신경망 #속성가중치 #사례기반 #Case Based Reasoning #Self-Organizing Map #feature weighting #Case-base

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 자기조직화신경망 기반의 속성가중치를 사용하는 사례기반추론
Ⅳ. 적용 타당성 평가
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌
Abstract

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