Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.43
no.3
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pp.399-416
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2009
In this study, clustering methods with related tags were discussed for improving search and exploration in the tag space. The experiments were performed on 10 Delicious tags and the strongly-related tags extracted by each 300 documents, and hierarchical and non-hierarchical clustering methods were carried out based on the tag co-occurrences. To evaluate the experimental results, cluster relevance was measured. Results showed that Ward's method with cosine coefficient, which shows good performance to term clustering, was best performed with consistent clustering tendency. Furthermore, it was analyzed that cluster membership among related tags is based on users' tagging purposes or interest and can disambiguate word sense. Therefore, tag clusters would be helpful for improving search and exploration in the tag space.
Genome sequencing and microarray technology produce ever-increasing amounts of complex data that needs statistical analysis. Visualization is an effective analytic technique that exploits the ability of the human brain to process large amounts of data. In this study, biplot approach applied to microarray data to see the relationship between genes and samples. The supplementary data method to classify new sample to known category is suggested. The methods are validated by applying it to well known microarray data such as Golub et al.(1999), Alizadeh et al.(2000), Ross et al.(2000). The results are compared to the results of several clustering methods. Modified graph which combine partitioning method and biplot is also suggested.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.6
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pp.672-686
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2002
현재 단대단(End-to-End) 비디오 서비스의 질을 높이기 위해 많은 연구가 각 계층별로 진행되고 있다. 전송계층에서의 오류 제어(Error Control), 네트워크계층에서의 QoS (Quality of Service)모델, 표현 및 응용계층에서의 오류 강인성(Error resilience)/오류 은닉(Error concealment) 등이 연구 개발되고 있다. 그러나 계층 간의 연관성이 높은 부분에서의 통합을 통한 성능향상에 관한 연구는 그 필요성과 효율에 비해 아직도 미흡하다. 본 논문은 QoS 서비스 모델하에서의 적응적 FEC(Forward Error Correction) 적용 및 우선순위에 따른 비디오패킷(VP ,VideoPacket)을 통하여 효율적인 계층화 비디오 스트리밍을 단대단 QoS성능의 향상에 관점을 맞추어 제안한다. 제안하는 방식은 최소 화질 보장과 같은 효율에서 보다 적은 가격에서의 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여 통합형 서비스(IntServ, IS, Integrated Service) 의 자원예약을 사용하는 방법과 높은 가격의 자원 예약을 사용하지 않는 차별화 서비스(DiffServ, DS, Differentiated Service)를 적용했으며 이에 보장형 서비스의 특징을 공통을 가지기 위해 계층화 FEC를 적용하였으며 적절한 가격의 조절을 위하여 비디오패킷을 통한 데이터 분할을 적용하였다. 본 논문은 또한 최종 사용자의 만족도를 PSNR(Picture Signal to Noise Ration)과 PSNR에서 표현하지 못하는 부분의 평가를 위해 손상프레임율(DFR, Damaged Frame Ratio)과 오류프레임율(EFR,Error Frame Ratio)을 제안 이를 통해 평가하고자 한다. 제안하는 방식의 실험 결과는 비디오 코딩계층과 전송 계층, 네트워크 계층의 결합된 성능이며 이는 또한 화질의 개선뿐만 아니라 사용자의 가격문제에 대하여서도 비교 분석하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.324-329
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2006
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
In this paper, multilevel models are adopted to identify interactions among household members in trip making behaviors. The multilevel approach is a proper methodology to handle samples, which are extracted from a hierarchical structure universe. PSTP dataset is used in developing models and understand proportion of variations among individuals and household. The results of this study show that for activity participation and travel behavior household level variance is more than 1/4 of person level variance and therefore not negligible. The results confirm the importance of multilevel model in travel behavior analysis.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05a
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pp.215-220
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1998
기능분석은 발전소의 안전성에 관련된 중요한 기능들을 계층적으로 규명하고 기능의 목적, 관련되는 발전소변수, 기능간의 연관관계 등을 파악하고자 수행하며 과는 기능할당 운전원과 자동화시스템간의 역할부담을 결정하기 위해 활용된다. 기존의 발전소에 비하여 자동화시스템의 적극적인 활용이 기대되는 KALIMER MMIS는 운전원과 자동화시스템의 역할에 대한 체계적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 KALIMER MMIS 설계시 수행하는 발전소기능분석 및 기능할당에 대한 수행전학을 제시하고, 기능분석을 지원할 수 있는 지원시스템인 FAI(Function Analysis Interface)를 개발하였다.
To accomplish the educational objectives of a department, a system for CQI(Continuous Quality Improvement) is necessary. Improving the educational system by survey analysis is one of the most important factors for accomplishing the educational objectives. In general, survey analysis is carried out by using statistical distribution on an attribute or correlation analysis between two attributes. However, these analysis schemes have a limitation that they cannot find relations among various attributes. In this paper, an in-depth survey analysis method applying data mining techniques is presented. Data mining is a technique for extracting interesting knowledges from a large set of data. Survey from undergraduate students in the School of Computing of Soongsil University is analyzed in this paper by using a data mining tool, called Clementine. Results of Clementine analysis show the relationship between 'grade', and other attributes hierarchically, and provide useful information that can be applied in student consulting and program improvement.
Geostatistical data or point-referenced data have the information on the monitoring stations of interest where the observations are measured. Practical geostatistical data are obtained from a wide variety of observational monitoring networks that are mainly operated by the Korean government. When we analyze geostatistical data and predict the expectations at unobservable locations, we can improve the reliability of the prediction by utilizing some relevant spatial data obtained from different observational monitoring networks and blend them with the measurements of our main interest. In this paper, we consider the hierarchical spatial linear model that enables us to link spatial variables from different resources but with similar patterns and guarantee the precision of the prediction. We compare the proposed model to a classical linear regression model and simple kriging in terms of some information criteria and one-leave-out cross-validation. Real application deals with Sulfur Dioxide($SO_2$) measurements from the urban air pollution monitoring network and wind speed data from the surface observation network.
신재생에너지기술 개발인력 확보는 국가 에너지 안보의 확보 및 지속적인 성장을 가능하게 하는 주요 요인이다. 관련 사업추진에 있어 비효율성의 제거와 인적자원 개발 정책의 효과적인 추진을 위해서 신재생에너지 인력양성 사업에 대한 체계적인 성과평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 신재생에너지 인력양성의 평가를 위하여 적용가능한 방법론을 살펴 보았다. 기존 인력양성 방법론의 구분을 수정하여 인력 양성의 평가 방법을 성과점검, 요인통제분석, 사업의 파급효과 산출방법으로 분류하고 각 기준별 세부방법론을 제안하였다. 성과점검 방식에는 단순환산/일반질문법, 요인통제분석에는 AHP-DEA효율성 측정방법, 인적자본 축적모형방법이 포함될 수 있다. 마지막으로 사업의 파급효과 산출방법에는 산업연관분석 방법, 인력양성 산업연관도 작성 방법이 있다. 제안된 모형 중AHP-DEA효율성 측정방법은 신재생 에너지 인력양성 평가에 적용될 경우 DEA 모형의 객관성이라는 특징을 최대한 이용하는 동시에, 한계로 지적될 수 있는 변별력 분제를 체계적으로 보완하기위한 방편으로 AHP를 도입함으로써 적절한 인력양성 평가 방법론으로 적용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2010.11a
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pp.435-455
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2010
이 논문은 주식투자 결정과 도박(gamble)의 심리가 상호 연관성이 있는가와 관련된 것이다. 집계변수(aggregated level)에서 경기가 불황일 때, 개인투자가들은 직접 복권(lottery tickets)을 구입하거나 복권과 같이 일확천금을 누릴 수 있는 동시에 위험성(risk)을 수반하는 주식을 선호하는 경향이 있다. 즉 경기가 불황에 놓일 경우에는 개인투자가들은 이러한 복권형(lottery-type) 주식과 복권(lottery)의 구매 및 보유를 늘리는 경향이 있다는 것이다. 특히 이러한 경향은 저소득 계층(low-income investors)과 청년, 교육의 혜택을 덜 받은 부류의 독신자, 대도시 거주자, 미국의 경우 흑인(African-American)과 히스패닉 등의 사회적 약자 등으로 알려지고 있다. 이러한 일반적인 경우가 데이터를 통해 알아볼 수 있는 지와 관련하여 실증분석 하였다. 하지만 이 분석을 통하여 개인투자가들이 경기불황일 때 위험한(risky) 주식의 보유 경향을 늘린다는 가정을 지지할 수 있는 결과를 도출하지 못하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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