Because of rapid evolution of software technique, numerous software professionals have been concerned with component based development methodologies. However, it is hard to find out a systematic technique for the selection of COTS (Commercial Off The Shelf) component in consumer position. Up to date, the major of component quality evaluation is object-oriented metric based evaluation methodology. But this paper present four step process and evaluation criteria based on MCDM (Multiple Criteria Decision Making) technique for optimal COTS component selection in consumer position. Weconsidered funtionality, efficiency, usability based on ISO/IEC 9126 for quality measurement and executed practical analysis about commercial EJB component in internet. This paper show that the proposed selection technique is applicable to optimal COTS component selection.
The reduction of chip area and delay is important purpose of Scheduling in High-Level Synthesis. This paper presents a scheduling approach with component selection. After obtaining a initial schedule taking only single-functional u-nits, the component selection of our approach attempts the reduction of chip area and/or delay by the selection more suitable components in a component library using Simulated Annealing.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제22권2호
/
pp.173-180
/
2015
We propose a selection procedure of principal components in principal component regression. Our method selects principal components using variable selection procedures instead of a small subset of major principal components in principal component regression. Our procedure consists of two steps to improve estimation and prediction. First, we reduce the number of principal components using the conventional principal component regression to yield the set of candidate principal components and then select principal components among the candidate set using sparse regression techniques. The performance of our proposals is demonstrated numerically and compared with the typical dimension reduction approaches (including principal component regression and partial least square regression) using synthetic and real datasets.
Because of rapid development of software technology, a number of software professionals have been concerned with component-based development methodologies. Up to date, the evaluation of component quality has been focused on object-oriented metric based methodology. But this paper presents the selection process and evaluation criteria based on an MCDM(Multiple Criteria Decision Making) technique for the selection of optimal COTS component from consumers' viewpoints. We considered functionality, efficiency and usability based on ISO/IEC 9126 for quality measurement and conducted practical analysis into commercial EJB component in internet. This paper shows that the proposed selection technique is applicable for the selection of the optimal COTS component.
This study reports the selection of dependent variables for momentum equations in general curvilinear coordinates. Catesian, covariant and contravariant velocity components were examined for the dependent variable. The focus of present study is confined to staggered grid system Each dependent variable selected for momentum equations are tested for several flow fields. Results show that the selection of Cartesian and covariant velocity components intrinsically can not satisfy mass conservation of control volume unless additional converting processes ore used. Also, Cartesian component can only be used for the flow field in which main-flow direction does not change significantly. Convergence rate for the selection of covariant velocity component decreases quickly as with the increase of non-orthogonality of grid system. But the selection of contravariant velocity component reduces the total mass residual of discretized equations rapidly to the limit of machine accuracy and the solutions are insensitive to the main-flow direction.
소프트웨어 기술의 급속한 발전으로 컴포넌트 개발방법론은 많이 연구되었으나 컴포넌트의 품질을 구매자 관점에서 종합적이고 체계적으로 비교 및 평가하는 선정기법에 대한 연구가 미약한 상황이다. 지금까지 대부분의 컴포넌트 품질평가 방법은 객체지향의 척도를 기반으로 한 개발자 관점의 평가 방법이었으나 본 논문에서는 구매자 관점에서 최적의 상용컴포넌트를 선정하기 위한 기법으로 MCDM(Multiple Criteria Decision Making)기법을 활용한 4단계 선정 절차와 평가기준을 제시하였다. 상용컴포넌트의 품질은 국제표준(IS0/IEC 9126)에서 규정하고 있는 6가지 중요한 품질 특성 중에서 기능성, 효율성, 사용성을 고려하였으며 현재 인터넷상에서 판매하고 있는 상용 EJB 컴포넌트들에 대한 실증적 분석을 통하여 본 논문에서 제시한 상용컴포넌트 선정기법이 최적의 상용컴포넌트를 선택하는데 적용 가능한 것임을 보여준다.
지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.
Variable selection algorithm for principal component analysis using penalized likelihood method is proposed. We will adopt a probabilistic principal component idea to utilize likelihood function for the problem and use HARD penalty function to force coefficients of any irrelevant variables for each component to zero. Consistency and sparsity of coefficient estimates will be provided with results of small simulated and illustrative real examples.
In this paper, we introduce the methodological system design via feature selection using Principal Component Analysis and Particle Swarm Optimization algorithms. The overall methodological system design comes from three kinds of modules such as preprocessing module, feature extraction module, and recognition module. First, Histogram equalization enhance the quality of image by exploiting contrast effect based on the normalized function generated from histogram distribution values of 2D face image. Secondly, PCA extracts feature vectors to be used for face recognition by using eigenvalues and eigenvectors obtained from covariance matrix. Finally the feature selection for face recognition among the entire feature vectors is considered by means of the Particle Swarm Optimization. The optimized Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks are used to evaluate the face recognition performance. This study shows that the proposed methodological system design is effective to the analysis of preferred face recognition.
One of the most widely used methods for dimensionality reduction is principal component analysis (PCA). However, the reduced dimensions from PCA do not provide a clear interpretation with respect to the original features because they are linear combinations of a large number of original features. This interpretation problem can be overcome by feature selection approaches that identifying the best subset of given features. In this study, we propose an unsupervised feature selection method based on the geometrical information of PCA loading vectors. Experimental results from a simulation study demonstrated the efficiency and usefulness of the proposed method.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.