• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제22권5호
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• pp.747-755
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• 2009

The feed resource for animals is a major cost determinant for profitability in livestock production enterprises, and thus any effort at improving the efficiency of feed use will help to reduce feed cost. Feed conversion ratio, expressed as feed inputs per unit output, is a traditional measure of efficiency that has significant phenotypic and genetic correlations with feed intake and growth traits. The use of ratio traits for genetic selection may cause problems associated with prediction of change in the component traits in future generations. Residual feed intake, a linear index, is a trait derived from the difference between actual feed intake and that predicted on the basis of the requirements for maintenance of body weight and production. Considerable genetic variation exists in residual feed intake for cattle and pigs, which should respond to selection. Phenotypic independence of phenotypic residual feed intake with body weight and weight gain can be obligatory. Genetic residual feed intake is genetically independent of its component traits (body weight and weight gain). Genetic correlations of residual feed intake with daily feed intake and feed conversion efficiency have been strong and positive in both cattle and pigs. Residual feed intake is favorably genetically correlated with eye muscle area and carcass weight in cattle and with eye muscle area and backfat in pigs. Selection to reduce residual feed intake (excessive intake of feed) will improve the efficiency of feed and most of the economically important carcass traits in cattle and pigs. Therefore, residual feed intake can be used to replace traditional feed conversion ratio as a selection criterion of feed efficiency in breeding programs. However, further studies are required on the variation of residual feed intake during different developmental stage of production.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.877-885
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• 2004

본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.71-74
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• 2014

최근 모바일 앱에서도 오픈소스 소프트웨어를 이용한 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 오픈소스 모바일 컴포넌트의 경우 User Interface 구현을 위한 컴포넌트의 재사용성이 용이하다는 이유로 기능적 역할의 컴포넌트보다 더욱 많이 사용되는 경향이 있다. 이런 특징으로 인해 기존의 오픈소스 소프트웨어 선정절차나 상용 컴포넌트 선정절차 두 가지 연구 모두 오픈소스 모바일 컴포넌트 선정에 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 오픈소스 소프트웨어 선정절차를 모바일 컴포넌트 선정에 적합하도록 수정, 보완하였다. 본 연구는 모바일 앱을 개발할 경우 요구되는 기능을 충족하는 오픈소스 컴포넌트를 쉽게 검색하고 선정할 수 있는 효율적인 절차를 제시함으로써 모바일 앱 개발의 생산성을 높여줄 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제32권3호
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• pp.142-158
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• 2009

The supplier selection problem is perhaps the most important component of the purchasing function. Some of the common and influential criteria in the selection of a supplier include quality, price, delivery, and service. These evaluation criteria often conflict, however, and it is frequently impossible to find a supplier that excels in all areas. In addition, some of the criteria are quantitative and some are qualitative. Thus, a methodology is needed that can capture both subjective and objective evaluation measures. The Analytic Hierarchy Process(AHP) is a decision-making method for ranking alternative courses of action when multiple criteria must be considered. This paper proposes the AHP-based approach which can structure the supplier selection process and the achievements-based procedure which can allocate order quantities for the selected suppliers In automotive part manufacturers. Also, through the practical case of 'D' automotive part manufacturing company, we shows that the proposed AHP based supplier selection approach and the achievements-based allocation procedure of order quantity can be successfully applied for supplier selection and order quantity allocation problems.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.711-716
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• 2003

본 논문은 연속밀도 은닉마코프모델에서 각 상태별 혼합성분 개수를 결정하는 방법을 제안한다. 지금까지의 대부분의 연구가 연속밀도 은닉마코프모델에서 화자의 스펙트럼 특성에 상관없이 각 상태별 동일한 혼합성분 개수를 적용하였다. 이런 접근방법은 많은 계산량을 요구할 뿐만 아니라, 각 상태의 특성을 무시하고 있기 때문에 각 상태별 음성신호의 정확한 모델링을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서 제안한 연속밀도 은닉마코프모델의 파라미터 추정은 각 상태별 혼합성분에 대한 발생 확률값에 따라서 결정하였다. 또한 혼합성분의 개수를 줄이는 과정에서 신호의 상관성을 줄이고 시스템의 전체적인 안정성을 얻기 위해서 주성분 분석을 이용하였다. 제안한 방법은 기존의 은닉마코프모델에 비해서 평균 10% 작은 혼합성분 개수를 이용했을 때를 기준으로 실험하였다. 실험결과에서 혼합성분 결정만을 적용했을 때 거의 비슷한 성능을 얻을 수 있었다. 그리고 주성분 분석을 이용했을 때, 특정벡터가 16 차일 때 평균 0.35%의 성능감소가 일어났지만, 25 차에서는 평균 0.65%의 성능개선을 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.501-514
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• 2023

텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권1호
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• pp.61-68
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• 2014

We propose binary classification methods by modifying logistic regression classification. We use variable selection procedures instead of original variables to select the principal components. We describe the resulting classifiers and discuss their properties. The performance of our proposals are illustrated numerically and compared with other existing classification methods using synthetic and real datasets.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.791-797
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• 2011

This paper considers the issue of seasonal cointegrating rank selection by information criteria as the extension of Cheng and Phillips (2009). The method does not require the specification of lag length in vector autoregression, is convenient in empirical work, and is in a semiparametric context because it allows for a general short memory error component in the model with only lags related to error correction terms. Some limit properties of usual information criteria are given for the rank selection and small Monte Carlo simulations are conducted to evaluate the performances of the criteria.

• 기술혁신연구
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• 제13권2호
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• pp.223-237
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• 2005

This paper explains that tacit knowledge is a critical component for the success of government-led R&D project selection, where rapid and accurate decision making need to be made under lack of information circumstances. It also explores ways to fully exploit the tacit knowledge of experts participating in the Korean government's R&D project selection process. Some of these include: (1) strategic attention from the top officials, (2) forming self-organizing teams, (3) establishing a horizontal and risk-taking culture, (4) encouraging a sense of responsibility in creating and sharing tacit knowledge, and (5) providing a seamless monitoring system and training.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권2호
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• pp.97-104
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• 2015

In this paper, we propose a data envelopment analysis (DEA) and analytic hierarchy process (AHP) integrated model to improve the selection process in the acquisition of a weapon system which is the key component to the success of the project. In particular, we applied DEA in the first stage to choose a frontier group among the candidates in the selection process of the next-generation fighter system (the 3rd FX) in Korea. Then, by using the Delphi technique, we surveyed military experts and applied AHP to determine the best choice among the candidates. The results of the study match the actual decision made by the Korean government in the weapon system acquisition. The results of the proposed DEA-AHP integrated method in the selection of the next-generation fighter systems in Korea demonstrate the usefulness of the method. In this paper, we also discuss the future implications of the proposed model.