Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.12
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pp.101-106
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2015
This paper suggests heuristic algorithm with polynomial time complexity for rigging elections problem that can be obtain the optimal solution using linear programming. The proposed algorithm transforms the given problem into adjacency graph. Then, we divide vertices V into two set W and D. The set W contains majority distinct and the set D contains minority area. This algorithm applies divide-and-conquer method that the minority area D is include into majority distinct W. While this algorithm using simple rule, that can be obtains the optimal solution equal to linear programing for experimental data. This paper shows polynomial time solution finding rule potential in rigging elections problem.
Initially, the word 'usage' in the rule of Korean orthography was used to indicate the whole grammatical knowledge to separate between stems and inflectional affixes and nominals and case markers. Nowadays the word 'usage' in the rule of Korean orthograph is understood to indicate both 'usage' as the principles of the orthographic rule and 'grammar.' Even though 'usage' and 'grammar' can be understood as two different words, the discrepancy between them is not clear. In fact, if examining the rule of Korean orthography, it is not difficult to find that the principles of the orthography is written based on the grammar rules. Thus, the original principle is damaged because the rule of Korean orthography depends on the grammar rules too much. In addition, the rule of Korean orthography forces to change the grammar rules when describing them. Incorrect description of the grammar rules often causes the spelling mistakes. Therefore, it is necessary to divide two areas such as 'usage' and 'grammar' when dealing with 'the orthographic rules' and describing them.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.29
no.2
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pp.104-109
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2006
We can offer suitable information to users analyzing the pattern of users. An association rule is one of data mining techniques which can discover the pattern. We use an association rule which considers the web page visiting time and we should the pattern analyse of users. The offered method puts the weights in Web page visiting time of the user and produces an association rule. Weight is web page visiting time unit divide to total of web page visiting time. We offer rather meaningful result the association rule by Apriori algorithm. This method that proposes in the paper offers rather meaningful result Apriori algorithm
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.691-700
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1994
Voronoi diagram of a set of geometric entities on a plane such as points, line segments, or arcs is a collection of Voronoi polygons associated with each entity, where Voronoi polygon of an entity is a locus of point which is closer to the associated entity than any other entity. Voronoi diagram is one of the most fundamental geometrical construct and well-known for its theoretical elegance and the wealth of applications. Various geometric problems can be solved with the aid of Voronoi diagram. For example, the maximum tool diameter of a milling cutter for rough cutting in a pocket can be easily found, and the pocketing tool path can be efficiently generated from Voronoi diagram. In PCB design, the design rule checking can be easily done via Voronoi diagram, too. This paper discusses an algorithm to construct Voronoi diagram of a simple polygon which consists of simple curves such as line segments as well as arcs in a plane with O(nlogn) time complexity by employing the divide and conquer scheme.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.129-132
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1996
In this paper, we suggest a framework to represent the fuzziness in knowledge base as a perspective of the object-oriented paradigm. We divide the knowledge base in two parts. One is the object-base that stores the fuzzy propositions and the explanatory databases. The other is the rule-base that manages the rules between the fuzzy propositions. As the first step, we have to develop a new fuzzy object model that gives an easy way to represent the fuzzy propositions, that is, the fuzzy knowledge in the real world.
This paper deals with the application of the genetic algorithm to the technical trading rule of the stock market. MACD(Moving Average Convergence & Divergence) and the Stochastic techniques are widely used technical trading rules in the financial markets. But, it is necessary to determine the parameters of these trading rules in order to use the trading rules. We use the genetic algorithm to obtain the appropriate values of the parameters. We use the daily KOSPI data of eight years during January 1995 and October 2002 as the experimental data. We divide the total experimental period into learning period and testing period. The genetic algorithm determines the values of parameters for the trading rules during the teaming period and we test the performance of the algorithm during the testing period with the determined parameters. Also, we compare the return of the genetic algorithm with the returns of buy-hold strategy and risk-free asset. From the experiment, we can see that the genetic algorithm outperforms the other strategies. Thus, we can conclude that genetic algorithm can be used successfully to the technical trading rule.
So far there has been a strong tendency to study The Great Learning in terms of quite" limited ethical and moral understandings." Yet The Great Learning was originally a political text to educate the ruler. So the ethical and moral understanding discussed in the book should be interpreted as something more comprehensive and practical, which includes the political ability. This paper thus focuses on this new line of understanding of The Great Learning. Among the three principles of the book, 'Myeongmyeongdeok( 明明德)' means the virtue of a politician, that is to 'cultivate (Myeong)' the 'properties for a statesman (Myeongdeok).' 'Sinmin (新民)' means 'to innovate or reform the people as a result of substantive administration of a politician'. 'Jieojiseon (止於至善)' means 'to reach and to maintain the highest degree of goodness as a result of Myeongmyeongdeok and Sinmin'. These three principles would divide into eight practicums. Myeongmyeongdeok would divide into five steps of 'Sugi(修己: Cultivating the self)' practicum, which are 'Gyeokmul (格物) → Chiji(致知) → Seongeui(誠意)→ Jeongsim (正心)→ Susin (修身)'. Sinmin would divide into three steps of 'Chiin (治人: rule the people)' practicum which are 'Jega(齊家) → Chiguk(治國) → Pyeongcheonha(平天下).' And the point where the two practicums are harmonized, i.e. that of Sugichiin (修己治人), is the place of Jieojiseon. Not every ethical people become a politician but every politician must be ethical. That is the assertion of the Great Learning.
The calculation of earthwork plays a major role in plan or design of many civil engineering projects, and thus it has become very important to advanced the accuracy of earthwork calculation. Current method used for estimating the volume of pit excavation assumes that the ground profile between the grid points is linear(trapezoidal rule), or nonlinear(simpson's formulas). In this paper the spot height method, least square method, and chamber formulas, Chen and Lin method are compared with the volumes of the pits in these examples. As a result of this study, algorithm of chen and Lin me쇙 by spline method should provide a better accuracy than the spot height method, least square method, chamber formulas. The Chen and Lin formulas can be used for estimating the excavation volume of a pit divide into a grid with unequal intervals. From the characteristics of the cubic spline polynomial, the modeling curve of the Chen and Lin method is smooth and matches the ground profile well. Generally speaking, the nonlinear profile formulas provide better accuracy than the linear profile formulas. The mathematical model mentioned make an offer maximum accuracy in estimating the volume of a pit excavation.
The Latent Growth Modeling(LGM) is known as the typical analysis method of longitudinal data and it could be classified into unconditional model and conditional model. It is common to assume that the growth trajectory of unconditional model of LGM is linear. In the case of quasi-linear, the methodology for improving the model fitness using Sequential Pattern of Association Rule Mining is suggested. To do this, we divide longitudinal data into quintiles and extract periodic changes of the longitudinal data in each quintiles and make sequential pattern based on this periodic changes. To evaluate the effectiveness, the LGM module in SPSS AMOS was used and the dataset of the Youth Panel from 2001 to 2006 of Korea Employment Information Service. Our methodology was able to increase the fitness of the model compared to the simple linear growth trajectory.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.18
no.3
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pp.79-100
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1993
This paper proposes an idea of reverse modeling that analyzes LP models and then converts them into an object-oriented model repository. The process of reverse modeling consists of (1) identifying and analyzing source models by meta processor, (2) model decomposition and generalization to scan the models and divide them into model components, and (3) deriving model selection rules from the components by rule generator. Through the process, we can extract reusable model components and build a model base with model selectioon rules. Examples with models created by SML and MODLER modeling languages are given to illustrate the methods. The model base management capabilities provided by reverse modeling can increase the reusabioity of current modeling tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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