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구조해석을 위한 딥러닝
Deep Learning for Structural Analysis 원문보기

한국공간구조학회지 = Journal of Korean Association for Spatial Structures, v.17 no.4, 2017년, pp.10 - 15  

이재홍 (세종대학교 건축공학과) ,  이승혜 (세종대학교 건축공학과)

초록이 없습니다.

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제안 방법

  • 본 기사에서는 인공지능의 일환인 기계학습 혹은 딥러닝(Deep learning)에 대한 간략한 설명과 구조해석 분야에 적용할 수 있는 사례제시 등을 통해 딥러닝 기술의 진입장벽의 문을 낮추려 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인공지능의 용어는 어떻게 창안되었는가? 우리는 종종 인공지능과 기계학습, 딥러닝 이 3가지 용어를 혼용하여 사용한다. 인공지능의 용어는 1956년 다트머스 학회(Dartmouth conference)에서 존매카시(Jhon McCarthy)에 의해 창안된 것으로, 인간의 학습 및 문제해결과 같은 일을 기계가 모방할 때 적용될 수 있다4).
제4차 산업혁명의 핵심 기술로 거론되는 것들은? 제4차 산업혁명은 2016년 세계경제 포럼(World Economic Forum, WEF) 대회에서 주창된 용어로 정보통신기술(Information & Communication Technology, ICT)의 융합으로 이룬 시대를 뜻한다3). 제4차 산업혁명의 핵심기술로 거론되는 것은 인공지능(Artificial intelligence), 로봇공학(Robotics), 사물인터넷(Internet of Things, IoT), 무인운송수단(Autonomous vehicles), 3D 프린터(3D printing), 나노기술(Nanotechnology), 생명공학(Biotechnology), 재료과학(Materials science), 에너지 저장(Energy storage), 양자 컴퓨팅(Quantum computing) 기술 등이다.
경사감소법을 사용하기 위해 필요한 선행 변수들은? 경사감소법이 함수의 최소값을 잘 찾아낸다면 좋겠지만 일반적인 문제의 손실(Loss) 함수는 매우 복잡하다. 따라서 다수의 신경망 학습과정, 즉 학습세대(Epoch)를 반복한다고 할 때 한 번의 학습으로 얼마만큼을 학습해야 하는지를 지정하는 학습률(Learning rate) 등의 매개변수 등이 필요하다. 결국 인공지능의 겨울에서 마주하였던 기계학습의 한계는 학습이 빠르고 정확하게 이루어지는가에 대한 문제였던 것이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Lee_Sedol 

  2. Turing, A. M., "Computing machinery and intelligence", Mind, 59(236), pp.433-460, 1950 

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  3. Schwab, Klaus., "The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond", World Economic Forum, 2016 

  4. Russell, S. (2009). Artificial intelligence: A modern approach author: Stuart russell, peter norvig, publisher: Prentice hall pa. 

  5. Samuel, A. L., "Some studies in machine learning using the game of checkers. II-recent progress", IBM Journal of research and development, 11(6), pp.601-617, 1967 

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  6. Rosenblatt, F., "The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain", Psychological review, 65(6), pp.386, 1958 

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  7. Aizenberg, I., Aizenberg, N. N., & Vandewalle, J. P., "Multi-Valued and Universal Binary Neurons: Theory, Learning and Applications", Springer Science & Business Media, 2013 

  8. http://it.donga.com/26447/ 

  9. Adeli, H., & Yeh, C., "Perceptron learning in engineering design". Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 4(4), pp. 247-256, 1989 

  10. Adeli, H., "Neural networks in civil engineering: 1989-2000", Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 16(2), pp. 126-142, 2001 

    상세보기 crossref

  11. https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter 

  12. Minsky, M., & Papert, S., "Perceptrons", 1969 

  13. Williams, D. R. G. H. R., & Hinton, G., "Learning representations by back-propagating errors", Nature, 323(6088), pp.533-538, 1986 

    상세보기 crossref

  14. Hinton, G. E., Osindero, S., & Teh, Y. W., "A fast learning algorithm for deep belief nets", Neural computation, 18(7), pp. 1527-1554, 2006 

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  15. Bellman, R., "Dynamic programming", Courier Corporation, 2013 

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