The paper proposes a quantitative causal ordering map (QCOM) to combine qualitative and quantitative methods in a framework. The procedures for developing QCOM consist of three phases. The first phase is to collect partially known causal dependencies from experts and to convert them into relations and causal nodes of a model graph. The second phase is to find the global causal structure by tracing causality among relation and causal nodes and to represent it in causal ordering graph with signed coefficient. Causal ordering graph is converted into QCOM by assigning regression coefficient estimated from path analysis in the third phase. Experiments with the prediction model of Korea stock price show results as following; First, the QCOM can support the design of qualitative and quantitative model by finding the global causal structure from partially known causal dependencies. Second, the QCOM can be used as an integration tool of qualitative and quantitative model to offerhigher explanatory capability and quantitative measurability. The QCOM with static and dynamic analysis is applied to investigate the changes in factors involved in the model at present as well discrete times in the future.
A DEDS is a system whose states change in response to the occurence of events from a predefined event set. In this paper, we consider the optimal control and reasoning problem for Discrete Event Systems(DES) in the Temporal Logic Framework(TEL) which have been recnetly defined. The TLE is enhanced with objective functions(event cost indices) and a measurement space is alos deined. A sequence of event which drive the system form a give initial state to a given final state is generated by minimizing a cost functioin index. Our research goal is the reasoning of optimal trajectory and the design of the optimal controller for DESs. This procedure could be guided by the heuristic search methods. For the heuristic search, we suggested the Stochastic Ruler algorithm, instead of the A algorithm with difficulties as following ; the uniqueness of solutions, the computational complexity and how to select a heuristic function. This SR algorithm is used for solving the optimal problem. An example is shown to illustrate our results.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권2호
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pp.151-168
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2007
The corporate credit rating represents an assessment of the relative level of risk associated with the timely payments required by the debt obligation. In this study, the corporate credit rating model employs artificial intelligence methods including Neural Network (NN) and Case-Based Reasoning (CBR). At first we suggest three classification models, as partitioned neural networks, all of which convert multi-group classification problems into two group classification ones: Ordinal Pairwise Partitioning (OPP) model, binary classification model and simple classification model. The experimental results show that the partitioned NN outperformed the conventional NN. In addition, we put to use CBR that is widely used recently as a problem-solving and learning tool both in academic and business areas. With an advantage of the easiness in model design compared to a NN model, the CBR model proves itself to have good classification capability through the highest hit ratio in the corporate credit rating.
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.
Analogy in problem solving is similarity-based reasoning facilitated by verbal and visual operation. This similarity-based reasoning generally supports initial phase of idea search. Therefore, this study intends to infer the types of problem solving by tracing the analogy use of verbal and visual representation through a experimental research. According to the result of this research, the types of problem solving by analogy are classified into 'evolving', 'divergent', and 'poor conversion' type. Firstly, 'evolving type' is distinguished between 'combination type' associated different contents to develope a new design and 'transformation type' associated similar words and sketches to be continuously revised and developed. In these types usually structural analogy rather than surface analogy is used. Secondly, in 'divergent type' associated words or sketches are individually represented, and among them one design solution is selected. In this type usually surface analogy is used. Thirdly, in 'poor conversion type' interaction between verbal representation and visual representation does not go on smoothly, and the generation of idea is poor. In here surface analogy is mostly used. These findings could form the basis of skill development of idea generation and conversion in design education.
본 논문에서는 공업용 재봉기의 구성설계를 기능적 접근법을 이용하여 수행하였다. 구성설계 방법을 설계에 이용하면 제품의 개발시간을 줄일 수 있고, 기존의 기구 메커니즘 데이터를 효율적으로 이용할 수 있는데 이러한 구성설계를 구현하기 위해 전문가 시스템을 이용 하였다. 설계 구속조건은 전문가 시스템의 추론기능과 CBR(Case Based Reasoning) 방법을 사용하여 만족되도록 하였으며 전문가 시스템의 API 기능을 이용하여 기구해석과 최적설계가 외부 프로그램을 이용하여 수행됨으로서, 공업용 재봉기의 개념설계가 효율적으로 수행될 수 있도록 하였다.
지식정보 사회로의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하고, 이에 따라 지능형 학습과 원격 교육은 지속적인 연구 주제로서 관심을 모으고 있다. 이러한 연구 분야에서의 교수 학습 방법은 학습의 개별성, 즉, 개별 학습자의 특성에 의존하는 학습 요소 및 경로의 추출을 전제로 하며, 이는 '개별화된 추론 전략'에 대한 논의로 이어진다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 확장 개념인 X-Neuronet(eXtended Neuronet)을 근거로, 학습 내용을 위계적 표상과 자체의 자기 학습(self-learning)이 가능한 학습자 인지구조체로 표현하고, 이 구조체를 이용하여 개별 학습자의 지식상태에 의존하는 추론의 개별화 전략을 설계하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다.
Case-based reasoning (CBR) is a reasoning technique that reuses past cases to find a solution to the new problem. It often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. It has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing for the reason. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still a challenging issue. Most of the previous studies on CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. According to some of the prior research, however, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. In spite of the fact, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the novel approach to Korean stock market. Experimental results show that the GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for stock market prediction.
The specific objectives of the study were (1) to determine the preferences for three home economics curriculum designs(HECD) categorized by Majorie Brown(Technical HECD, Self Actualization HECD, and Practical Reasoning HECD), (2) to determine the differences between middle school HE teachers and high school HE teachers on each curriculum element, and (3) to determine the relationships between preferences for three HECD by curriculum elements and personal and professional characteristics of HE teachers. For these objectives, the subjects were randomly selected from HE teachers of secondary schools in the areas of Seoul, In-Cho, and Keungi. The 300 data collected by mailed survey were analyzed into frequency, percentage, Chi-square, and contingency coefficient using SAS program. The major findings were as follows: 1) the majority of HE teacher respeondents preferred the Practical Reasoning HECD about the following curriculum elements: Purpose of HE education, knowledge, subject matter, teaching method, society and culture, learner, learning atmosphere, and HE teacher's role. 2) No significant difference emerged when Chi-square was applied to determine difference between the two groups(middle and high school HE teachers) on three HECD according to each curriculum element. 3) The contingency coefficient between preferences of HE education purpose for three curriculum designs and age was 21, years of teaching was 23, between preferences of learning atmosphere of three curriculum designs and location of school was. 17. These mean that the younger and more beginning teachers perferred HE purpose of the Practical Reasoning HECD, and HE teachers working in urban area more preferred learning atmosphere of Practical Reasoning HECD.
A tryout is one of the most important process in development and production of dies. For automotive press dies, it takes 3 to 4 months during the vehicle development process. Moreover, useful information and knowledge from tryout process is very important to design and production planning of dies. In this paper, we developed a new supporting system for making and managing tryout reports of an automotive press die. The CBDTS(Case-Based reasoning for Die Tryout report System) was developed and applied using case-based reasoning method in order to reduce time and manage knowledge of tryout. It consists of "Class Retrieval Wizard", "Case Cleansing Module", and "Case Viewer." Also, this CBDTS could be a channel to integrate field information with enterprise-wide information management systems as well. The CBDTS was applied to a Korean automotive press die shop, and the results were very satisfied in both quantitative and qualitative manners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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