Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.9
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pp.2055-2062
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2013
Digital evidence which is the new form of evidence to crime makes little difference in value and function with existing evidences. As time goes on, digital evidence will be the important part of the collection and the admissibility of evidence. Usually a digital forensic investigator has to spend a lot of time in order to find clues related to the investigation among the huge amount of data extracted from one or more potential containers of evidence such as computer systems, storage media and devices. Therefore, these evidences need to be ranked and prioritized based on the importance of potential relevant evidence to decrease the investigate time. In this paper we propose a methodology which prioritizes order in which evidences are to be examined in order to help in selecting the right evidence for investigation. The proposed scheme is based on Fuzzy Multi-Criteria Decision Making, in which uncertain parameters such as evidence investigation duration, value of evidence and relation between evidence, and relation between the case and time are used in the decision process using the aggregation function in fuzzy set theory.
The objective of sewer rehabilitation is to improve its function while eliminating inflow/infiltration (I/I) and insufficient carrying capacity (ICC). Such rehabilitation efforts, however, have not been particularly successful due to a lack of sewer data and unsystematic field practices. The present study aimed to solve these problems by developing a decision making model consisting of two models: the rehabilitation weighting model (RWM) and the rehabilitation priority model (RPM). In RWM, the I/I of each pipe in a drainage district is estimated according to various defects, with each defect given an individual weighting factor using an analytic hierarchy process (AHP). RPM determines the optimal rehabilitation priority (ORP) using a genetic algorithm (GA). The developed models can be used to overcome the problems associated with unsystematic practices and, in practice, as a decision making tool for urban sewer system rehabilitation.
The major purpose of this study is to evaluate methodologies to predict the injury severity of pedestrian-vehicle collisions. Methodologies to be evaluated and compared in this study include Binary Logistic Regression(BLR), Ordered Probit Model(OPM), Support Vector Machine(SVM) and Decision Tree(DT) method. Valuable insights into applying methodologies to analyze the characteristics of pedestrian injury severity are derived. For the purpose of identifying causal factors affecting the injury severity, statistical approaches such as BLR and OPM are recommended. On the other hand, to achieve better prediction performance, heuristic approaches such as SVM and DT are recommended. It is expected that the outcome of this study would be useful in developing various countermeasures for enhancing pedestrian safety.
Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and non-occurrence section in gneiss area, a prediction technique was developed by the use of a decision tree model, which is one of the statistical analysis methods. The slope hazards data of Seoul and Kyonggi Province, which were induced by heavy rainfall in 1998, were 104 sections in gneiss area. The number of data applied in developing prediction model was 61 sections except a vacant value. Among these data, the number of data occurred slope hazards was 34 sections and the number of data non-occurred slope hazards was 27 sections. The statistical analyses using the decision tree model were applied to chi-square statistics, gini index and entrophy index. As the results of analyses, a slope angle, a degree of saturation and an elevation were selected as the classification standard. The prediction model of decision tree using entrophy index is most likely accurate. The classification standard of the selected prediction model is composed of the slope angle, the degree of saturation and the elevation from the first choice stage. The classification standard values of the slope angle, the degree of saturation and elevation are $17.9^{\circ}$, 52.1% and 320 m, respectively.
Making good predictions about the outcome of one's actions would seem to be essential in the context of social interaction and decision-making. This paper proposes a computational model for learning articulated motion patterns for action recognition, which mimics biological-inspired visual perception processing of human brain. Developed model of cortical architecture for the unsupervised learning of motion sequence, builds upon neurophysiological knowledge about the cortical sites such as IT, MT, STS and specific neuronal representation which contribute to articulated motion perception. Experiments show how the model automatically selects significant motion patterns as well as meaningful static snapshot categories from continuous video input. Such key poses correspond to articulated postures which are utilized in probing the trained network to impose implied motion perception from static views. We also present how sequence selective representations are learned in STS by fusing snapshot and motion input and how learned feedback connections enable making predictions about future input sequence. Network simulations demonstrate the computational capacity of the proposed model for motion recognition.
With the growing international consensus regarding sustainable development of transportation, the plan of transportation infrastructure needs to meet various requirements toward enhancing environmental conditions. Accordingly, the upcoming long-term plan of high-speed rail network has to be reflecting the sustainability of transportation systems. In this paper, we demonstrate an application of methodologies based on multi-attribute utility theory for determining priorities of sustainable high-speed rail investment. The proposed methodologies identify indicators for sustainable transportation systems such as economic, environmental, and social ones and then, evaluate priority for planning a long-term sustainable high-speed rail network by comparing the relative importance among indicators. This will help transportation agencies to prioritize high-speed rail investment toward sustainable transportation systems.
This study deals with an integrated problem for deciding sequencing and storage location of export containers together at its receiving operation in the container terminal with a perpendicular layout. The preferred storage location of an export container varies with the priority of the corresponding loading operation and the waiting time of an external truck depends on its storage time. This paper proposes the mixed integer programming model considering the expected arrival time and expected finish time of an external truck and the preferred storage location for its loading operation. And we suggest the heuristic algorithm based on a simulated annealing algorithm for real world adaption. We compare the heuristic algorithm with the optimum model in terms of the computation times and total cost and the performance of the heuristic algorithm is analyzed through a numerical experiment.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.44
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pp.135-151
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1997
In this paper, we propose a simple and relatively efficient heuristic method to determine job sequencing in the flow-shop considering multiple criteria such as processing time, due date and cost. The proposed method is applicable to the flow- shop where the jobs are released simultaneously and their processing sequence is predetermined and not changed until the whole jobs are processed. To develop this method, we mixed and modified some well-known multi-attribute decision heuristics such as the simple linear weighting scheme, the lexicographic rule and the 'elimination by aspect' rule. Some computer simulations were conducted to test the efficiency of the proposed method and it has been compared with the SWPT (Shortest Working Processing Time) rule and EDD (Earliest Due Date) rule. The results show that our method is as effective as the traditional ones in terms of mean flow time, tardiness, makespan, cycle time, machine utilization, etc., and proved to be much simpler and more flexible to be used in real situations.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.4
no.3
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pp.90-94
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1999
To prevent the congruent output of the digital psuedo-random transformation from giving the same randomness, a transformation of seemingly random deterministic process, called Chaotic transformation, is introduced. Passing through a Chaotic transformation, each event(descriptor) will produce chaotic random sequences. haotic transformation is designed on the basis of deterministic chaos function and also can be realized by simple hardware like shift registers. The circuit of chaotic transformation implemented with the shift registers is presented and the chaotic behavior of suggested circuit is explained with the characteristics of saw-tooth function with the chaotic behavior.
선천이상 중에서도 순열과 구개열은 특상한 성질의 것으로서 안모의 변형, 발음장애, 신체타부와의 관계기형, 이비인후과질환을 병발하기 쉽고, 호흡기, 소화기 질환에 이환되기 쉬으며 환자는 정신적, 사회적으로도 매우 불리한 위치에 놓여 있는 신체장애자로, Fogh-Anderson은 순열과 구개열은 열성반성유전(recessive sexlinked heredity)을 한다고 보고했다. 그러나 구개열은 유전적추적이 불가능하기 때문에 그 발생원인으로 물리적원인을 우선적으로 들고있다. 발생기전은 태생 8~12조경의 제2차구개형성기에 어떤 이유로 양측의 구개돌기(palatine process)와 비중격이 분리되있는 채로 있든가, 접근해서도 유합되지 않고 있든가의 조해요인으로 태아의 모태내에 있어서의 자세, 특히 흉부에 의한 하악골압박에 의해 발생하는 소악증(micromandible), 설하수(glossoptosis)를 동반하는 Pierr Robin syndrome, 태생 8~10조경까지의 혀의 만기정유, 지, 제대의 원시구강내로의 미입등을 들수있다.
순열 및 구개열환자의 치료에 있어서 종래에는 전과정이 외과의사에게만 맡겨졌었으나, 구순, 비부의 추형등의 문제, 특징적으로 발생되는 하악의 열성장, 이별궁이 왜형, 발음장애등의 문제점해결을 위하여 필연적으로 이에 관계있는 명기다른 전문분야의 전문의가 시술에 임하게되는 multidiscipline approach로서 종합진단, 장기치료계획의 입안, 전문적 의견의 교환을 통해서 치료시기, 치료순서의 결정으로 성공적인 순열및 구개열의 치료목표를 달성하리라고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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