As the age of information technology is coming, companies stress the need of knowledge management. Companies construct ERP system including knowledge management. But, it is not easy to formalize knowledge in organization. we focused on data mining system by using genetic programming. But, we don't have enough data to perform the learning process of genetic programming. We have to reduce input parameter(s) or increase number of learning or training data. In order to do this, the enhanced data mining system by using GP combined with SOM(Self organizing map) is adopted in this paper. We can reduce the number of learning data by adopting SOM.
In this paper, we propose a method to analyze the clusters of RF threats emitting electrical signals based on collected signal variables in integrated electronic warfare environments. We first analyze the signal variables collected by an electronic warfare receiver, and construct a model based on variables showing the properties of threats. To visualize the distribution of RF threats and reversely identify them, we use k-means clustering algorithm and self-organizing map (SOM) algorithm, which are belonging to unsupervised learning techniques. Through the resulting model compiled by k-means clustering and SOM algorithms, the RF threats can be classified into one of the distribution of RF threats. In an experiment, we measure the accuracy of classification results using the algorithms, and verify the resulting model that could be used to visually recognize the distribution of RF threats.
신경의수를 제어하기 위해서는 사용자의 의도를 인식하는 신경신호 디코딩이 중요하다. 본 논문에서는 다채널 말초 신경신호의 실시간 디코딩 방법을 제안한다. 말초 신경신호는 정중신경과 요골신경에서 측정되었으며 운동잡음은 국소 근사 다항식에 의해 제거되었다. 다음으로 활동전위는 k-평균 알고리즘으로 분류되었다. 특징벡터는 활동전위의 발화율로부터 추출되었으며 자기 조직화 특징지도를 통해 차원이 축소되었다. 마지막으로 다층 퍼셉트론으로 손동작을 분류하였다. 원숭이 실험에서 모든 신호처리가 실시간 제한조건 이내에 완료되었으며 높은 성공률로 손동작을 인식할 수 있었다.
대설은 우리나라의 법적 자연재해 중 하나이다. 최근 기상현상에 의한 사회경제적 영향력을 함께 예보하는 영향예보가 부각되고 있으며, 이를 위해서는 먼저 각 지역의 기후적 특징을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 영향예보의 기반마련을 위해 자기조직화지도를 활용하여 적설동질지역을 구분하여 지역별 적설 특징을 분석했다. 연구결과 적설동질지역은 7개 군집으로 나타났으며, 강설량 및 관측일수, 최대강설량을 이용하여 각 그룹의 특징을 구분했다. 대관령, 강릉시, 정읍시는 강설량이 많은 지역으로, 경상도는 강설량이 적은 지역으로 구분되었다. 선행연구와 비교결과 대표적인 지역이 잘 구분되었으나 강설의 특징은 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 각 지역의 영향예보를 위한 정책결정에 기초자료로 활용될 수 있다.
고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.
베트남의 경제 성장률과 도시인구는 꾸준히 증가함에 따라 베트남의 인프라 개발 건설 시장 규모는 더욱 커질 전망이다. 그러나 인프라 개발을 위한 베트남 정부는 재정 및 행정 능력의 한계로 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 PPP를 채택하고 있다. PPP는 10년 이상 지속되는 장기 사업으로 사업 실패 시 장기적 큰 피해가 될 수 있어 위험관리가 매우 중요하다. 본 연구에서는 리스크 관리에 대한 리스크 요인의 영향과 관리정도 분석에 SOM분석을 제안한다. SOM분석 방법은 시각화 분석으로, 각 리스크 요인의 색상 패턴을 통해 상관 분석이 가능하다. 본 연구는 SOM을 활용하여 베트남 PPP 사업의 위험요인의 우선순위를 결정하고자 한다.
대부분의 은행은 고객 세분화를 위해 성별, 나이, 직업, 주소 등 인구통계정보만을 사용하고 있으나, 이는 고객의 다양한 금융행동 패턴을 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 은행 내 다양한 빅데이터를 융합하여 문제점을 해결함과 동시에 향후 많은 은행에서 폭넓게 활용될 수 있는 고객 세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 제안한 블록을 만들어 이 블록을 클러스터링하는 상향식 방식의 세분화는 기법을 제안한다. 이 방식은 기존의 인구통계정보 뿐만 아니라 다양한 거래패턴, 채널접촉패턴에 기반을 둔 고객의 다양한 금융니즈를 정교하게 반영할 수 있다는 장점이 있다. 세분화를 통해 고객의 금융니즈를 보다 정교하게 반영한 적정 동료그룹을 찾아 이를 기반으로 상품추천, 금융니즈 등급 산출, 고객이탈 예측 등 다양한 마케팅 모델을 개발하여 실제 농협은행 마케팅에 활용할 것이다.
본 연구는 산업현장에서 작업자의 숙련도에 맞추어 학습이 가능한 3D 가시화기술과 이를 바탕으로 하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고 태스크 온톨로지를 이용하여 자동차 부품을 추천하는 방법을 제안한다. 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고, 가중치를 이용한 추천이 이루어 질 수 있도록 하였다. 3D 공간상에 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 네비게이션의 기회를 제공하고, 임의의 자동차 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 추천하여 특별한 전문 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해준다.
Developing the modern design of Hanok and providing support for the commercialization model development in recent years propelled by the New Hanok Support Strategies of the central government in conjunction with the New Hanok revitalization related projects reflecting local goverments. New Hanok revitalization, the rekindling and revaluing of human behaviors and interests in local goverments following the social and cultural changes of the past decades, has emeraged as an increasingly traditional area of concerning in New Hanok planning. In this paper we attempt to this discussion by describing recent projects in New Hanok revitalization in Jeollanam-do Province. Therefore, this study aims to examine the classification of compound knowledges based multidimensional relationship by using Self-Organizing Maps (SOM). SOM is an unsupervised learning neural network model for the analysis of high-dimensional input data. By using SOM, we were able to create a cluster map reflecting the characteristics of the New Hanok. In this case the pattern of the preference data was easily understood by visual analysis. Liking for compound knowledge deduced from this data was classified into 8 categories according to the compound knowledge properties of New Hanok. As a result, a systematic approach for analysis the characteristics of individual family and living environment of New Hanoks and 10 space usage patterns the changes in some aspects of New Hanok.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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