Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2000.05a
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pp.115-121
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2000
본 연구는 인공신경망 모형에서 최적 입력 변수를 선정하기 위하여 새로운 선처리 기법인 약체연결뉴런 제거법을 제안하고 그 예측력의 우월성을 순수 인공신경망과 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델과 각각 비교했으며, 그 결과를 보면 본 연구에서 제안하고 있는 약체연결뉴런 제거법에 의해 입력변수 선정과정을 거친 모델의 성과가 순수 인공신경망이나 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델에 비해 예측적중율이 우수한 것으로 나타났다.
The export of the containers consists of two steps, carrying them into the container yard and, then, out to the ship. For the safety of the ship, the heavier container should be loaded at the lower part of the ship. Because of this, the container rehandling happens during carrying out to the ship, and the number of the rehandling container is an important factor for the loading and unloading capability. There has been many studies for utilizing the idle times after loading the containers in the container yard. This study suggests the method of decreasing the number of container rehandling by preprocessing the container using the information about the weight of the container. This method is the preprocessing one which can decrease, during carrying into the container yard, the number of container rehandling which can happen during carrying out to the ship, and, according to the simulation test, it showed to be more effective than other method.
Since Dr. John J. Hopfield has proposed the HOpfield network, it has been widely applied to the pattern recognition and the routing optimization. The method of Jian-Hua Li improved efficiency of Hopfield network which input pattern's weights are regenerated by SVD(singluar value decomposition). This paper deals with Li's Hopfield Network by linear pre-processing. Linear pre-processing is used for increasing orthogonality of input pattern set. Two methods of pre-processing are used, Hadamard method and random method. In manner of success rate, radom method improves maximum 30 percent than the original and hadamard method improves maximum 15 percent. In manner of success time, random method decreases maximum 5 iterations and hadamard method decreases maximum 2.5 iterations.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.469-477
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2000
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.04a
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pp.251-258
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2000
인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05c
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pp.1567-1570
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2003
장바구니 데이터들로 구성된 다중데이터베이스를 마이닝 하기 위한 선처리 작업으로는 Ideal&Goodness 기법이 있으며, Ideal&Goodness기법은 유사한 항목이 존재하는 데이터베이스간의 식별이 불가능하다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 기법은 항목으로만 구성된 집합을 생성하여 데이터베이스간의 거리를 측정하고 항목집합간의 식별능력을 향상시키기 위하여 항목과 지지도를 갖는 항목 데이터 집합을 생성하고 지지도에 대한 확률을 계산한 후, 이를 비교 연산하여 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 장바구니 분석을 위한 선처리 단계로써 활용 가능한 클러스터링 기법을 제안하며 성능평가를 통하여 데이터베이스간의 우수한 식별 능력을 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.631-634
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2001
가상 현실이나 게임 제작 분야에서는 움지임에 따른 변형을 실시간으로 처리하는 것이 요구되고 있다. 변형 처리를 위한 일반적인 모델은 질량-스프링(mass-spring) 방법을 이용한 것으로, 그 구현이 쉽고 처리 속도가 빨라 대화형 시스템(interactive system)에서 실시간 처리를 위한 모델로 주목되고 있다. 반면에, 이 모델은 외부의 제어에 대하여 super-elastic한 문제를 내포하여 그 적용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 스프링 모델의 근본적인 문제인 super-elastic 문제를 극복하기 위한 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하이브리드 접근 방식으로, 이산 점 사이의 내부 힘들을 선처리(pre-processing)하여 elastic한 성분을 나누어 처리한다. 선처리 과정에서는 변형 물체의 물리적 속성에 따라 늘어나는(elongation) 성분과 굽어지는(bending) 성분을 따로 처리함으로써, 극심히 늘어나는(super-elongation) 문제를 극소화할 수 있다. 본 논문의 결과로는 빈번한 제어에 대응되는 움직임을 빠르게 생성할 수 있음을 보이며, 안정적이면서 그럴 듯한 움직임을 생성할 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.204-207
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2003
실시간으로 배경에서 분리된 정확한 얼굴 영역을 찾아내는 것은 인식의 가장 기본적인 선행과제이다 얼굴을 찾기 위한 방법 중에 특징기반의 모서리(edge) 정보의 추출과 ellipse fitting 알고리즘을 이용하여 배경으로부터 얼굴을 효과적으로 분리해낸다. 얼굴인식을 하기 위한 얼굴 데이터베이스를 선처리 되어진 배경과 분리된 영상이 검출 된다.
In this study we have investigated the effect of Caesalpina sappann L. extracts on the apoptosis in NIH3T3 cells exposed to methylmethan sulfonate (MMS), an alkylating agent. MTT assay study showed that Caesalpina sappan L. extracts potentiate the MMS-induced viability. Cell morphology studies, acridine orange (AO) staining, and DNA fragmentation analysis indicated that the postincubation of Caesalpina sappan L. extracts increase the nuclear condensation of MMS-induced apoptotosis. These results suggest that Caesalpina sampan L. extracts contain components potentiating MMS-induced apoptosis of NIH3T3 cells.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.340-342
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2002
다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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