Forecasting of electricity demand have difficulty in adapting to abrupt weather changes along with a radical shift in major regional and global climates. This has lead to increasing attention to research on the immediate and accurate forecasting model. Technically, this implies that a model requires only a few input variables all of which are easily obtainable, and its predictive performance is comparable with other competing models. To meet the ends, this paper presents an energy demand forecasting model that uses the variable selection or extraction methods of data mining to select only relevant input variables, and employs support vector regression method for accurate prediction. Also, it proposes a novel performance measure for time-series prediction, shift index, followed by description on preprocessing procedure. A comparative evaluation of the proposed method with other representative data mining models such as an auto-regression model, an artificial neural network model, an ordinary support vector regression model was carried out for obtaining the forecast of monthly electricity demand from 2000 to 2008 based on data provided by Korea Energy Economics Institute. Among the models tested, the proposed method was shown promising results than others.
In recent years, malicious codes are being produced using the developing information and communication technology, and it is insufficient to detect them with the existing detection system. In order to accurately and efficiently detect and respond to such intelligent malicious code, an intelligent detection model is required, and in order to maximize detection performance, it is important to train with the main characteristic information set of the malicious code. In this paper, we proposed a technique for designing an intelligent detection model and generating the data required for model training as a set of key feature information through transformation, dimensionality reduction, and feature selection steps. And based on this, the main characteristic information was classified by malicious code. In addition, based on the classified characteristic information, we derived common characteristic information that can be used to analyze and detect modified or newly emerging malicious codes. Since the proposed detection model detects malicious codes by learning with a limited number of characteristic information, the detection time and response are fast, so damage can be greatly reduced and Although the performance evaluation result value is slightly different depending on the learning algorithm, it was found through evaluation that most malicious codes can be detected.
Wireless Mesh Network technology refers to the technology which establishes wireless network whose transmission speed is similar to that of the wire system, and provides more enhanced flexibility in the building of network, compared to the existing wired network. In addition, it has the feature of less mobility and less restriction from the energy effect. However, there follow many considerations such as system overhead in the case of setting or the selection of multi-path. Accordingly, the focus is on the design and optimization of network which can reflect this network feature and the technology to establish path. This paper suggests the methods on the programming of path in Wireless Mesh Network routing by applying the evaluation value of node service, making use of the loss rate of data, the hop count of bandwidth and link and the traffic status of node, considering the performance of link and load in the fitness evaluation function, in order to respond to the programming of multi-path effectively.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
/
2004.08a
/
pp.163-166
/
2004
텍스트 범주화에 관한 선행연구에서 자주 사용되면서 좋은 성능을 보인 자질 선정 기법은 문헌빈도와 카이제곱 통계량 등이다. 그러나 이들은 단어 자체가 갖고 있는 모호성은 제거하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 kNN 분류기를 이용한 범주화 실험에서 단어간의 상호 관련성이 자동적으로 유도됨으로써 단어 자체 보다는 단어의 개념을 분석하는 잠재의미색인 기법을 자질 선정 방법으로 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2019.10a
/
pp.671-673
/
2019
복지사각지대 발굴은 복지 서비스가 필요하지만 수혜를 받지 못하고 있는 국민을 찾아내서 지원해주는 정부 시스템이다. 본 연구는 이 복지사각지대 발굴 관리 시스템의 효용성을 높이기 위해, 발굴 예측 모델의 정확도를 높이기 위한 방법으로, 발굴 과정에서 사용하는 속성을 선택하고 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 속성의 유효성을 검증하고, 검증된 속성 집합을 선택한 뒤, 예측 기준을 결정하는 세 단계로 구성되며, 이 방법을 통해 기존 복지사각지대 예측 모델의 개선에 적용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
The credit ration is a significant area of financial management which is of major interest to practitioners, financial and credit analysts. The components of credit rating are identified decision models are developed to assess credit rating an the corresponding creditworthiness of firms an accurately ad possble. Although many early studies demonstrate a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific classification problem. Recently, a number of studies have demonstrate that a hybrid model integration artificial intelligence approaches with other feature selection algorthms can be alternative methodologies for business classification problems. In this article, we propose a hybrid approach using rough set theory as an alternative methodology to select appropriate attributes for case-based reasoning. This model uses rough specific interest lies in lthe stable combining of both rough set theory to extract knowledge that can guide dffective retrevals of useful cases. Our specific interest lies in the stable combining of both rough set theory and case-based reasoning in the problem of corporate credit rating. In addition, we summarize backgrounds of applying integrated model in the field of corporate credit rating with a brief description of various credit rating methodologies.
Eigenvoice method is known to be adequate for fast speaker adaptation, but it hardly shows additional improvement with increased amount of adaptation data. In this paper, to deal with this problem, we propose a modified method estimating the weights of eigenvoices in each feature vector dimension. We also propose an adaptation mode selection scheme that one method with higher performance among several adaptation methods is selected according to the amount of adaptation data. We used POW DB to construct the speaker independent model and eigenvoices, and utterances(ranging from 1 to 50) from PBW 452 DB and the remaining 400 utterances were used for adaptation and evaluation, respectively. With the increased amount of adaptation data, proposed dimensional eigenvoice method showed higher performance than both conventional eigenvoice method and MLLR. Up to 26% of word error rate was reduced by the adaptation mode selection between eigenvoice and dimensional eigenvoice methods in comparison with conventional eigenvoice method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.20
no.2
/
pp.165-172
/
2010
In clinical data minig, choosing the optimal subset of features is such important, not only to reduce the computational complexity but also to improve the usefulness of the model constructed from the given data. Moreover the threshold values (i.e., cut-off points) of selected features are used in a clinical decision criteria of experts for differential diagnosis of diseases. In this paper, we propose a fuzzy discretization approach, which is evaluated by measuring the degree of separation of redundant attribute values in overlapping region, based on spatial distribution of data with continuous attributes. The weighted average of the redundant attribute values is then used to determine the threshold value for each feature and rough set theory is utilized to select a subset of relevant features from the overall features. To verify the validity of the proposed method, we compared experimental results, which applied to classification problem using 668 patients with a chief complaint of dyspnea, based on three discretization methods (i.e., equal-width, equal-frequency, and entropy-based) and proposed discretization method. From the experimental results, we confirm that the discretization methods with fuzzy partition give better results in two evaluation measures, average classification accuracy and G-mean, than those with hard partition.
PURPOSES: The purpose of this study is to develop a methodology to prioritize sidewalk construction on rural national highways. METHODS : In order to determine an appropriate prioritization for sidewalk construction, we developed a specific methodology. The proposed methodology includes three main steps: 1) Analytic Hierarchy Process (AHP) methods, 2) Subjective evaluation of relevant road agencies for the candidate sidewalks along rural national highways, and 3) Field study conduction. Each step has four phases. The primary feature of this methodology is the addition of expert consultation and survey data, as well as a field study. In addition, the method could guarantee flexibility in selection for evaluation criteria. As a result, the proposed methodology could be used as a general procedure for application to other roadway classifications when considering sidewalk construction. RESULTS: In order to demonstrate the reasonableness of the proposed methodology, a case study was performed for exactly 100 candidate sites for sidewalk construction on rural national highways. All required evaluation scores were properly produced for each candidate site. By doing so, decision-makers can determine the priority for sidewalk construction at these sites by reviewing quantitatively and qualitatively considered data. CONCLUSIONS: The results of the case study can be applied to a long-term fundamental plan for sidewalk construction on rural national highways. Furthermore, this methodology could be employed to prioritize a small-scale SOC project(e. g. bicycle or pedestrian roads).
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
/
v.8
no.1
s.15
/
pp.105-110
/
2000
Since the advent of high resolution satellite image, possibilities of applying various human interpretation mechanism to these images have increased. Also many studies about these possibilities in many fields such as computer vision, pattern recognition, artificial intellegence and remote sensing have been done. In this field of these studies, texture is defined as a kind of quantity related to spatial distribution of brightness and tone and also plays an important role for interpretation of images. Especially, methods of obtaining texture by statistical model have been studied intensively. Among these methods, texture measurement method based on cooccurrence matrix is highly estimated because it is easy to calculate texture features compared with other methods. In addition, these results in high classification accuracy when this is applied to satellite images and aerial photos. But in the existing studies using cooccurrence matrix, features have been chosen arbitrarily without considering feature variation. And not enough studies have been implemented for appropriate resolution selection in which cooccurrence matrix can extract texture. Therefore, this study reviews the concept of cooccurrence matrix as a texture measurement method, evaluates usefulness of several features obtained from cooccurrence matrix, and proposes appropriate resolution by investigating variance trend of several features.
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.