Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.283-286
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2007
This paper proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in complex problem solving. Nonetheless, compared to other machine learning techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in CBR.
The prediction of future demand is a vital task in managing business operations. To this end, traditional approaches often focused on statistical techniques such as exponential smoothing and moving average. The need for better accuracy has led to nonlinear techniques such as neural networks and case based reasoning. In addition, experimental design techniques such as orthogonal arrays may be used to assist in the formulation of an effective methodology. This paper investigates a multistrategy approach involving neural nets, case based reasoning, and orthogonal arrays. Neural nets and case based reasoning are employed both separately and in combination, while orthoarrays are used to determine the best architecture for each approach. The comparative evaluation is performed in the context of an application relating to the prediction of Treasury notes.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.06a
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pp.399-408
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2001
This paper presents a simultaneous optimization approach of case-based reasoning (CBR) using a genetic algorithm(GA) for the prediction of stock price index. Prior research suggested many hybrid models of CBR and the GA for selecting a relevant feature subset or optimizing feature weights. Most studies, however, used the GA for improving only a part of architectural factors for the CBR system. However, the performance of CBR may be enhanced when these factors are simultaneously considered. In this study, the GA simultaneously optimizes multiple factors of the CBR system. Experimental results show that a GA approach to simultaneous optimization of CBR outperforms other conventional approaches for the prediction of stock price index.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.06a
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pp.445-454
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2001
A workflow model is useful fur business process analysis and has often been implemented for office automation through information technology. Accordingly, the results of workflow modeling need to be systematically managed as information assets. In order to manage the modeling process effectively, it is necessary to enhance the efficiency of their reuse. Therefore, this paper creates a Document-barred Workflow Modeling Support System (DWMSS) using a case-based reasoning (CBR) approach. It proposes a system architecture, and the corresponding modeling process is developed. Furthermore, a repository, which consists of a case base and vocabulary base, is built. A carte study is illustrated to demonstrate the usefulness of th is system.
By structural comparison of process optimization strategies based on Simultaneous Modular Approach, they can be classified into two groups : the Sequential Module Based Approach and the Two-Tier Approach. The Sequential Module Based Approach needs rigorous models and a set of accurate solutions are guranteed. However, it requires large amount of computation time. In the Two-Tier Approach composed of rigorous and simplified models, optimization calculation uses simplified models, therefore comparatively smaller amount of computation time is required but the obtained solutions may not be accurate. These optimization problems were somewhat improved by the alternate application of the two strategies. In this study, improved optimization strategy is suggested, in which Jacobian Matrix is modified to accomodate the strong points of above mentioned strategies. The results of case study show that this approach is superior to the other strategies.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.2
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pp.150-161
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2015
This paper proposes a new approach to technology valuation, the market-replacement cost approach which integrates the cost-based approach and market-based approach. The proposed approach estimates the market-replacement cost of a target technology using R&D costs of similar R&D projects previously conducted. Similar R&D projects are extracted from project database based on document similarity between project proposals and technology description of the target technology. R&D costs of similar R&D projects are adjusted by mirroring the rate of technological obsolescence and inflation. Market-replacement cost of the technology is then derived by calculating the weighted average of adjusted costs and similarity values of similar R&D projects. A case of "Prevention method and system for the diffusion of mobile malicious code" is presented to illustrate the proposed approach.
Conventional case-based reasoning (CBR) does not perform efficiently for high-volume datasets because of case retrieval time. To overcome this problem, previous research suggested clustering a case base into several small groups and retrieving neighbors within a corresponding group to a target case. However, this approach generally produces less accurate predictive performance than the conventional CBR. This paper proposes a new case-based reasoning method called the clustering-merging CBR (CM-CBR). The CM-CBR method dynamically indexes a search pool to retrieve neighbors considering the distance between a target case and the centroid of a corresponding cluster. This method is applied to three real-life medical datasets. Results show that the proposed CM-CBR method produces similar or better predictive performance than the conventional CBR and clustering-CBR methods in numerous cases with significantly less computational cost.
PURPOSES : Under the capacity conditions with balanced approach flows, roundabouts give less delay than existing signalized intersections; however, flows over 450 vehicles/hour/lane with unbalanced approach flow conditions, roundabouts efficiency drops due to the short time difference between the critical gap and the follow-up headway. The purpose of this study is developing a roundabout Signal Metering operation method by considering approach lanes degree of saturation. METHODS : A four-way-approach with one-lane roundabout is selected to compare the Signal Metering performance for the case of 16 different unbalanced flow conditions. Based on these traffic conditions, the performance is evaluated for 64 different cases of Signal Metering combinations by using SIDRA software. A degree of saturation(V/C ratio) sum for two adjoined approaches is used for the performance index of choosing Metered Approach and Controlling Approach. RESULTS : When the V/C ratio sum is 0.29~0.81 and Metered Approach flow is less than Controlling Approach flow, the average delay saving per vehicle is about 7 seconds; however, after this rage the delay saving decreases gradually until the V/C ratio sum reaches around 1.0. The range of V/C ratio sum 0.93~1.09 provides average delay saving per vehicle about 3 seconds. In case of V/C ratio sum is grater than 1.0 and the flows of Metered Approach is grater than Controlling Approach, the average delay per vehicle increases 3~11 times respectively. CONCLUSIONS : As expected, the Signal Metering provides substantial improvements in delay saving for the case of V/C ratio sum is 0.3~1.0 under the traffic flow conditions of Metered Approach is less than Controlling Approach.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.1
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pp.37-43
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2010
In this paper, a reliability-based design optimization is developed for the topology design of linear structures using a performance measure approach. Spatial domain is discretized using three dimensional Reissner-Mindlin plate elements and design variable is taken as the material property of each element. A continuum based adjoint variable method is employed for the efficient computation of sensitivity with respect to the design and random variables. The performance measure approach of RBDO is employed to evaluate the probabilistic constraints. The topology optimizationproblem is formulated to have probabilistic displacement constraints. The uncertainties such as material property and external loads are considered. Numerical examples show that the developed topology optimization method could effectively yield a reliable design, comparing with the other methods such as deterministic, safety factor, and worst case approaches.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.04b
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pp.370-374
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1993
This paper describes a study on the expert system based process planning of the block division process in shipbuilding. The prototype system developed deterines the block division line of the midship of crude-oil tanker. Case-based reasoning (CBR) approach relying on previous similar cases to solve the problem is applied instead of rule-based reasoning (RBR). Similar cases are retrieved from case base according to the similarity metrics between input problem and cases. The retrieved case with the highest priority is then adapted to fit to the input problem buy adaptation rules. The adapted solution is proposed as the division line for the input problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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