Purpose The purpose of this study is to implement a optimal machine learning model about the cancellation prediction performance in car sales business. It is to apply the data set of accumulated contract, cancellation, and sales information in sales support system(SFA) which is commonly used for sales, customers and inventory management by imported car dealers, to several machine learning models and predict performance of cancellation. Design/methodology/approach This study extracts 29,073 contracts, cancellations, and sales data from 2015 to 2020 accumulated in the sales support system(SFA) for imported car dealers and uses the analysis program Python Jupiter notebook in order to perform data pre-processing, verification, and modeling that is applying and learning to Machine learning model after then the final result was predicted using new data. Findings This study confirmed that cancellation prediction is possible by applying car purchase contract information to machine learning models. It proved the possibility of developing and utilizing a generalized predictive model by using data of imported car sales system with machine learning technology. It can reduce and prevent the sales failure as caring the potential lost customer intensively and it lead to increase sales revenue by predicting the cancellation possibility of individual customers.
Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.
General adaptive noise canceller(ANC) suffers from the misadjustment of adaptive filter weights, because of the gradient-estimate noise at steady state. In this paper, an adaptive noise cancellation algorithm with speech detector which is distinguishing speech from silence and adaptation-transient region is proposed. The speech detector uses property of adaptive prediction-error filter which can filter the highly correlated speech. To detect speech region, estimation error which is the output of the adaptive filter is applied to the adaptive prediction-error filter. When speech signal apears at the input of the adaptive prediction-error filter. The ratio of input and output energy of adaptive prediction-error filter becomes relatively lower. The ratio becomes large when the white noise appears at the input. So the region of speech is detected by the ratio. Sign algorithm is applied at speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC. As results of computer simulation, the proposed algorithm improves segmental SNR and SNR up to about 4 dBand 11 dB, respectively.
Glennon, Eamonn P.;Bryant, Roderick C.;Dempster, Andrew G.
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.261-266
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2006
A number of different techniques are available to mitigate the problem of cross correlations caused by the limited dynamic range of the 10-bit Gold codes in the GPS C/A code. These techniques include successive-interference cancellation (SIC) and parallel-interference cancellation (PIC), where the strong signals are subtracted at IF prior to attempting to detect the weak signals. In this paper, a variation of these techniques is proposed whereby the subtraction process is delayed until after the correlation process, although still employing a pure reconstructed C/A code signal to permit prediction of the cross correlation process. The paper provides details on the method as well as showing the results obtained when the method was implemented using a software GPS receiver. The benefits of this approach are also described, as is the application of the method to the cancellation of CW interference.
The future teleconferencing systems will need an appropriate system which controls properly the acoustic echo for the convenient communication. The conventional acoustic echo cancellation algorithms involve large adaptive filters identifying the impulse response of the echo path. The use of adaptive IIR filters appears to be a reasonable way to reduce computational complexity. Effective cancellation of acoustic echo presented in teleconferencing system requires that adaptive filters have a rapid convergence speed. One of the main problems of acoustic echo cancellation techniques is that the convergence properties degrade for an highly correlated signal input such as speech signals. By the way, the introduction of linear prediction filers onto the structure of the acoustic echo cancellation represents one approach to decorrelate the speech signal. And variable step-size LMS algorithm improves the convergence speed through a little increasing of computational complexity. In this paper, we applied these two methods to the acoustic echo canceller(AEC) and showed that these methods have better performances than the conventional AEC.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 선형예측기를 이용한 잔여반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 비동시통화구간의 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 선형예측에 의해 백색화된 잔여반향신호에는 여전히 음성성분이 남아있다. 제안된 구조는 선형예측오차신호와 선형예측신호의 전력을 이용하여 백색화된 신호를 더욱 더 백색화시킨다. 이러한 백색화 과정을 거치면 동시통화구간에는 근단화자음성과 주변 잡음이 존재하고, 비동시통화구간에는 백색잡음이 존재하게 된다. 근단화자음성과 백색화된 신호를 결합하여 다시 선형예측기에 통과시켜 배경잡음을 추가로 제거한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC (acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 주변 잡음이 많을 때 반향 경로 추정 성능이 우수한 개선된 AP 알고리즘을 적응 알고리즘으로 사용하고 비동시 통화구간에서 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
This study examined the recognition differences between local residents and national park managers on the adjustment of national parks which are conducted every ten years for the purpose of providing basic information for the park management, according to the Natural Parks Act. Both local residents and national park managers positively perceived the adjustment of national parks, but park managers showed concern towards the damage of natural resources resulting from the cancellation and adjustment of restricted development districts in Korean national parks. Local residents are more likely than park managers to recommend boundary adjustment in other national parks regarding the influence of parks adjustment on local change. While local residents recognized that the boundary adjustment of national parks improves the level of community management, park managers focused on damages on the local environment and the park landscape adjacent to the areas. The result shows the recognition differences of local residents and park managers. Further research into adjustment of national parks is necessary to diminish perception gaps among stakeholders and develop prediction indicators of cancellation effect in response to the future cancellation areas of national parks through the characteristics of cancellation communities, revitalization of local economy, and environmental change of local community.
A heavy foggy event accompanying with complex coastal fog was investigated in this study. This heavy foggy event occurred on FEB 11, 2015. Due to reduced visibility with this foggy event induced more than 100times serial traffic accidents over the Young-jong highway, and Flights from 04:30 AM to 10:00 AM were cancelled on Inchon International Airport. This heavy foggy event was occurred in synoptic and mesoscale environments but dense coastal fog were combined with a combination of sea fog, steam fog, and radiation fog. This kind of coastal fog can predicted by accurate analysis of the direction of the air flow, sea surface temperature(SST), and 925hPa isotherms from numerical weather prediction charts and real time analysis charts.
본 논문에서는 FMCW 레이다에서 강한 송신신호의 누설로 발생하는 문제들을 해결하기 위한 누설신호 상쇄기 및 상쇄기 내 탑재되는 적응형 알고리즘을 제안한다. 누설신호 상쇄기는 실시간으로 누설신호를 제거하는 적응형 구조이며, 제안하는 알고리즘은 현재 누설신호에 최적화된 예측 벡터 및 학습적응 계수를 산출하여 기존 알고리즘 대비 10 dB 이상의 상쇄효과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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