• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.5
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• pp.197-202
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• 2021

Biometric technology using finger veins is receiving a lot of attention due to its high security, convenience and accuracy. And the recent development of deep learning technology has improved the processing speed and accuracy for authentication. However, the training data is a subset of real data not in a certain order or method and the results are not constant. so the amount of data and the complexity of the artificial neural network must be considered. In this paper, the deep learning model of Inception-Resnet-v2 was used to improve the high accuracy of the finger vein recognizer and the performance of the authentication system, We compared and analyzed the performance of the deep learning model of DenseNet-201. The simulations used data from MMCBNU_6000 of Jeonbuk National University and finger vein images taken directly. There is no preprocessing for the image in the finger vein authentication system, and the results are checked through EER.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.8
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• pp.2809-2817
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• 2010

The scholarly concern of train industry has been improved, since country focuses on this field. Especially, train maintenance facility has been studied for construction, because the facility is important to inspect the train that transports passenger and cargo. Various operation plans and criteria are considered to build train maintenance facility. In this paper, the decision making of train maintenance facility for construction is studied and analyzed with simulation, because mathematical theory is restricted to consider various operation plans and criteria. Through simulation, we analyze warm-up after selecting dependent factors, and extract data. The data is used to select a alternative in this problem, Multiple Attribute Decision Making(MADM). Previous study is difficult, complex and subjective for decision making. However, entropy measurement we used help decision maker for decision making, easily, simply, and objectively. This method can have decision maker choose the best alternative in case the train maintenance facility construction is fast revitalized.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.93-116
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• 2010

Ensemble approach is applied to the detection modeling of illegal cash accommodation (ICA) that is the well-known type of fraudulent usages of credit cards in far east nations and has not been addressed in the academic literatures. The performance of fraud detection model (FDM) suffers from the imbalanced data problem, which can be remedied to some extent using an ensemble of many classifiers. It is generally accepted that ensembles of classifiers produce better accuracy than a single classifier provided there is diversity in the ensemble. Furthermore, recent researches reveal that it may be better to ensemble some selected classifiers instead of all of the classifiers at hand. For the effective detection of ICA, we adopt ensemble size reduction technique that prunes the ensemble of all classifiers using accuracy and diversity measures. The diversity in ensemble manifests itself as disagreement or ambiguity among members. Data imbalance intrinsic to FDM affects our approach for ICA detection in two ways. First, we suggest the training procedure with over-sampling methods to obtain diverse training data sets. Second, we use some variants of accuracy and diversity measures that focus on fraud class. We also dynamically calculate the diversity measure-Forward Addition and Backward Elimination. In our experiments, Neural Networks, Decision Trees and Logit Regressions are the base models as the ensemble members and the performance of homogeneous ensembles are compared with that of heterogeneous ensembles. The experimental results show that the reduced size ensemble is as accurate on average over the data-sets tested as the non-pruned version, which provides benefits in terms of its application efficiency and reduced complexity of the ensemble.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.3 no.3
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• pp.45-53
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• 2000

Geographical Information Systems(GIS) overlay analyses, while ideal for performing spatial searches on nominally mapped criteria, are of limited use when multiple uncertian criteria are concerned. But, Multi-Criteria Evaluation(MCE) techniques offer a means of making complex siting decisions, involving multiple criteria. The integration of GIS and MCE techniques became rational and objective approach to perform land suitability analysis on the basis of multiple criteria. An example application based on the search for suitable sites for the collective facility area in the kimhae daechung park using IDRISI is described.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.6
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• pp.1119-1127
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• 2009

In PGA golf, total prize money and average score are good response variable related to golf skills such as driving distance, green in regulation and putts per green in regulation. But it's not easy to predict the winner of coming tournament. Thus I applied Neural Networks which has pretty good advantages for non-linear complex modeling to binary data. In neural network architectures, I applied NRBF and MLP architecture model for binary data which represent who had a win or not.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.17 no.1
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• pp.107-126
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• 1995

본(本) 연구(硏究)는 자본거래자유화정도를 명목상의 규제완화여부에 의해 판별하는 종래의 접근방법(接近方法)에서 벗어나, 형식적(形式的) 규제여부(規制與否)에 관계없이 자본거래(資本去來)가 실질적으로 경제적(經濟的) 유인(誘引)에 따라 얼마나 활발하게 이루어지고 있는가를 측정함으로써 자본거래자유화정도(資本去來自由化程度)를 평가할 수 있는 방법을 모색하고 있다. 이와 관련해서 본 연구는 모두 5가지 접근방법을 시도하고 있다. 그 첫째는, 총대외무역량대비 자본거래량비중으로서 자본거래량이 상대적으로 증가하면 자본거래자유화정도가 높다고 본다. 둘째는, 환율절하기대를 감안한 국내외실질 금리차로서 대내외자본거래(對內外資本去來)가 자유로울수록 국내외금리차(國內外金利差)는 낮아질 것이기 때문에, 동 금리차가 낮을수록 자본자유화정도가 높다고 본다. 동 지수로서는 통화선물시장의 존재 여부에 따라 위험포함 및 불포함 대내외금리차를 사용할 수 있다. 셋째로는, 다소 복잡한 계량경제학적 방법을 통해 국내외실질금리간의 연계관계를 측정하는 방법으로서 두번째 방법의 개선에 해당된다. 그리고 넷째로는, 셋째번 방법에 의한 연계관계를 시간변동지수로 전환하여, 시간의 경과에 따른 자본자유화정도의 변화를 측정하고 있다. 마지막으로는, 자본거래를 위험자산의 국제교역관계(國際交易關係)로 파악하여, 무역에 있어서의 산업내교역지수측정방법을 자본거래에 적용하여 자본거래총유출입지수를 측정하였다. 동 지수는 저축투자갭의 보정적(補正的) 거래차원을 넘어 위험자산거래 자체를 위한 자본거래의 정도를 측정함으로써 순수하게 자본거래 자체의 메커니즘에 의해 자생적으로 일어나는 자본거래의 활성화정도에 대한 척도가 될 수 있을 것으로 판단된다. 이상의 방법들을 주로 한국(韓國), 일본(日本), 대만(臺灣) 등에 적용해서 평가한 결과 한국의 자본거래자유화정도(資本去來自由化程度)는 일본에 비해서는 낮지만 대만에 비해서는 높으며, 특히 90년대 들어 크게 향상된 것으로 평가되었다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.7
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• pp.158-168
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• 1995

연삭숫돌 선택은 공작물제거량, 숫돌의 소모량, 표면정도 및 공작물의 물리적,화학적 특성을 고려하여 설정하는 것을 기본으로 한다. 연삭가공은 구성인자의 상호관계가 복잡하여 이중에서 어느한 요소만을 고려하여 설정하기 어렵고 정량적 기준 또한 정해져있지 않아 현실적으로는 숙련자의 정성적이고 경험적 지식에 따른 주관적 척도에 의존하는 것이 대부분이다. 또한, 연삭숫돌은 작업조건중에서 대량생산을 제외하고는 되도록이면 현장에 구비되어 있는 작업가능한 연삭숫돌 중에서 선택하는 것이 바람직하다. 따라서 본시스템에서는 이와같은 점을 고려하여 최적 연삭숫돌선택을 퍼지이론에 기초한 현장 숙련자의 지식을 활용하므로써 연삭숫돌선택의 효율성을 도모하는 동시에 현장에 연삭숫돌이 구비되지 않은 경우도 고려하여 연삭숫돌설정에 우선순위를 제시하므로써 작업자에 연삭숫돌선택의 유연성을 부여하였다. 또한, 실용성있는 전문가시스템의 구축을 위해 정성적이고 경험적인 지식의 활용을 위한 지식표현으로 설문조사에서 얻은 테이타를 x$^{2}$-분포에 따른 추정신뢰구간을 구해, 이를 토대로한 비대칭 삼각퍼지함수의 결정법을 제시하고, 이를 이용해서 구축한 시스템의 실행결과의 타당성을 비교하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.14 no.3
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• pp.395-402
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• 2002

This study proposed a muti-objective optimum design method for rational optimizing of orthotropic steel deck bridges. This multi-objective optimum design method was found to be effective in optimizing multi-objective problems, considering cost and deflection functions. It may ve difficult to optimize orthotropic steel deck bridges using a conventional optimization, since the bridges have several parts and show complex structural behaviors. Therefore, the Pareto curve can be obtained by performing the multi-objective optimization for real orthotropic steel deck bridges, using the multi-level technique with excellent efficiency. A reasonable and economical design can be attained using the Parato curve in the cost and deflection functions of the bridge. Thus, more reasonable design values can be determined based on a comparison with those using a conventional design procedure.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.21-24
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• 2001

본 논문은 신경 회로망을 이용하여, 전화망 대역의 음성, 즉, narrowband 음성에서 wideband 음성을 복원하고자 했다. BP 알고리즘을 사용하는 기존의 신경 회로망의 경우에는 음성과 같이 복잡하고 크기가 큰 훈련데이터에 대해서는 훈련이 제대로 되지 않는 단점이 있다. 그러므로 븐 논문에서는 이를 해결하기 위해 입력으로 들어온 LPC 켑스트럼 벡터를 k-means 알고리즘을 이용하여 미리 정한 개수의 cluster로 나눈 다음, 각각의 cluster에 대해 독립적인 신경 회로망을 적용했다 이로 인해 각각의 신경 회로망은 제한되고 서로 상관관계가 많은 음성들만 훈련하면 되므로, 기존의 신경 회로망에서 생기는 훈련의 정체를 개선할 수 있었다. 또 clustering 과정에서 생기는 오류를 보완하기 위해 후보신경 로망들의 출력에 fuzzy 개념을 적용해서 최종 출력을 내도록 했다 실험 결과에서, 제안한 알고리즘은 기존의 codebook mapping 알고리즘보다 스펙트럼 거리척도에 의한 비교 및 주관적인 음질 평가 양쪽에서 개선된 성능을 보였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.8
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• pp.2106-2112
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• 1999

In decision-making, information is the thing manufactured as the useful type for decision -making. We can improve the efficiency of decision-making by elimination of unnecessary information. Rough set is the theory that can classify and reduce the unnecessary. But the reduction process of rough set becomes more complex according to the number of attribute and tuple. After eliminating of the dispensable attributes using $\chi$2 and rough set, the indispensable attributes are used for the units of input layers in neural network. This rough-neural network can support more correct decision-making of neural network.