귀납적 학습방법들의 분류성능을 비교 평가하기 위하여 대표적 분류문제의 하나인 신용평가 문제를 사용하였다. 분류기로서 사용된 귀납적 학습방법론들은 통계학의 다변량 판별분석(MDA), 기계학습 분야의 C4.5, 신경망의 다계층 퍼셉트론(MLP) 및 Cascade Correlation Network(CCN)의 4 가지이며, 학습자료로는 국내 3개 신용평가기관이 발표한 신용등급 및 공포된 재무제표를 사용하였다. 신용등급 예측의 정확도에 의한 분류성능을 평가하였는데 연도별 평가와 시계열 평가의 두 가지를 실시하였다. Cascade Correlation Network이 가장 좋은 분류성능을 보였지만 4가지 분류기들 사이에 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 이는 사용된 학습자료가 갖는 한계로 인한 것으로 추정되지만, 성능평가 과정에 있어 학습자료의 전처리 과정이 분류성과의 제고에 매우 유효함이 입증되었다.
This study focuses on the development of dynamic assignment for evaluation and application for dynamic route guidance strategy. Travelers are classified according to information contents which they received pre/on trip. The first group have no traffic information, so they travel with fixed route. The second group have real-time shortest path and travel according to it. The last group have car navigation system or individual method(cellular phone, PDA-two way communication available) for traffic information on trip. And then they are assigned in accordance with the proposed multiclass dynamic assignment model. At this time the last group is gotten under control with DFS(decentralized feedback strategy). In use of this Process we expect that various traffic information strategy can be tested and also be the key factor for success of ITS, location of VMS(variable message sign), cycle of information, area of traffic information, etc).
This study presents an integrated data mining model for the credit evaluation of the customers of a capital company. Based on customer information and financing processes in capital market, we derived individual models from multi-layered perceptrons(MLP), multivariate discrimination analysis(MDA), and decision tree. Further, the results from the existing models were compared with the results from the integrated model using genetic algorithm. The integrated model presented by this study turned out to be superior to the existing models. This study contributes not only to verifying the existing individual models but also to overcoming the limitations of the existing approaches.
Future warfare is evolving with advanced science and technology, introducing a variety of unmanned and manned combat systems. These systems generate and exchange massive amounts of information, challenging current tactical communication systems as a foundation for future communication infrastructure. To analyze the information distribution capability of the Army TIGER corps, this paper examines four scenarios: standalone ground network operation, integrated network operation, load distribution, and error recovery. Utilizing M&S results, we highlight the potential of a multilayer integrated command and control network, incorporating ground, air, and space networks, to enhance the reliability and stability of the overall communication network.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2003.05a
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pp.217-222
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2003
Port Authority System has been regarded as one of the most efficient ways of port administration. The Korean government is now planning to setup PA system in Busan. Busan New Port is located in Kadok Island the ownership of which Busan City and Kyongnam Province have partly of jointly. So The new PA system is expected to have many complicated problems between Busan City and Kyongnam Province in many aspects. The purpose of this paper is to provide an empirical methodology about the best approach to these problems using AHP(Analytic Hierarchy Process).
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.142-144
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2002
대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.
This paper aims to presents a systematic procedure for the development of construction technology roadmap, which can consider the offshore wind farm on port. Then the weight among the large/medium/small classified construction technology has identified through the AHP(Analytical Hierarchy Process) approach using FGI(Focus Group Interview) and questionnaire study. Based on the priority for classified construction technology a construction technology roadmap for port offshore wind farm was also developed. The technology roadmap suggests the time frame(20 years, from 2016 to 2036) to complete R&D work for the classified construction technology of port offshore wind farm. Such construction technology roadmap can be utilized as a milestone in setting up the R&D strategy in the green port construction industry.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.405-407
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2000
인터넷과 전자상거래 등이 보편화됨에 따라 다수의 사용자 요구를 동시에 효율적으로 처리하며, 다양한 클라이언트/서버 요청을 신속하게 처리할 수 있는 다계층 구조의 분산처리 플랫폼에 대한 연구가 여러 연구 그룹에서 수행되고 있다. 이러한 연구 중의 하나가 자바를 이용한 Enterprise JavaBeans(EJB)[1]이다. EJB는 de facto 표준으로 규격화되어 있다. 본 논문에서는 EJB 컨테이너의 리소스 풀링(Resource Pooling) 서비스에 우선순위 기능을 적용하여 그 성능을 개선하는 방법을 제시한다. 우선순위 처리 기능을 갖는 리소스 풀링 서비스를 설계하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.1
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pp.144-152
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1996
In this paper, a pulse-mode digital multilayer neural network with a massively parallel yet compact and flexible network architecture is presented. Algebraicneural operations are replaced by stochastic processes using pseudo-random pulse sequences and simple logic gates are used as basic computing elements. The distributions of the results from the stochastic processes are approximated using the hypergeometric distribution. A statistical model of the noise(error) is developed to estimate the relative accuracy associated with stochastic computing in terms of mean and variance. Numerical character recognition problems are applied to the network to evaluate the network performance and to justify the validity of analytic results based on the developed statistical model. The network architectures are modeled in VHDL using the mixed descriptions of gate-level and register transfer level (RTL). Experiments show that the statistical model successfully predicts the accuracy of the operations performed in the network and that the character classification rate of the network is competitive to that of ordinary Back-Propagation networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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