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논문 기본 정보

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저널정보
한국전산구조공학회 한국전산구조공학회논문집 한국전산구조공학회논문집 제24권 제2호
발행연도
2011.1
수록면
141 - 148 (8page)

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본 논문에서는 기둥축소량 보정의 효율성을 증진시키기 위한 방안으로서 유사한 축소 경향을 보이는 기둥들을 동일 그룹으로 묶는 기둥의 최적그루핑기법에 대하여 연구하였다. 기둥의 최적그루핑은 무감독학습에 의해 입력데이타의 패턴을 스스로 분류할 수 있는 코호넨의 자기조직화 형상지도 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에 적용된 코호넨 네트워크는 두 개의 입력뉴런과 분류할 기둥그룹 개수만큼의 출력뉴런으로 구성된다. 입력뉴런에는 기둥축소량의 정규화된 평균과 표준편차가 입력되며, 출력뉴런에는 각 기둥이 속하게 될 기둥그룹이 출력된다. 제안된 알고리즘을 실제 축소량 해석이 수행된 두 개의 건물에 적용하여 그 적용성을 평가하였다. 적용결과 동일 그룹으로 분류된 기둥들은 서로 인접하고 있으며 서로 다른 기둥그룹끼리는 교차하지 않는 등 유사한 축소 경향을 보였다. 이로부터 본 연구의 기둥축소량의 최적그루핑 알고리즘은 충분한 실무적용성이 있음을 확인하였다.
#기둥축소량 #기둥의 최적그루핑 #코호넨 네트워크 #자기조직화 형상지도 알고리즘 #column shortening #optimal column grouping #Kohonen network #self-organizing feature map

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Chester M / 1993 / Neural Networks : a Tutorial / Prentice Hall : 182 ~ google schola Hagan M.T / 1996 / Neural Network Design / PWS Publishing Co : 712 ~ google schola Kohonen T / 1982 / Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps / Biological Cybernetics 43 : 59 ~ 69 google schola 김대수 / 1998 / 신경망 이론과 응용(I) / 하이테크정보 : 364 ~ google schola 김영민 / 2008 / 고층건물의 멀티 기둥그룹에 대한 부등기둥축소량의 최적보정기법 / 한국전산구조공학회논문집 21 (2) : 189 ~ 197 google schola

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