Learning program's behavior using machine learning techniques based on system call audit data is an effective intrusion detection method. Rule teaming, neural network, statistical technique, and hidden Markov model are representative methods for intrusion detection. Among them neural networks are known for its good performance in teaming system call sequences. In order to apply it to real world problems successfully, it is important to determine their structure. However, finding appropriate structure requires very long time because there are no formal solutions for determining the structure of networks. In this paper, a novel intrusion detection technique using evolutionary neural networks is proposed. Evolutionary neural networks have the advantage that superior neural networks can be obtained in shorter time than the conventional neural networks because it leams the structure and weights of neural network simultaneously Experimental results against 1999 DARPA IDEVAL data confirm that evolutionary neural networks are effective for intrusion detection.
As software is developed for many applications and software defects have caused serious problem sin those applications, the concern of software quality evaluation increases rapidly. Although there has been many efforts for establishing standards for software evaluation, such as ISO/IEC 9126, they provide only a framework for defining quality characteristics and evaluation process. They, however, do not provide practical guidances for deriving resonable weight value criteria for software evaluation. This paper presents a method to draw quantitative weight values from evaluator's subjective data in the process of software evaluation as observing the ISO/IEC 9126 standard. To eliminate the evaluators' subjectiveness and the uncertainty of weight value during evaluation, the Dempster-Shafer (D-S) theory is adopted and utilized. In this paper, the D-S theory is supplemented with an improved merge rule to reduce the bias of weight value when they are merged with other evaluator's weight value. The proposed merge rule has been tested and proved with actual evaluation data.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2007.10a
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pp.84-90
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2007
일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.
The purpose of this study is to review the various valuation techniques of intangible assets. The value of intangible asset by the income approach can be measured as the present value of the economic benefit over the intangible asset's remaining useful life. The typical methods used in intangible asset economic income projections include extrapolation method, life cycle analyses, sensitivity analyses, simulation analyses, judgment method, and tabula rasa method. There are several methods available for estimating capitalization rates and discount rates for intangible asset, in which we have discussed market extraction method, capital asset pricing model, built-up method, discounted cash flow model, and weighted average cost of capital method. As the capitalization methods for intangible asset, relief-from-royalty method, excess earnings capitalization method, profit split method, residual from business enterprise method, postulated loss of income method and so on have been reviewed.
The traditional animal phylogenetic tree is to align the body structure of the animal phylums from simple to complex based on the initial development character. Currently, molecular systematics research based on the molecular, it is on the fly, is again estimating prior trend and show the new genealogy and interest of the evolution. In this paper, we generate the training set which is obtained from a DNA sequence ans apply to the classification. We made use of the mitochondrial DNA for the experiment, and then proved the accuracy using the MEGA program which is anaysis program, it is used in the biology field. Although the result of the mining has to proved through biological experiment, it can provede the methodology for the efficient classify and can reduce the time and effort to the experiment.
This paper describes the arousal measurement and control system using fuzzy logic to prevent drowsy driving. Sugeno's method was used for fuzzy inference in this study. Arousal evaluation and control criteria were modified from result of Nz-IRI analysis depending on arousal sate. Membership function and rule base of fuzzy inference were determined from the modified arousal level criteria When lRl (Inter-SIR Interval) was shorter than 60sec, outputs of both methods were changed from small to big, but output of three step warning method was same level until the next warning range. Since output of fuzzy inference tracked well the change of subject's arousal level, problems of three step warning method could be overcome by fuzzy inference method Furthermore, the output of the fuzzy inference was highly correlated with Nz(r = 0.99). Therefore, the fuzzy inference method for evaluation and the control of arousal will be more effective at real driving situation than three step warning method.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.28
no.3
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pp.65-82
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2011
Statement of responsibility in bibliographical records plays a key role in clarifying intellectual responsibility of the work, and it also plays a role in making up access points. However, cataloging rules for the statement of responsibility mostly deal with the distinction between the principal role and minor roles. This becomes a problem because the responsibility type itself is more important than the order of the types. For this reason, in this paper I will explore improvements of the description methods of statement of responsibility by organizing the role indicators. Namely, using the role indicators more effectively than the current description methods do, we can collocate the dispersed statements of responsibilities. The role indicators can also be used for an author facet in information retrieval and can provide additional information for authority control.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.21
no.1
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pp.1-34
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2014
In urban as well as rural areas, there is a vigorous movement to establish cooperatives which are based on the Framework Act On Cooperatives. Eight months after the enforcement of the law, more than 600 cooperatives reported their articles of association to the competent Mayor/Governor in rural areas. Considering the population distribution in urban and rural areas, this is not a small number. Though recently established rural cooperatives are acting throughout diverse business sectors, cooperatives in agricultural sector, which engage in agricultural production, processing and sales, occupy the largest portion of all the rural cooperatives. There are two types of juridical person that are allowed to engage in the agricultural production, processing and sales by the laws. They are Farm Association and Agricultural Business Corporation. Now in rural Korea, farmers tend to establish cooperatives by the Framwork Act On Cooperatives which are in the same business sector with Farm Association or Agricultural Business Corporation. There are many needs to improve legislation regarding cooperatives. Above all, the laws about Farm Association and Agricultural Business Corporation are in urgent need of improvement for the emerging rural cooperatives to be treated fairly.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.1
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pp.7-13
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2002
Almost applications using fuzzy theory are based on the fuzzy inference. However fuzzy inference needs much time in calculation process for the fuzzy system with many input variables or many fuzzy labels defined on each variable. Inference time is dependent on the number of arithmetic Product in computation Process. Especially, the inference time is a primary constraint to fuzzy control applications using microprocessor or PC-based controller. In this paper, a simple fast fuzzy inference algorithm(FFIA), without loss of information, was proposed to reduce the inference time based on the fuzzy system with triangular membership functions in antecedent part of fuzzy rule. The proposed algorithm was induced by using partition of input state space and simple geometrical analysis. By using this scheme, we can take the same effect of the fuzzy rule reduction.
Since data mining attempts to find unknown facts or rules by dealing with also vaguely-known data sets, it always suffers from high error rate. In order to reduce the error rate, many researchers have employed multiple models in solving a problem. In this research, we present a new type of multiple models, called DyMoS, whose unique feature is that it classifies the input data and applies the different model developed appropriately for each class of data. In order to evaluate the performance of DyMoS, we applied it to a real customer churn problem of an automobile insurance company, The result shows that the DyMoS outperformed any model which employed only one data mining technique such as artificial neural network, decision tree and case-based reasoning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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