• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.1
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• pp.163-170
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• 2022

This paper introduces a method of extracting facial features due to unrefined inputs in real life and improving the problem of not guaranteeing the ideal performance and speed of the object recognition model through a storage algorithm through weight summation. Many facial recognition processes ensure accuracy in ideal situations, but the problem of not being able to cope with numerous biases that can occur in real life is drawing attention, which may soon lead to serious problems in the face recognition process closely related to security. This paper presents a method of quickly and accurately recognizing faces in real time by comparing feature points extracted as input with a small number of feature points that are not overfit to multiple biases, using that various variables such as picture composition eventually take an average form.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.2 s.95
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• pp.121-132
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• 2007

This paper addressed the issue of a generalized cost model for transit assignment. The model composed of walk time, waiting time (including transfer waiting time), line-haul time, transfer walk time, and fare. The weights of each component were supposed to be calculated using the stated preference (SP) data, which were collected prudently in order to reflect reality. The marginal rate of substitution and wage rate were applied to calculate the weights. The results showed that the weight of walking time per in-vehicle travel time (IVTT) was 1.507, the weight of waiting time (per IVTT) was 1.749, that of transfer time (per IVTT) was 1.474, and that of fare (per IVTT) was 1.476 for trips between inner-city areas in Seoul. Weights for each component were identified as 1.871, 1.967, 1.015, and 0.857, respectively, for trips between Seoul and Gyeonggi. Statistical significance existed between two cases and each variable was also statistically significant. Transit assignment using the relative weights estimated in this study was implemented to analyze the travel index in a macroscopic and quantitative basis. The results showed that average total travel times were 30.23 minutes and 63.29 minutes and average generalized costs were 2,510 won and 3,880 won for trips between inner-city areas in Seoul and between Seoul and Gyeonggi, respectively.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.5
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• pp.331-337
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• 2023

In this paper, we propose a deep learning model to detect lumbar 3 (L3) CT images to determine the occurrence and degree of sarcopenia. In addition, we would like to propose an optimization technique that uses oversampling ratio and class weight as design parameters to address the problem of performance degradation due to data imbalance between L3 level and non-L3 level portions of CT data. In order to train and test the model, a total of 150 whole-body CT images of 104 prostate cancer patients and 46 bladder cancer patients who visited Gangneung Asan Medical Center were used. The deep learning model used ResNet50, and the design parameters of the optimization technique were selected as six types of model hyperparameters, data augmentation ratio, and class weight. It was confirmed that the proposed optimization-based L3 level extraction model reduced the median L3 error by about 1.0 slices compared to the control model (a model that optimized only 5 types of hyperparameters). Through the results of this study, accurate L3 slice detection was possible, and additionally, we were able to present the possibility of effectively solving the data imbalance problem through oversampling through data augmentation and class weight adjustment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.421-422
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• 2015

Deep learning, a deepen neural network technology that demonstrates the enhanced performance of neural network analysis, has been getting the spotlight in recent years. The present study proposed a process to test the error rates of certain variables and predict big data by using R, a analysis visualization tool based on deep learning, applying the RBM(Restricted Boltzmann Machine) algorithm to deep learning. The weighted value of each dependent variable was also applied after the classification of dependent variables. The investigator tested input data with the RBM algorithm and designed a process to detect error rates with the application of R.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.1
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• pp.51-63
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• 2008

Previous studies for routing In USN (Ubiquitous Sensor Networks) appear to be unreliable due to the dependence on non-spatial data and the lack of map overlay analysis. Multiple spatial parameters and radio propagation modeling techniques were integrated to derive RSSI (Received Signal Strength Indicator) value between route nodes and produce a highly reliable path map. It was possible to identify area-wide patterns of USN route subject to many different Influences (e.g. the specific effects of radio blocking factors such as the visible area, road area, cell duplicated area, and building density), which cannot be acquired by traditional non-spatial modeling. The quantitative evidence concerning the USN route for individual cell as well as entire study area would be utilized as major tools to visualize paths in real-time and to select alternative path when failure or audition of route node occurs.

• Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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• v.34 no.1
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• pp.43-52
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• 2007

The supply and demand planning the pediatric dentists is earnest, because of the start of the dental specialist system on 2008 and aging society with low fertility. Therefore in order to develop the model, that is adequate to estimate demand for the pediatric dentists, a studies on the supply and demand planing of other health manpower were reviewed. The obtained results were as follows : 1. The health demand method was appropriate for demand estimation of the pediatric dentists. 2. There was independent variables needed for demand estimation model: prevalence, utilization rate, referral rate, fertility rate, productivity, annual working days, and so on. 3. Since statistical data for application of these variables was insufficient as result of searching, questionnaire researching and discussion of specialist may be necessary. 4. Each independent variables should be inducted into an equation by using a adequate regression model and then estimated.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.09a
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• pp.144-155
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• 1995

본 연구는 기술에 대한 대용개념으로 사용되고 있는 연구개발투자의 효과가 산업의 생산성 향상에 얼마만큼 기여하고 있는가에 관한 실증연구로, 그 효 과를 자체 연구개발효과와 파급효과로 나누어 측정하는 데 목적이 있다. 파 급효과의 경우, 중간재의 거래를 통한 체화된 파급효과와 산업간의 기술거리 로 인한 비체화된 파급효과로 나누어 한국 제조산업을 18개로 분류한 후 각 산업의 연구개발스톡을 측정하였으며, 연구개발투자의 체화된 파급효과 측정 을 위하여 산업 연관표를 이용하여 가중치를 계산하였다. 그리고, 비체화된 파급효과 측정을 위하여는 각 산업에서 고용하고 있는 전공별 연구원 수의 자료를 이용 기술거리를 구하였다. 본 연구에서는 각각의 가중치로 구한 연 구개발스톡, 체화된 연구개발 스톡, 그리고 비체화된 연구개발 스톡을 이용 하여 각 독립변수들에 대한 한계생산성을 구하였으며, 분석 방법으로는 단순 회귀분석과 함께 시계열의 효과와 산업간 효과를 고려하는 패널데이터 분석 을 시도하였다. 체화된 파급효과와 비체화된 파급효과 중 하나만을 변수로 포함하는 경우에는 추정치가 유의한 결과를 나타내고 있지만, 두 가지의 변 수를 모두 포함하는 경우에는 보호도 일정하지 않으며 비유의적인 결과를 보였다. 이러한 결과는 다중공선성에 의한 것으로 보인다. 두 가지 파급효과 에 대한 한계생산성 추정치는 기술과 연구개발투자가 외부성을 가지고 있으 며, 기술과 관련된 변수의 도입이 필요함을 시사한다. 또한 이러한 파급효과 의 추정치는 거시차원에서 연구개발 지원의 정당성에 대한 근거를 제시하고 있으며, 기술혁신을 위한 투자의 타당성을 실증적으로 보여주고 있다.사하였다. 이 사례 연구들의 결과는 각 계열사들의 상황에 따라 제시된 외주위탁 전략과 현재의 외주위 탁 전략이 일치할 때 정보 시스템에 대한 사용자 만족도가 보다 높은 것으 로 나타났다. 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.368-385
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• 2006

본 연구는 효율적인 공급사슬관리(SCM)을 위한 전략 정보시스템 구축에 그 목적이 있다. 이러한 효율적 공급사슬관리를 위한 전략정보시스템 구축에 영향을 주는 요인들을 파워 프로세스의 관점에서 파악하고 이를 실증 연구를 통해 보다 효율적인 전략정보시스템으로서의 SCM 전략의 대안을 제시하고자 한다. 따라서 공급사슬관리의 효율적 운영에 영향을 주는 요인에 관한 영향요인들에 관한 기존 연구와 함께 파워 프로세스의 요소와의 연계를 통해 전략정보시스템으로서의 SCM 전략 유형을 제시하고 이의 특징을 연구의 범위로 설정하고 있다. 이러한 연구의 목적과 연구범위를 위해, 먼저 선행 연구된 파워 프로세스의 권력 주체가 권력요소, 가치 욕구, 환경, 관계성이라는 기본적인 다섯가지 권력 결정변수들간의 동적 상호작용을 통해 새로운 가치를 창출하는 과정을 살펴보며, 이러한 파워프로세스에 의한 전략이 권력 결정변수에 대한 가중치에 의해 전략의 유형이 결정되며, 이 유형에 따르는 전략 효과는 그 가중치와 결정 변수들간의 상호작용에 크게 의존되고 있음을 밝혀내고자 한다. 또한, 공급기업과 공급받는 기업들간의 이러한 관계는 기업이 사용하고 있는 전략적 정보시스템(SIS)으로서의 SCM 전략 유형과 일반적으로 높은 상호작용을 하고 있는 것으로 판단되어지며, 더욱이 기업의 정보가치에 대한 높은 인식으로 인한 디지털 경제하에서의 상호간 전략적 형성을 위해서는 더욱 파워프로세스적 관점하에서 SCM 전략 유형과 전략적 정보시스템간의 통합적으로 고찰함으로써 그 유용성을 살펴볼 수 있고 그러한 결과는 기업성과에 밀접한 영향을 주고 있음을 본 논문에서 밝히고 있다.더십을 행사할 때 이러한 리더십은 경영성과에 긍정적인 결과를 유발하는 것으로 나타났다. 그러므로, 리더십 성과 향상을 위한 지식경영정보시스템은 파워결정요소적 측면에서 고려되어야 할 것이다. 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다. 진행하였다. 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.767-778
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• 2003

This paper presents a method for generating optimal fuzzy rules using a genetic algorithm. Fuzzy rules are generated from the training data in the first stage. In this stage, fuzzy c-Means clustering method and cluster validity are used to determine the structure and initial parameters of the fuzzy inference system. A cluster validity is used to determine the number of clusters, which can be the number of fuzzy rules. Once the structure is figured out in the first stage, parameters relating the fuzzy rules are optimized in the second stage. Weights and variance parameters are tuned using genetic algorithms. Variance parameters are also managed with left and right for asymmetrical Gaussian membership function. The method ensures convergence toward a global minimum by using genetic algorithms in weight and variance spaces.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.25 no.2
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• pp.261-267
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• 2012

In constructing a credit scorecard, each characteristic variable is divided into a few attributes; subsequently, weights are assigned to those attributes in a process called coarse classification. While partitioning a characteristic variable into attributes, one should determine appropriate cutpoints for the partition. In this paper, we propose a cutpoint selection method via penalization. In addition, we compare the performances of the proposed method with classification spline machine (Koo et al., 2009) on both simulated and real credit data.