• Title/Summary/Keyword: 인공회귀

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An Optimized Combination of π-fuzzy Logic and Support Vector Machine for Stock Market Prediction (주식 시장 예측을 위한 π-퍼지 논리와 SVM의 최적 결합)

  • Dao, Tuanhung;Ahn, Hyunchul
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.20 no.4
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    • pp.43-58
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    • 2014
  • As the use of trading systems has increased rapidly, many researchers have become interested in developing effective stock market prediction models using artificial intelligence techniques. Stock market prediction involves multifaceted interactions between market-controlling factors and unknown random processes. A successful stock prediction model achieves the most accurate result from minimum input data with the least complex model. In this research, we develop a combination model of ${\pi}$-fuzzy logic and support vector machine (SVM) models, using a genetic algorithm to optimize the parameters of the SVM and ${\pi}$-fuzzy functions, as well as feature subset selection to improve the performance of stock market prediction. To evaluate the performance of our proposed model, we compare the performance of our model to other comparative models, including the logistic regression, multiple discriminant analysis, classification and regression tree, artificial neural network, SVM, and fuzzy SVM models, with the same data. The results show that our model outperforms all other comparative models in prediction accuracy as well as return on investment.

Web Cogmulator : The Web Design Simulator Using Fuzzy Cognitive Map (Web Cogmulator : 퍼지 인식도를 이용한 웹 디자인 시뮬레이터에 관한 연구)

  • 이건창;정남호;조형래
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.357-364
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    • 2000
  • 기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati

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A Study on the Analysis of Apartment Price affected by Urban Infrastructure System - Electricity Substation (도시기반시설이 공동주택가격에 미치는 영향분석에 관한 연구 - 전력통신시설(변전소)을 중심으로 -)

  • Hwang, Sungduk;Jeong, Moonoh;Lee, Sangyoub
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.16 no.1
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    • pp.74-81
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    • 2015
  • As one of urban infrastructure system, the electricity substation is critical for urban life and industrial activity as the electricity demands get higher than ever. However the substation is generally regarded as unpleasant or dangerous facility, which finally results in the continuous opposition movement by resident due to the belief of unidentified negative effect in apartment prices. Accordingly, as the scientifically objective and quantitative analysis is required to solve the social conflict, this study intends to examine the variation affected by urban infrastructure system, expecially for substation. After the independent variable defining the price of apartment and the dependent variable, which is apartment price, are identified and their spatial data has been filed, the forecasting model has been developed through the hedonic price function as well as artificial neural networks system. The research finding indicated that the spatial range affected by substation is not notable and the range of some case was applicable for less than 600m. It is expected that these research findings can be applied for establishing the one of solid cases for the analysis of economical effect to local housing market by the urban infrastructure system.

PDA Personalized Agent System (PDA용 개인화 에이전트 시스템)

  • 표석진;박영택
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.345-352
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    • 2002
  • 무선 인터넷을 이용하는 사용자는 정보의 양의 따른 시간적 통신비용의 증가 문제로 개인화 에이전트가 사용자의 관심에 따라 서비스를 제공하는 기능과 맞춤화된 정보를 제공하는 기능, 지식 기반 방식으로 정보를 예측하는 기능을 가지기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 무선 인터넷을 사용하는 사용자를 위한 PDA 개인화 에이전트 시스템을 구축하고자 한다. PDA 개인화 에이전트 시스템 구축을 위해 프로파일 기반의 에이전트 엔진과 사용자 프로파일을 이용한 지식기반 방식을 사용한다. 사용자가 웹페이지에서 행하는 행위들을 모니터링하여 사용자가 관심 가지는 문서를 파악하고 정보 검색을 통해 얻어진 문서를 분석하여 사용자 각각의 관심 문서로 나누어 서비스하게 된다. 모니터링 되어진 문서를 효과적으로 분석하기 위해 unsupervised clustering 기계학습 방식인 Cobweb을 이용한다. unsupervised 기계 학습은 conceptual 방식을 이용하여 검색되어진 정보를 사용자의 관심 분야별로 clustering한다. 클러스터링을 통해 얻어진 결과를 다시 기계학습을 통해 사용자 관심문서에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 이렇게 만들어진 프로파일을 룰(Rule)로 만들어 이를 기반으로 사용자에게 서비스하게 된다. 이러한 룰은 사용자의 모니터링 결과로 얻어지기 때문에 주기적으로 업데이트하게 된다. 제안하는 시스템은 인터넷신문이나 웹진 등에서 사용자들에게 뉴스를 전달하기 위한 목적으로 생성하는 뉴스문서를 특정 대상으로 선정하였고 사용자 정보를 이용한 검색을 실시하고 결과로 얻어진 정보를 정보 분류를 통해 PDA나 휴대폰을 통해 사용자에게 제공한다. 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of compu

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On the Development of Agent-Based Online Game Characters (에이전트 기반 지능형 게임 캐릭터 구현에 관한 연구)

  • 이재호;박인준
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.379-384
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    • 2002
  • 개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having

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Pace and Facial Element Extraction in CCD-Camera Images by using Snake Algorithm (스네이크 알고리즘에 의한 CCD 카메라 영상에서의 얼굴 및 얼굴 요소 추출)

  • 판데홍;김영원;김정연;전병환
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.535-542
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    • 2002
  • 최근 IT 산업이 급성장하면서 화상 회의, 게임, 채팅 등에서의 아바타(avatar) 제어를 위한 자연스러운 인터페이스 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 동적 윤곽선 모델(active contour models; snakes)을 이용하여 복잡한 배경이 있는 컬러 CCD 카메라 영상에서 얼굴과 눈, 입, 눈썹, 코 등의 얼굴 요소에 대해 윤곽선을 추출하거나 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 일반적으로 스네이크 알고리즘은 잡음에 민감하고 초기 모델을 어떻게 설정하는가에 따라 추출 성능이 크게 좌우되기 때문에 주로 단순한 배경의 영상에서 정면 얼굴의 추출에 사용되어왔다 본 연구에서는 이러한 단점을 파악하기 위해, 먼저 YIQ 색상 모델의 I 성분을 이용한 색상 정보와 차 영상 정보를 사용하여 얼굴의 최소 포함 사각형(minimum enclosing rectangle; MER)을 찾고, 이 얼굴 영역 내에서 기하학적인 위치 정보와 에지 정보를 이용하여 눈, 입, 눈썹, 코의 MER을 설정한다. 그런 다음, 각 요소의 MER 내에서 1차 미분과 2차 미분에 근거한 내부 에너지와 에지에 기반한 영상 에너지를 이용한 스네이크 알고리즘을 적용한다. 이때, 에지 영상에서 얼굴 주변의 복잡한 잡음을 제거하기 위하여 색상 정보 영상과 차 영상에 각각 모폴로지(morphology)의 팽창(dilation) 연산을 적용하고 이들의 AND 결합 영상에 팽창 연산을 다시 적용한 이진 영상을 필터로 사용한다. 총 7명으로부터 양 눈이 보이는 정면 유사 방향의 영상을 20장씩 취득하여 총 140장에 대해 실험한 결과, MER의 오차율은 얼굴, 눈, 입에 대해 각각 6.2%, 11.2%, 9.4%로 나타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having the same condition of

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Study on the Prediction of Surface Color Change of Cultural Properties Materials by Fog Occurrence (안개 발생에 따른 문화재 표면의 색 변화 예측 연구)

  • Han, Ye Bin;Park, Sang Hyeon;Yu, Ji A;Chung, Yong Jae
    • Journal of Conservation Science
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    • v.32 no.4
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    • pp.491-500
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    • 2016
  • Fog is atmospheric in which tiny drops of water vapor are suspended in the air near the ground. Its form, occurrence, etc., change according to the temperature, relative humidity, wind and geographical features of the space around it. In particular, fog tends to occur near a source of water because of temperature and relative humidity difference. These days, climate change is increasingly affecting the occurrence of fog. Therefore the purpose of this study was to investigate how fog affects materials that are part of our cultural properties through outdoor exposure tests and artificial degradation. The degradation evaluation of materials as a function of fog occurrence frequency, showed that the color of metals changed noticeably, whereas dyed silk and Dancheong showed degradation on the surface and color differences but no particular tendencies. Therefore, damage prediction by color differences as a function of fog occurrence frequency was based on metal samples, which showed constant color differences. Through a comparison of the predictive value and color difference by outdoor exposure, the accuracy and applicability of the damage prediction formula was confirmed. If a more complex damage prediction formula is created, it is expected that prediction of the degree of material damage in the field would be possible.

제안기반 자동 거래협상 시장에서의 사용자 에이전트를 위한 최적 거래안 탐색 전략의 개발

  • 홍준석;김우주;송용욱
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.140-148
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    • 2002
  • 컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without

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유비쿼터스 컴퓨팅 황경에서 발생하는 에이전트간 충돌 해결 모델

  • 이건수;김민구
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.249-258
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    • 2004
  • 오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b

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A Study on the Knowledge Base Construction of Expert System for S/W Project Management (소프트웨어 사업관리 지원용 전문가시스템의 지식베이스 구축에 관한 연구)

  • 김화수;최병권
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.397-406
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    • 2000
  • 대부분의 국방정보시스템의 소프트웨어는 높은 가용성, 신뢰성, 신속성, 정확성 등을 요구하는 대규모이면서 복잡한 실시간 시스템이다. 이러한 국방정보시스템의 소프트웨어 개발사업에 있어서 저비용 고효율의 미개국방경영 건설을 위하고 강한 전투력을 육성하기 위해서는 국방정보시스템의 효율적인 소프트웨어 개발사법이 요구된다. 따라서, 국방정보시스템의 소프트웨어 사업관리자가 개발사업을 관리하고 감독하는데 있어서 개발자와 사용자간의 조정 및 통제 기능을 수행하고 해당 국방정보시스템의 특성을 파악하여 성공적인 사업수행을 할 수 있도록 기술적인 사업관리 측면에서 구체적이고 상세화된 방안/지침을 제공하기 위한 전문가시스템의 지식베이스 도메인 지식개발에 관한 연구이다. 기존의 국방정보시스템의 사업관리자가 경험을 동해 축적해 온 기술, 정책, 아이디어, 노하우 등에 대한 지식을 습득하고 사업 관련자료에서 제시한 소프트웨어 생명주기 단계별 방안이나 지침 등을 바탕으로 하여 식별된 사실이나 내용을 지식베이스로 구축하여 국방정보시스템의 사업관리자가 필요로 할 때 설명모듈을 거쳐 임무 및 세부활동사항을 게시하여 줌으로써 사업관리 경험이 부족하거나 사업관리자가 교체되었을 때 사업관리자들이 업무를 지속적으로 연계시켜 임무수행이 가능하도록 기초/기반 여건을 제공하고자 한다. 본 논문은 국방정보시스템의 소프트웨어 개발사업에서 소프트웨어 생명주기 단계별 사업관리자의 임무 및 세부활동사항 지원용 전문가시스템을 개발할 때 이용할 수 있도록 도메인 지식을 개발하는 것이며 논문의 결과를 활용시 기대되는 효과는 본문을 참고 바란다.의 장점을 취합하여 설계되었다. 본 시스템은 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is

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