• 제목/요약/키워드: Network structure

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The Network Characteristic Analysis of Research Projects on International Research Cooperation

  • Noh, Younghee;Kim, Taeyoun;Chang, Rosa
    • International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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    • 제8권4호
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    • pp.75-98
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    • 2018
  • In this study, the network analysis of researchers, institutions, and research principal agent was conducted to understand structure characteristics of international cooperation research project implemented from 1997 to 2018. The network of researchers and institutions were decentralized structure. On the other hands, the network of research principal agent was centralized structure. The Soul National University is the leading organization of international cooperation research project. In terms of research principal agent, corporation is the leading principal agent. In additions, the results of the network centroid analysis of the researchers and institutions were correlated with the research funds. As a result, it was confirmed that the network centroid of research organization was linearly related to research funds.

MLP 층을 갖는 CNN의 설계 (Design of CNN with MLP Layer)

  • 박진현;황광복;최영규
    • 한국기계기술학회지
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    • 제20권6호
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    • pp.776-782
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    • 2018
  • After CNN basic structure was introduced by LeCun in 1989, there has not been a major structure change except for more deep network until recently. The deep network enhances the expression power due to improve the abstraction ability of the network, and can learn complex problems by increasing non linearity. However, the learning of a deep network means that it has vanishing gradient or longer learning time. In this study, we proposes a CNN structure with MLP layer. The proposed CNNs are superior to the general CNN in their classification performance. It is confirmed that classification accuracy is high due to include MLP layer which improves non linearity by experiment. In order to increase the performance without making a deep network, it is confirmed that the performance is improved by increasing the non linearity of the network.

유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 최적 신경 회로망 구조에 관한 연구 (A Study on Optimal Neural Network Structure of Nonlinear System using Genetic Algorithm)

  • 김홍복;김정근;김민정;황승욱
    • 한국항해항만학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.221-225
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    • 2004
  • 본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유선 알고리즘은 최근에 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유선알고리즘을 이용하여 신경회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.

커뮤니티 기반 지식 네트워크: 호주 사례 연구 (Community-based Knowledge Networks: an Australian case study)

  • Bendle, Lawrence J.
    • 지식경영연구
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    • 제12권2호
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    • pp.69-80
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    • 2011
  • This paper reports on a structural view of a knowledge network comprised of clubs and organisationsexpressly concerned with cultural activities in a regional Australian city. Social network analysis showed an uneven distribution of power, influence, and prominence in the network. The network structure consisted of two modules of vertices clustered around particular categories of creative arts and these modules were linked most frequently by several organisations acting as communication hubs and boundary spanners. The implications of the findings include 'network weaving' for improving the network structure and developing a systemic approach for exploring the structures of social action that form community-based knowledge networks.

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제철 공정에서의 통신체계 분석 (A study on the communication structure of the iron & steel plants)

  • 추영열;박중조;이주강;함융희
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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    • pp.736-740
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    • 1990
  • The communication structure in iron & steel plants are described. The specifications of the management network, the plant network and the field network are investigated. Data link methods between level 1, and level 2 are studied. Several network examples are illustrated.

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TDX-1스윗칭 네트워크의 통화량

  • 오돈성;박권철
    • 한국통신학회:학술대회논문집
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    • 한국통신학회 1986년도 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.142-145
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    • 1986
  • The traffic characteristics of digital switch network depend on the structure, blocking probability, path searching method and etc. This paper presents the study of TDX-1 switch network traffic capacity by considering some decisive factors such as call processing software, switch network structure and control scheme. Conclusively the study shows that the switch network of TDX-1 can handle approximatly up to 1650 Erlang.

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공동발의 네트워크에서 국회의원의 네트워크 구조가 입법 성과에 미치는 영향 (The Impact of Network Structure on Legislative Performance in Cosponsorship Networks)

  • 서일정
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권9호
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    • pp.433-440
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    • 2018
  • 본 연구는 공동발의 네트워크에서 국회의원의 자아 네트워크 구조가 입법 성과에 미치는 영향을 탐색적으로 살펴보았다. 네트워크 결속 이론과 구조적 공백 이론을 바탕으로 이론적 근거를 마련하였고, 19대 국회의 공동발의 네트워크를 실증적으로 분석하였다. 의안정보시스템을 이용하여 공동발의에 관한 데이터를 수집하였으며, 공동발의자가 대표발의자를 지지하는 방향성이 있고 가중 값을 갖는 네트워크를 구성하였다. 입법 활동의 성과는 발의건수와 반영비율로 측정하였으며, 네트워크 구조의 특성은 크기, 밀도, 계층성, 제약성으로 측정하였다. 상관분석, 회귀분석, 평균비교의 결과에 의하면, 자아 네트워크가 중개 구조를 갖는 의원은 다양한 집단의 다수 의원들과 정치적 또는 사회적 관계를 맺으면서 결속 구조를 갖는 의원들보다 많은 법안을 발의한다. 그리고 자아 네트워크가 결속(계층) 구조를 갖는 의원은 소속 집단의 의원들과 지속적이고 강한 지지를 교환하면서 법안의 반영비율을 높일 수 있다. 마지막으로, 야당 의원들은 여당 의원들보다 제약성이 낮고 다수의 법안을 발의하는 반면, 여당 의원들은 야당 의원들보다 계층성이 높고 법안의 반영비율이 높은 것으로 나타났다.

시계열 자료의 예측을 위한 베이지안 순환 신경망에 관한 연구 (A Study on the Bayesian Recurrent Neural Network for Time Series Prediction)

  • 홍찬영;박정훈;윤태성;박진배
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제10권12호
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    • pp.1295-1304
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    • 2004
  • In this paper, the Bayesian recurrent neural network is proposed to predict time series data. A neural network predictor requests proper learning strategy to adjust the network weights, and one needs to prepare for non-linear and non-stationary evolution of network weights. The Bayesian neural network in this paper estimates not the single set of weights but the probability distributions of weights. In other words, the weights vector is set as a state vector of state space method, and its probability distributions are estimated in accordance with the particle filtering process. This approach makes it possible to obtain more exact estimation of the weights. In the aspect of network architecture, it is known that the recurrent feedback structure is superior to the feedforward structure for the problem of time series prediction. Therefore, the recurrent neural network with Bayesian inference, what we call Bayesian recurrent neural network (BRNN), is expected to show higher performance than the normal neural network. To verify the proposed method, the time series data are numerically generated and various kinds of neural network predictor are applied on it in order to be compared. As a result, feedback structure and Bayesian learning are better than feedforward structure and backpropagation learning, respectively. Consequently, it is verified that the Bayesian reccurent neural network shows better a prediction result than the common Bayesian neural network.

그래프 합성곱-신경망 구조 탐색 : 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 (Graph Convolutional - Network Architecture Search : Network architecture search Using Graph Convolution Neural Networks)

  • 최수연;박종열
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권1호
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    • pp.649-654
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    • 2023
  • 본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

Online Social Network Interactions: A Cross-cultural Comparison of Network Structure on McDonald's Facebook Sites between Taiwan and USA

  • Chang, Hui-Jung
    • International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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    • 제7권4호
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    • pp.5-26
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    • 2017
  • A cross-cultural comparison of social networking structure on McDonald's Facebook fan sites between Taiwan and the USA was conducted utilizing the individualism/collectivism dimension proposed by Hofstede. Four network indicators are used to describe the network structure of McDonald's Facebook fan sites: size, density, clique and centralization. Individuals who post on both Facebook sites for the year of 2012 were considered as network participants for the purpose of the study. Due to the huge amount of data, only one thread of postings was sampled from each month of the year of 2012. The final data consists of 1002 postings written by 896 individuals and 5962 postings written by 5532 individuals from Taiwan and the USA respectively. The results indicated that the USA McDonald's Facebook fan network has more fans, while Taiwan's McDonald's Facebook fan network is more densely connected. Cliques did form among the overall multiplex and within the individual uniplex networks in two countries, yet no significant differences were found between them. All the fan networks in both countries are relatively centralized, mostly on the site operators.