This study examined location determinants of FDI inflows in developing countries. I proposed and test modified gravitiy model empirically that include host country locational determinants, gravity link variable and home country control variable. The main findings are: countries with a larger market size, faster economic growth, higher per capita income, higher quality of human capital, higher level of foreign stock and more liberalized economic regime attracted relatively more FDI inflows.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.388-395
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1999
본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.06a
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pp.359-368
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2001
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1512-1513
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2015
본 연구에서는 다차원 추천시스템을 기반으로 동영상 음악추천 시 평가 함수R을 극대화하기 위한 각 다차원 구성요소들은 무엇이고, 이들의 상대적 가중치에 대하여 연구하였다. 일반적으로 추천시스템의 구성변수가 많아질수록 평가 함수R을 극대화하는 것이 유리하나, 계산의 복잡성으로 예측성능과 추천유효성을 저해할 수 있어 구성변수의 증가와 추천 성능을 동시에 해결하는 것이 필요하다. 연구대상 음악동영상은 일반 영상과 달리 오디오 정보와 시선 정보를 싱크하여 감정의 흐름을 추론한다. 실험 대상자는 사용자가 선호할 것으로 예상되는 음악동영상을 추론하기 위하여 대학생으로 한정한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.471-474
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2022
음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.
The accurate official map of air temperature does not exist for the Hawaiian Islands due to the limited number of weather stations on the rugged volcanic landscape. To alleviate the major problem of temperature mapping, satellite-measured land surface temperature (LST) data were used as an additional source of sample points. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) system provides hypertemperal LST data, and LST pixel values that were frequently observed (${\ge}$14 days during a 32-day composite period) had a strong, consistent correlation with air temperature. Systematic grid points with a spacing of 5km, 10km, and 20km were generated, and LST-derived air temperature estimates were extracted for each of the grid points and used as input to inverse distance weighted (IDW) and cokriging methods. Combining temperature data and digital elevation model (DEM), cokriging significantly improved interpolation accuracy compared to IDW. Although a cokriging method is useful when a primary variable is cross-correlated with elevation, interpolation accuracy was sensitively influenced by the seasonal variations of weather conditions. Since the spatial variations of local air temperature are more variable in the wet season than in the dry season, prediction errors were larger during the wet season than the dry season.
Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data consists of each cell's RNA expression extracted from large populations of cells. One main purpose of using scRNA-seq data is to identify inter-cellular heterogeneity. However, scRNA-seq data pose statistical challenges when applying traditional clustering methods because they have many missing values and high level of noise due to technical and sampling issues. In this paper, motivated by analyzing scRNA-seq data, we propose a novel spectral-based clustering method by imposing different weights on genes when computing a similarity between cells. Assigning weights on genes and clustering cells are performed simultaneously in the proposed clustering framework. We solve the proposed non-convex optimization using an iterative algorithm. Both real data application and simulation study suggest that the proposed clustering method better identifies underlying clusters compared with existing clustering methods.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.4
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pp.326-333
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2015
A turbo fan engine performance analysis program combined with a particle swarm optimization(PSO) has been developed to optimize the major design parameters of the combat aircraft gas turbine engine. The optimized parameters includes bypass ratio, fan pressure ratio, high pressure compression ratio and burner exit temperature. The objective parameters have been determined using a multi-objective function consisting of the net thrust and specific fuel consumption along a weight function. The basic model for the combat aircraft gas turbine engine has been selected as the F404 turbofan engine which is widely used in the combat aircraft, F-18 and Korean high level training aircraft, T-50. The optimal conditions of four parameters have been obtained for various design conditions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.4
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pp.455-461
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2002
This paper presents a new parametric log line equation of polar form for Hough transform in log-polar plane, in which it can remove the well-known unboundedness problem of Hough parameters. Bolduc's method is used to generate a log-polar image dividing the fovea and periphery from a Cartesian image. Edges of the fovea and periphery are detected by using the Sobel mask and the proposed space-variant gradient mask, and are combined in the log-polar plane. The sampled points that might constitute a log line are quite sparse in a deep peripheral region due to severe under-sampling, which is an inherent property of LPM. To cope with such under-sampling, we determine the values of cumulative cells in Hough space by using the space-variant weighting. In our experiments, the proposed method demonstrates its validity of detecting not only the lines passing through both the fovea and periphery but also the lines in a deep periphery.
In this study, we compared the efficiency of container terminals using DEA. To do this, we designed an AHP/DEA hybrid model using AHP and DEA, and evaluated the efficiency by comparing the container terminal operation company in Gwangyang(KEC, KIT, GICT) and Busan(HBCT, DPCT, KBCT, UPT, Gamman, PNC, PNIT, HJNC, HPNT). The proposed model can control the number of selected promising container terminal by applying DEA-AR model. This model can also improve the credibility of analysis by using objective weights through the AHP application to efficiency evaluation data and normalizing the evaluation data to apply AHP and DEA. The model assumes inputs to be container crane, transfer crane, yard tractor, and reach stacker and output as container traffic. The result shows that DPCT was an efficient DMU.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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