선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서, 본 논문에서는 무감독학습 방법인 SOM을 이용한 클러스터링으로 그룹을 분류하고, 이것을 퍼지 TAM 네트워크의 출력층의 데이터로 사용하여 감독학습방법으로 패턴 분석을 하고자 한다. 이에 대한 사례연구로서는 한 자동차회사의 4개의 공장에서 동일한 업무를 수행하는 부서원을 대상으로 하여 부서원의 직무만족[10]과 에니어그램[11] 의 9가지 유형 간의 패턴을 분석하는 것이다.
- 본 논문에서는 퍼지 TAM 네트워크를 이용하여 패턴 분석을 하고자 할 때 입. 출력데이터 중 출력데이터가 없거나 명확하지 않을 때 대체할 수 있는 목표값을 무감독학습 방법인 SOM을 이용하여 해결하고자 하는 시도를 행하였다.
- 여기서, 직무 만족에 대하여 기존의 분류기준이 없기 때문에 SOM을 이용하여 목표값을 구하고자 한다. 이때 SOM에 의해 분류된목표값이 퍼지 TAM 네트워크를 이용한 패턴분석의 결과에 어떤 영향을 주는지에 대해서도 두 가지의 SOM 결과치를 퍼지 TAM 네트워크에 적용하여 그 유용성을 보이고자 한다.
- 하고자 한다. 이에 대한 사례연구로서는 한 자동차회사의 4개의 공장에서 동일한 업무를 수행하는 부서원을 대상으로 하여 부서원의 직무만족[10]과 에니어그램[11] 의 9가지 유형 간의 패턴을 분석하는 것이다. 여기서, 직무 만족에 대하여 기존의 분류기준이 없기 때문에 SOM을 이용하여 목표값을 구하고자 한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.