• 제목/요약/키워드: Bad Data Selection

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미시적 방법을 이용한 산업체 수용가의 공급지장비용 함수(SCDF) 산정 (Assessment of Interruption Costs on the Industry Load through Using the Microscopic Method)

  • 김용하;이평호;김영길;신형철;오석현;우성민
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.88-96
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    • 2011
  • This paper assesses interruption costs on the industry load through using the microscopic method. For assessment, the questionnaire was made on Korea Standard Industry Categorization which is composed of 28 type of industry Then, the survey was distributed to 1889 business in 12 area by staffs of KEPCO. The collected data is changed to the trustworthy data by using Bad Data Selection method and then the interruption costs of industry load was calculated by Tobit Regression which is tool analysing both collected data and the others.

테스트 데이터 생성을 위한 개선된 이웃 선택 방법을 이용한 담금질 기법 기술 (a improved neighborhood selection of simulated annealing technique for test data generation)

  • 최현재;이선열;채흥석
    • 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.35-45
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    • 2011
  • 금질 기법을 이용한 테스트 데이터 자동 생성 기법은 오랫동안 연구되어 왔으며, 효율적인 테스트 데이터 생성 방법 중 하나이다. 그러나 인풋 도메인이 넓을 경우, 기존의 담금질 기법은 이웃 선택 기법의 한계 때문에 나쁜 성능을 보였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 새로운 이웃 선택 기법인 분기 거리 이웃 선택 방법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해서 우리는 분기 거리 이웃 선택 기법, 기존의 이웃 선택 기법 그리고 랜덤 테스트 데이터 생성 기법을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 기법이 2가지 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

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THREE-STAGED RISK EVALUATION MODEL FOR BIDDING ON INTERNATIONAL CONSTRUCTION PROJECTS

  • Wooyong Jung;Seung Heon Han
    • 국제학술발표논문집
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    • The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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    • pp.534-541
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    • 2011
  • Risk evaluation approaches for bidding on international construction projects are typically partitioned into three stages: country selection, project classification, and bid-cost evaluation. However, previous studies are frequently under attack in that they have several crucial limitations: 1) a dearth of studies about country selection risk tailored for the overseas construction market at a corporate level; 2) no consideration of uncertainties for input variable per se; 3) less probabilistic approaches in estimating a range of cost variance; and 4) less inclusion of covariance impacts. This study thus suggests a three-staged risk evaluation model to resolve these inherent problems. In the first stage, a country portfolio model that maximizes the expected construction market growth rate and profit rate while decreasing market uncertainty is formulated using multi-objective genetic analysis. Following this, probabilistic approaches for screening bad projects are suggested through applying various data mining methods such as discriminant logistic regression, neural network, C5.0, and support vector machine. For the last stage, the cost overrun prediction model is simulated for determining a reasonable bid cost, while considering non-parametric distribution, effects of systematic risks, and the firm's specific capability accrued in a given country. Through the three consecutive models, this study verifies that international construction risk can be allocated, reduced, and projected to some degree, thereby contributing to sustaining stable profits and revenues in both the short-term and the long-term perspective.

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The association of mask selection and wearing time with dry mouth and bad breath

  • Chung, Kyung-Yi;Jung, Yu Yeon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.179-185
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    • 2022
  • 연구의 목적은 신종 코로나바이러스 감염증(코로나-19) 예방을 위한 마스크 사용에 따른 마스크 속 구강건강의 부정적 요인과 구강건강관리의 중요성에 대한 기초자료를 제공하고자 한다. 2021년 5월 3일부터 31일까지 전국에 있는 20~59세의 성인 232명을 대상으로 설문조사 후 통계분석 하였다. 마스크 선택은 남자 63.9%, 여자 61.3%로 남녀 모두 KF_94 마스크를 높게 선택하였으며 연령이 높을수록 KF_94 마스크를 선택하는 것으로 나타났다. 마스크 착용에 의한 자가 구강건조감과 구취에 대한 인식은 면 마스크 착용하는 군에서 구강건조를 높게 느끼는 것으로 나타났으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 마스크 종류는 구강건조감(r=.142, p<.05), 연령(r=.234, p<.01)과 유의한 정적 상관관계가 있었다. 마스크 착용시간은 연령(r=.158, p<.05)과 유의한 정적 상관관계가 있었고, 직업에 따라서는 부적상관관계로 나타났으며 통계적으로 유의하였다(r=-.472, p<.01). 구강건조감은 구취(r=3.04, p<.01), 연령(r=.224, p<.01)과 통계적으로 유의한 정적상관관계를 보였다.

자연 프루닝과 베이시안 선택에 의한 신경회로망 일반화 성능 향상 (Improving Generalization Performance of Neural Networks using Natural Pruning and Bayesian Selection)

  • 이현진;박혜영;이일병
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권3_4호
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    • pp.326-338
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    • 2003
  • 신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

근접 이웃 선정 협력적 필터링 추천시스템에서 이웃 선정 방법에 관한 연구 (A study on neighbor selection methods in k-NN collaborative filtering recommender system)

  • 이석준
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권5호
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    • pp.809-818
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    • 2009
  • 협력적 필터링 기법은 전자상거래에서 거래되는 아이템에 대하여 고객들이 평가한 선호 정보를 이용하여 특정 상품에 대한 선호도 예측 대상 고객의 선호도를 예측하는 기법이다. 협력적 필터링 기법을 통한 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 예측에 이용할 수 있는 고객들의 선호 정보를 충분히 확보하여야 한다. 그러나 과도한 이웃 고객의 선호 정보는 오히려 예측 정확도에 부정적 영향을 미치며 또한 과소 정보 역시 예측 정확도 감소에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링 알고리즘 적용에 있어 k명의 근접 이웃을 결정하는 이웃 선정방법을 개선하였으며 개별 고객의 선호도 평가 정보를 이용하여 적정 이웃 수를 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 근접 이웃 수 결정을 위한 기존 방법인 탐색적 방법을 개선함과 동시에 선호도 예측 정확도를 향상시키는데 유용한 방법을 제공할 수 있다.

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Acquisition of Grass Harvesting Characteristics Information and Improvement of the Accuracy of Topographical Surveys for the GIS by Sensor Fusion (I) - Analysis of Grass Harvesting Characteristics by Sensor Fusion -

  • Choi, Jong-Min;Kim, Woong;Kang, Tae-Hwan
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제40권1호
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    • pp.28-34
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    • 2015
  • Purpose: This study aimed to install an RTK-GPS (Real Time Kinematic-Global Positioning System) and IMU (Inertial Measurement Unit) on a tractor used in a farm to measure positions, pasture topography, posture angles, and vibration accelerations, translate the information into maps using the GIS, analyze the characteristics of grass harvesting work, and establish new technologies and construction standards for pasture infrastructure improvement based on the analyzed data. Method: Tractor's roll, pitch, and yaw angles and vibration accelerations along the three axes during grass harvesting were measured and a GIS map prepared from the data. A VRS/RTK-GPS (MS750, Trimble, USA) tractor position measuring system and an IMU (JCS-7401A, JAE, JAPAN) tractor vibration acceleration measuring systems were mounted on top of a tractor and below the operator's seat to obtain acceleration in the direction of progression, transverse acceleration, and vertical acceleration at 10Hz. In addition, information on regions with bad workability was obtained from an operator performing grass harvesting and compared with information on changes in tractor posture angles and vibration acceleration. Results: Roll and pitch angles based on the y-axis, the direction of forward movements of tractor coordinate systems, changed by at least $9-13^{\circ}$ and $8-11^{\circ}$ respectively, leading to changes in working postures in the central and northern parts of the pasture that were designated as regions with bad workability during grass harvesting. These changes were larger than those in other regions. The synthesized vectors of the vibration accelerations along the y-axis, the x-axis (transverse direction), and the z-axis (vertical direction) were higher in the central and northwestern parts of the pasture at 3.0-4.5 m/s2 compared with other regions. Conclusions: The GIS map developed using information on posture angles and vibration accelerations by position in the pasture is considered sufficiently utilizable as data for selection of construction locations for pasture infrastructure improvement.

Landsat TM 영상으로부터 수질인자 추출을 위한 대기 보정 방법의 선정 (A Selection of Atmospheric Correction Methods for Water Quality Factors Extraction from Landsat TM Image)

  • 양인태;김응남;최윤관;김욱남
    • 대한공간정보학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.101-110
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    • 1999
  • 강과 호수와 같은 넓은 지역을 대상으로 수질조사를 실시할 경우, 주기적이고 동시적인 관찰과 분석이 요구되고 있으며 인공위성 영상을 이용한 원격탐사 기법은 이러한 측면에서 매우 유용한 것으로 평가되고 있다. 그러나 인공위성 영상으로부터 수질인자를 추출하고자 할 때, 대기 산란의 영향이 포함된 위성영상의 화소 값은 분석의 정확도를 감소시키는 주된 원인이 된다. 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 수질 인자를 분석하고자 할 때, 대기의 산란에 의한 영향을 제거하기 위한 대기 보정방법을 선택하고자 하였다. 또한 대기 보정방법 중 클로로필-a 부유물질, 투명도에 대한 상관성이 가장 높은 밴드의 조합을 선정하였다. 이러한 대기 보정방법과 밴드 조합을 사용하여 1984년, 1989년, 1993년, 1995년에 각각 관측된 인공위성 영상으로부터 수질 인자간의 시계열 변화를 분석하고자 하였다.

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광조형물의 표면 거칠기 저감을 위한 성형방향의 선정 (Selection of Build Orientation for Reducing Surface Roughness with Stereolithography Parts)

  • 안대건;김호찬;이석희
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.137-140
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    • 1997
  • In general, stereolithography parts is not suitable for master pattern. Because of its bad surface roughness. Therefore, To reduce roughness it requires post-process that is depending on user skill and takes long time to do. This study aims to develop an expert system which can select an optimal build orientation, reduce roughness and shorten post-processing time. Genetic Algorithm was introduced for optimization. A simplified computation model was developed for real-time response. For accurate roughness estimation, mterpolation of experimental data was implemented.

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The Effect of Corporate Integrity on Stock Price Crash Risk

  • YIN, Hong;ZHANG, Ruonan
    • Asian Journal of Business Environment
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    • 제10권1호
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    • pp.19-28
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    • 2020
  • Purpose: This research aims to investigate the impact of corporate integrity on stock price crash risk. Research design, data, and methodology: Taking 1419 firms listed in Shenzhen Stock Exchange in China as a sample, this paper empirically analyzed the relationship between corporate integrity and stock price crash risk. The main integrity data was hand-collected from Shenzhen Stock Exchange Website. Other financial data was collected from CSMAR Database. Results: Findings show that corporate integrity can significantly decrease stock price crash risk. After changing the selection of samples, model estimation methods and the proxy variable of stock price crash risk, the conclusion is still valid. Further research shows that the relationship between corporate integrity and stock price crash risk is only found in firms with weak internal control and firms in poor legal system areas. Conclusions: Results of the study suggest that corporate integrity has a significant influence on behaviors of managers. Business ethics reduces the likelihood of managers to overstate financial performance and hide bad news, which leads to the low likelihood of future stock price crashes. Meanwhile, corporate integrity can supplement internal control and legal system in decreasing stock price crash risks.