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초록

영어

We examined current publications on artificial neural network development with a view to identifying the methodologies that are being used to develop these networks, how extensive these methodologies are, the categorization of these methodologies, if these methodologies demonstrate a common underlying and generic (standard) methodology for the development of artificial neural networks, and how closely these methodologies (and the underlying genetic methodology, if established) relate to the conventional systems development methodologies.

한국어

본 연구는 인공지능 네트워크 시스템의 개발을 위해 존재하는 방법론들이 어떠한 것이 있는지를 연구하고자 한다. 인공지능 네트워크 개발에 대해 현재 발표된 것과 방법론을 명확히 하기위한 관점들을 측정하였으며 그것은 이러한 네트워크 개발에 이용되었다. 광범위한 이러한 방법론들을 어떻게 범주화하고, 만약 이런 방법론들이 인공지능 네트워크 개발에 대한 일반적, 근본적이고 포괄적인 방법론으로 증명할 수 있는지, 그리고 이런 방법론들이 기존 시스템 개발 방법론들과 어떻게 다른지 본 연구를 통해 시험했다.

목차

ABSTRACT
 요약
 1. INTRODUCTION
 2. LITTERATURE REVIEW
 3. RESEARCH DESIGN
 4. RESEARCH FINDINGS
 5. COMPARISON OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DEVELOPMENT METHODOLOGIES TO CONVENTIONAL STEMS DEVELOPMENT METHODOLOGIES
 6. CONCLUSION
 References

키워드

저자

• Ki-Dong Lee [ 이기동 | Professor, Graduate School of Business, Univ. of Incheon. ]
• Peter Meso [ Professor, corresponding author. Schω1 of Science and Technology, Georgia Gwinnett College ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620