Huge information has been made due to the current computing environment and could not be acceptable. People want the information which they can understand and accept easily. They may want not only simple information but also knowledge. That is why data mining becomes a center of information. We use RFM analysis in order to create customer score. Customers are classified into five groups(most oxcellenrexcellenycommoflowerilowest) for a various marketing activities. We can found the significant patterns in each group, and classify customers from loyal customers to leaving customers in the near future by the indirect data mining(e.g. association analysis) and the direct data mining(e.g. decision tree, logistic regression analysis, etc.), which are named in this study. Our research focuses on the advanced models by applying the association rules in data mining. Our results indicate that the indirect data mining and the direct data mining seem to have same outputs, but the former shows more clear pattern then the latter one.
In metal cutting processes, cutting conditions have an influence on reducing the production cost and deciding the quality of a final product. Process planners usually make modification to recommended cutting parameters obtained from machining data handbooks in order to satisfy requirements for individual operation. The modified cutting parameters also need to be examined for the safe machining. In this paper, a new operation planning system that allows the generation and check of modified cutting parameters is proposed for the milling process. A neural network methodology is introduced to identify mathematical models for generation of the modified cutting parameters, and several simplified rules and equations are presented for the check of the cutting parameters. Finally, the results are demonstrated with an example part.
The practical English-Korean machine translation system should be able to translate long sentences quickly and accurately. The intra-sentence segmentation method has been proposed and contributed to speeding up the syntactic analysis. This paper proposes the syntactic category prediction method using decision trees for getting accurate parsing results. In parsing with segmentation, the segment is separately parsed and combined to generate the sentence structure. The syntactic category prediction would facilitate to select more accurate analysis structures after the partial parsing. Thus, we could improve the parsing accuracy by the prediction. We construct features for predicting syntactic categories from the parsed corpus of Wall Street Journal and generate decision trees. In the experiments, we show the performance comparisons with the predictions by human-built rules, trigram probability and neural networks. Also, we present how much the category prediction would contribute to improving the translation quality.
Hydrothermal tourmaline occurs as aggregates or dissemination in the diaspore nodule from an aluminum-rich clay deposit, Milyang, southeastern Korea. Most crystals of tourmaline show complex textures that are finely zoned. The fine-scale chemical zonation of hydrothermal tourmaline reflects the fluctuation conditions that would be expected from fluid mixing in open systems. Oscillatory chemical zoning in tourmaline formed and showed similar patterns, regardless of its crystallographic directions. Mg was enriched in the early stage of crystal growth while Fe was enriched in the later stage, with fluctuations of the ratio of Fe to Mg. Chemical analysis, BSE images, and X-ray compositional maps confirm that the oscillatory Boning in tourmaline is exclusively controlled by the variations of Fe and Mg contents, but the contribution of boron to the zonation is insignificant. The fact that tourmaline altered to diaspore and dickite indicates that tourmaline was unstable with respect to these aluminous minerals as the B, Fe, and Mg activities decreased. Therefore, the aluminum activity may control the stability of tourmaline in the hydrothermal system.
Many biomedical research groups have been trying to share their outputs to increase the efficiency of research. As part of their efforts, a common ontology named Gene Ontology(GO), which comprises controlled vocabulary for the functions of genes, was built. However, data from many research groups are distributed and most systems don't support integrated semantic queries on them. Furthermore, the semantics of the associations between concepts from external classification systems and GO are still not clarified, which makes integrated semantic query infeasible. In this paper we present an ontology matching and integration system, called AutoGOA, which first resolves the semantics of the associations between concepts semi-automatically, and then constructs integrated ontology containing concepts from GO and external classification systems. Also we describe a web-based application, named GOGuide II, which allows the user to browse, query and visualize integrated data.
2010년 11월 05일부터 11월 29일 중 총 12일간 진천 소재 충북대학교 천문대의 60cm 반사망원경과 ST-8 CCD 카메라를 이용하여 BD And의 BVR CCD 측광 관측을 수행하여 처음으로 BVR 광도 곡선을 완성하였다. 또한, 극심시각 결정을 위한 측광관측이 레몬산 천문대 1m 반사 망원경과 충북대학교 천문대의 35cm 망원경으로 수행되었다. 우리의 관측을 통하여 모두 19개의 극심시각을 새로이 결정하였다. 새로운 관측은 이 별의 공전주기가 이전까지 알려진 0.4629일이 아니라 그 두 배인 0.9258일이며, 기산점도 반주기 바뀌어야 함을 보여준다. BD And의 광도요소를 $MinI=HJD2434962.8602+0.^d9258054E$으로 새롭게 개정하였다. 이 광도요소로 작성한 우리의 BVR 광도곡선은 제1식과 제2식의 깊이가 거의 비슷하며, 식바깥 부분에 잘 발달된 파형 모양을 보인다. 이는 BD And가 짧은 주기의 RS CVn형 식쌍성임을 나타내는 것이다. 우리의 극심시각을 포함한 총 130개의 극심시각에 대한 (O-C)도를 작성한 결과, BD And의 공전주기가 규칙적으로 변화하는 것을 발견하였다. 이 변화를 보이지 않는 제3천체에 의한 광시간 효과로 가정하여, 궤도이심율이 0.78이며, 9.19년의 주기를 가진 광시간 궤도를 결정하였다. 우리의 광도곡선을 2003년 Wilson-Devinney 쌍성 모형으로 분석하여 광도곡선 해를 질량비 q=0.094, 궤도경사각 $i=85.^{\circ}4$, $T_1=6365(K)$, $T_2=6250(K)$, $R_1=1.132(Rsun)$, $R_2=1.304(Rsun)$와 같이 산출하였다. 식바깥에서 나타나는 파형 모양의 변화는 주성의 표면에 매우 큰 흑점으로 잘 설명되며, BVR 광도곡선에서 각전체 광도의 각 8.3%, 10.0%, 11.7%에 해당되는 제3 광도가 검출되었다. 이는 주기연구에서 제안된 제3천체의 존재 가능성을 더 공고히 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.128-132
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2012
물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
By analyzing the recognition analysis and motivation method of the determinants, this study investigates the future development direction of health exercise biodata analysis face-to-face practice education content. The participants were 40 millennial and zoomers (MZ) generation college graduates. Factors related to the decision to participate in face-to-face practice classes in the field of health exercise biodata and bio-digital content convergence technology in the era of COVID-19 were measured. Of the participants, 67.5% voluntarily decided to participate in small group classes while observing social distancing rules. This study presented the most effective and learning motive methods to participate in face-to-face training. Health exercise biodata needs improvement in terms of integrating with adjacent disciplines such as big data.
This paper examines the ongoing research on ways to improve cybersecurity during the entire life cycle of weapons systems applied in advanced countries such as the United States, analyzes restrictions on obtaining domestic weapons systems, and presents effective security evaluation measures. By consistently performing mission-based risk assessment in the cybersecurity test and evaluation plan suitable for domestic circumstances at all stages of acquisition, important information is provided to major decision-making organizations in a timely manner to support decision-making, and to respond to identified vulnerabilities in cybersecurity. It is proposed to set the rules of engagement so that the protection measures can be verified, and a simulated invasion is proposed. In addition, the proposed cybersecurity test and evaluation system was compared with the domestic weapon system test and evaluation. Through this, the mission-based risk assessment element was grafted into the cybersecurity test and evaluation system research conducted so far to identify risks in a timely manner between acquisition projects, thereby supplementing the capability to support major decision-making.
Product line engineering(PLE) is one of the recent and effective reuse approaches that enables developing a number of applications by instantiating a core asset. Elements of a core asset are product line architecture(PLA), component, and decision model. Among these elements, PLA is the key element since it defines the overall structure of the core asset. Although numerous PLE methodologies have been introduced, it is still unclear what should be the elements of a PLA and how to systematically instantiate it for specific applications. Formal specifications can play a key role in defining detailed and precise instantiation process. In this paper, we first present a meta model of PLA and show how to specify PLA in a formal language, Object-Z. Then, we propose instantiation rules using formal specification and those rules precisely define constraints for instantiating PLA. By applying the proposed formal specification, we believe PLA instantiation can be carried out precisely and correctly, yielding high quality software development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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