Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.2946-2952
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2014
Among the Example based Super Resolution(SR) techniques, Neighbor embedding(NE) has been inspired by manifold learning method, particularly locally linear embedding. However, the poor generalization of NE decreases the performance of such algorithm. The sizes of local training sets are always too small to improve the performance of NE. We propose the Learning Sparse-Neighbor Image Representation baesd on SVR having an excellent generalization ability to solve this problem. Given a low resolution image, we first use bicubic interpolation to synthesize its high resolution version. We extract the patches from this synthesized image and determine whether each patch corresponds to regions with high or low spatial frequencies. After the weight of each patch is obtained by our method, we used to learn separate SVR models. Finally, we update the pixel values using the previously learned SVRs. Through experimental results, we quantitatively and qualitatively confirm the improved results of the proposed algorithm when comparing with conventional interpolation methods and NE.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.3
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pp.1109-1115
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2013
The present study attempts to build a decision making model for social enterprise investment. The proposed model includes four factors; social compatibility, growth, profitability, stability, and organizational suitability. Thirteen social enterprise investors were requested to rate the importance of each of the four factors when they make investment decisions. Financial stability (25.8%) and social compatibility(25.7%) turned out to be most important followed by profitability(17.5%) and growth(17.1%). Organizational suitability(13.9%) was least important. This study uncovered the first empirical factors for social enterprise investment decision making in the early stage of exploratory research. In practice, also provided several implications to social entrepreneurs, investors and policy makers.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.11
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pp.2072-2077
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2007
In driving a car, u-turn or left turn makes the speed of car decrease considerably or require more waiting time at the cross for the traffic signal to turn green. A more straight path, therefore, is probably fester to arrive at the destination than zig-zaged path with same distance. Previous works related to the path navigation do not consider the straightness of the path. In this paper, we have proposed the path navigation algorithm with turn heuristic for enhancing the straightness of a path. We have implement the proposed algorithm and compared it with a traditional $A^*$ algorithm. The experimental result shows that the degree of the straightness of a path is enhanced by 30% and the navigation distance of a path is deceased by 3.3%.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.923-927
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2006
국내의 수자원장기종합계획(건교부, 2001년)에 의하면 농업용수는 우리나라 수자원의 48%를 차지하고 있으며 하천유지용수를 제외한 이용량으로 보면 62%에 해당하는 최대 용수이용 부문이다. 그러므로, 농업용수의 효율적인 계획과 관리는 우리나라 수자원의 효율적인 이용에 있어서 매우 중요하다. 우리나라의 농촌은 1970년 이후 급격한 도시화, 산업화로 농업인구의 격감과 노동력의 부족에 따른 농업용 기계가 보급되게 됨에 따라, 과거의 주로 인력에 의한 벼농사의 영농방식에 변화가 생기게 되었다. 그러한 영농전반의 변화들은 직파재배, 집단육묘, 비닐하우스를 이용한 못자리, 어린모 이앙법 등 다양한 방식으로 벼재배 방식에서도 나타나고 있다. 이러한 영농상황의 변화는 농업용수공급 현황에도 영향을 미쳐 물이용 형태가 과거와 많은 차이를 보임을 알 수 있다. 이러한 차이는 최근의 연구결과에서도 나타나고 있는데 2002년 농어촌연구원 '용수수급의 안정성 제고 연구 및 종합시험지구 운영'에 의하면 3개 저수지지구의 계획공급량과 용수공급량 비율이 $0.7{\sim}1.3$이며, 영농초기 $4{\sim}5$월에 특히 차이가 큼을 알 수 있었다. 2001년 한국건설 기술연구원의 '물관리 효율성 제고기술 연구보고서'에 의하면 $4{\sim}5$월에 큰 차이를 보이는 등 농어촌연구원과 비슷한 결과를 나타내었다. 본 연구는 중부지방인 경기 남부지역을 대상으로 영농방식에 대한 조사를 하고 농업용수 공급량을 측정하여 현행 농업용수량 산정기준에 의한 농업용수량과 비교함으로써 변화된 영농환경을 고려한 적정한 관개 용수량 산정방법을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다.악할 수 없었던 수체내의 많은 특징을 파악 할 수 있었다.. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.9년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner
Although the value of technology is evaluated by various methods, the result of technology valuation is different from evaluator and evaluation methods. Also the uncertainty on the result occurs with respect to the evaluation factors and evaluation model which should be considered. In the case of lack of data or comparison target, the credibility of the technology valuation result could be unsure. To decrease uncertainty of the technology valuation, Fuzzy concept and Fuzzy Comprehensive Evaluation method are applied instead of using existing methods which evaluate technology value(level) by the number. In the research, we firstly devide evaluation criteria into technology value factor and business value factor and evaluate the technology level for micro pressure wave reduction technology which has been developed in Korea. Technology value factor is marked as high level with 46%, and business value factor is very high with 44%, and the overall level of technology is evaluated between very high and high. It helps to compare to other technology in the rivalry by the factors as it can evaluate the value of technology by factors. The technology valuation method which is applied in this research is expected to use on analyzing technology level of new technology or alternative technology in many different field.
This paper proposes how to improve performance of the Korean document sentiment-classification system using semantic properties of the sentiment words. A sentiment word means a word with sentiment, and sentiment features are defined by a set of the sentiment words which are important lexical resource for the sentiment classification. Sentiment feature represents different sentiment intensity in general field and in specific domain. In general field, we can estimate the sentiment intensity using a snippet from a search engine, while in specific domain, training data can be used for this estimation. When the sentiment intensity of the sentiment features are estimated, it is called semantic orientation and is used to estimate the sentiment intensity of the sentences in the text documents. After estimating sentiment intensity of the sentences, we apply that to the weights of sentiment features. In this paper, we evaluate our system in three different cases such as general, domain-specific, and general/domain-specific semantic orientation using support vector machine. Our experimental results show the improved performance in all cases, and, especially in general/domain-specific semantic orientation, our proposed method performs 3.1% better than a baseline system indexed by only content words.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.37
no.1
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pp.49-70
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2011
This paper re-evaluated the research on the accounting information's effectiveness in military construction contracts, questioning the former research results on the central army's construction contract that was under the Qualification Assessment System, especially concerning the relations between the accounting information and the bidding ratios as well as the relations between the bidding rates and the defect rates, which targeted between 1 to 10 billions civil engineering, construction, electricity, telecommunication, and environment work types. Unlike the previous results, the relationship between the accounting information and the bidding rates was shown to be considerably limited that the bidding ratio could not be identified through the accounting information, while it could discern the relations with the defect rates. Furthermore, the proven results did not support the hypothesis that the differences in bidding rates could affect the defect ratio. However, through the prediction model of bidding and defect ratios, we could identity the accounting variables that influenced the ratios. Additionally through the results regarding the non-financial indexes in the Pre-Qualification items, the weight on these indexes could be adjusted. In conclusion, the research results has given us new understanding of the problems in the Qualification Assessment System which accounts for the majority of the current military construction contracts and provide validity on the government's expanded implementation of the Lowest Price Award System.
Orientation data of discontinuities are of paramount importance for rock slope stability studies because they control the possibility of unstable conditions or excessive deformation. Most orientation data are collected by using linear sampling techniques, such as borehole fracture mapping and the detailed scanline method (outcrop mapping). However, these data, acquired by the above linear sampling techniques, are subjected to bias, owing to the orientation of the sampling line. Even though a weighting factor is applied to orientation data in order to reduce this bias, the bias will not be significantly reduced when certain sampling orientations are involved. That is, if the linear sampling orientation nearly parallels the discontinuity orientation, most discontinuities orientation data which are parallel to sampling line will be excluded from the survey result. This phenomenon can cause serious misinterpretation of discontinuity orientation data because critical information is omitted. In the case study, orientation data collected by using the borehole fracture mapping method (vertical scanline) were compared to those based on orientation data from the detailed scanline method (horizontal scanline). Differences in results for the two procedures revealed a concern that a representative orientation of discontinuities was not accomplished. Equal-area, polar stereo nets were used to determine the distribution of dip angles and to compare the data distribution fur the borehole method versus those for the scanline method.
Community-based Question Answering system is a system which provides answers for each question from the documents uploaded on web communities. In order to enhance the capacity of question analysis, former methods have developed specific rules suitable for a target region or have applied machine learning to partial processes. However, these methods incur an excessive cost for expanding fields or lead to cases in which system is overfitted for a specific field. This paper proposes a multiple machine learning method which automates the overall process by adapting appropriate machine learning in each procedure for efficient processing of community-based Question Answering system. This system can be divided into question analysis part and answer selection part. The question analysis part consists of the question focus extractor, which analyzes the focused phrases in questions and uses conditional random fields, and the question type classifier, which classifies topics of questions and uses support vector machine. In the answer selection part, the we trains weights that are used by the similarity estimation models through an artificial neural network. Also these are a number of cases in which the results of morphological analysis are not reliable for the data uploaded on web communities. Therefore, we suggest a method that minimizes the impact of morphological analysis by using character features in the stage of question analysis. The proposed system outperforms the former system by showing a Mean Average Precision criteria of 0.765 and R-Precision criteria of 0.872.
Purpose: The purpose of tile study was to identify types of care needs of hospice patients and those from the family caregivers' perspective and to compare these two groups in reporting patients' care needs through Q-methodology. Methods: Twenty three Q-statements concerning care needs were selected through in-depth interviews of hospice patients. Data were collected from 20 hospice patients as well as 20 family caregivers respectively by sorting 23 Q-statements into 9 points standard. Data analysis was performed by using PC QUANL program. Results: Principal component analysis identified four types of care needs of the hospice patients. Overall, the accuracy of family caregiver reports was 48% in all types of care needs. Type 1 was named 'physical care needs type' for those whose greatest need was physical care to be free of pain and comfortable. The accuracy in Type 1 was 62.5%. Type 2 was named 'emotional care needs type' for those who would like to share love and intimacy with their family members. The accuracy in Type 2 was 20%. Type 3 was named 'spiritual care needs type' for those who would like to receive forgiveness from their God and prayers and visitation of clergy. The accuracy in Type 3 was 60%. Type 4 was named 'social care needs type' for those who would like to complete their ongoing work and to give service to others. The accuracy in Type 4 was 50%. Conclusion: There was a great difference between hospice patients and the family caregivers in reporting patients' care needs. Thus, hospice nurses need to educate family caregivers to more accurately assess patients' care needs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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