Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.23-26
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2000
정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과정이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터베이스에 존재하는 여러 유용한 지식을 추출하는 방법으로서 데이터 마이닝을 분류화, 클러스터링, 요약규칙, 시간에 따른 분석 및 예측등으로 분류하여 요약, 제시하였고, 이렇게 추출된 패턴, 정보, 지식들의 유용성을 측정하는 지표를 정리하였다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사결정 및 CRM 마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다.
Kim, Seoung-Suk;Jun, Beung-Suk;Kim, Ju-Sik;Ryu, Jeoung-Woong
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.07d
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pp.2846-2849
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2002
본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.181-190
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2002
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based) 상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는Template-based Reasoning 방법론을 제안 한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색 된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론(Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.4
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pp.443-450
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2007
In this paper, we propose a novel threshold selection method based on statistical information on gray-levels of given images and interval-valued fuzzy sets. In the proposed threshold selection method, the interval-valued fuzzy set is used to represent more definitely the relationship between a pixel and its belonging region, that is, the object and the background. Also the statistical information on gray-level is used to determine the rules and partitions of interval-valued fuzzy sets. To show the validity of the proposed method, we compared the performance of the proposed with those of conventional methods such as Otsu's method, Huang and Wang's method applied to 5 test images with various types of histograms.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.10
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pp.2597-2607
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1999
In this paper, we propose an efficient large item generation algorithm that overcomes the problem of the existing algorithm for making large items from quantitative attributes. The proposed algorithm splits dataset into variable size of intervals by min_split_support and merges the intervals according to the support of each interval. It reflects characteristic of data to generated large items and can generate finer large items than the existing algorithm. It is shown through the performance evaluation that our proposed algorithm outperforms the existing algorithm.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.10
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pp.3113-3118
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2000
A framework proposed in this paper includes representations of multi-objectives rule-basd constraint satisfaction problem(RCSP) and especially, flexible structure of RCSP which provides adequate solution sithin an expectation time and adaptively considers some change of constratraints on the RCSP. In this study, the power system implemented by above framework is entirely programmed by using a modeling system for the quantitative model and a rule-based constraint programming tool for the qualitative model. The results of an exemplary cse show how the structure that involves the problem representation gives the scheduler an effective decision and what are the advantages of the easy and diverse representation for considering the techmical characteristics of the units on the RCSP over the traditional problem.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.522-522
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2012
최근 각종 하천 개발 사업이 활발히 진행되면서 안정하도 평가가 활발히 이루어지고 있다. 안정하도 평가를 위해서는 흐름과 하천의 수리기하특성간의 관계를 연결시켜주는 기준유량이 필요한데 이러한 유량이 곧 유효유량이라 할 수 있다. 유효유량은 수년에 결쳐 연 유사량의 대부분을 이동시키는 유량의 평균값으로 정의되며, 적어도 일년에 한 번이나 두 번 또는 대부분의 경우 매년 여러번 발생하는 적당한 빈도의 유량규모에 의해 연 유사량의 대부분을 이동시키는 유량이다. 대표적인 유효유량 산정 프로그램인 Geo-tool은 유황곡선과 유사량 관계 곡선을 활용하여 유효유량을 계산한다. 프로그램에 입력하는 유량은 Bin 수와 지정하는 규칙에 따라 유량구간이 나뉜 후 각 구간별 평균유량에 대한 유사량을 산정한다. 이 때 산정된 구간별 유사량값과 이 구간의 유량이 발생한 일수를 산정함으로써 이 구간의 유량을 통해 발생한 연간 총유사량을 산정한다. 각 구간별 연간 총유사량으로부터 가장 많은 유사량을 이송시키는 구간에 해당되는 평균유량을 유효유량으로 선정하게 된다. 즉 유효유량은 유량범위 간격에 민감하게 반응하므로 Bin의 선정이 중요하다고 할 수 있다. 그러나 국내외에서 Bin 산정에 대한 명백한 기준이 없는 상황이므로 본 연구에서는 Arithmeic Bin과 Logarithmic Bin를 모두 사용하여 낙동강 중류 유효유량 산정에 가장 적합한 Bin의 수와 Bin 간격 산정 규칙을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1276-1279
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2015
물리적으로 연속된 도로에 하나의 위치를 특징 짖고, 특정화한 위치의 개별성을 보장받아 규칙적으로 주소를 부여하면 특정위치는 물론 주변위치도 추측 가능해진다. 그동안 도시화와 산업화로 인하여 도로의 입체화, 다각화, 고기능화가 진행하는 가운데, 도로관리제도는 광역에 걸친 다수의 기관들이 전문 분야와 공종별로 분할하고 있는 복잡한 모습을 하고 있다. 이는 시간이 지날수록 자유로운 의사소통과 기술공유, 집약된 의사결정 등을 어렵게 하고 다양한 문제를 드러내고 있어 더 이상 기존의 제도와 방식은 적합하지 않게 되었다. 따라서 본 연구는 도로관리상 최대 맹점이라 할 수 있는 도로상의 개별위치에 대한 정의 없이 경험에 의존하는 관리방식에서 탈피하여, 도로가 위치하고 있는 지번주소, 도로명 주소, 국가도로망체계 등의 도로주소정보를 코드화하여 이를 도로상에 규칙적으로 부여하는 방안을 제시하였다. 또한, 본 논문의 목적은 정보시대의 도로관리에 적합하도록 도로를 식별하고자 정의한 도로주소코드를 통해서 디지털 모델링에 적합한 표준화방안을 제시하는데 있다.
A trading system is a computer trading program that automatically submits trades to an exchange. Mechanical a trading system to execute trade is spreading in the stock market. However, a trading system to trade a single asset might occur instability of the profit because payoff of this system is determined a asset movement. Therefore, it is necessary to develop a trading system that is trade two assets such as a pair trading that is to sell overvalued assets and buy the undervalued ones. The aim of this study is to propose a relative value based trading system designed to yield stable and profitable profits regardless of market conditions. In fact, we propose a procedure for building a trading system that is based on the rough set analysis of indicators derived from a price ratio between two assets. KOSPI 200 index futures and S&P 500 index futures are used as a data for evaluation of the proposed trading system. We intend to examine the usefulness of this model through an empirical study.
Phase I clinical trial is called 'Dose finding study'. It is first step of experimenting on humans with new drugs developed through animal experiments or vitro experiments. The important area of interest in designing Phase I clinical trial is determining the dose that acceptable level to the patients and provides the greatest efficacy. In this paper, we explain about methods to determine the maximum tolerated dose using various stopping rules. The SM3, NM, Rim, J3, BSM methods are compared through simulation. And we consider how the methods might be reformed. As a result of the simulation, BSM estimated the MTD closest to the target toxicity probability. J3 method required the least number of subjects. These results are due to the feature of the stopping rules of both methods. The BSM adds 2 or 1 subject at the same dose level when there is a toxic reaction. In addition, the J3 method has a smaller number of subjects than the other methods. If the methods are improved by combining these features, MTD can be estimated more efficiently. If the total number of subjects can be reduced while using the stopping rule of the BSM, accurate estimation is possible for a small number of subjects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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