In transportation network problems, it is often desirable to select multiple number of the shortect paths. On problems of finding these paths, algorithms have been developed to choose single shortest path, k-shortest paths and k-shortest paths via p-specified nodes in a network. These problems consider the time as the main factor. In wartime, we must consider availability as well as time to determine the shortest transportation path, since we must take into account enemy's threat. Therefore, this paper addresses the problem of finding the shortest transportation path considering both time and availability. To accomplish the objective of this study, values of k-shortest paths are computed using the algorithm for finding the k-shortest paths. Then availabilties of those paths are computed through simulation considering factors such as rates of suffering attack, damage and repair rates of the paths. An optimal path is selected using any one of the four decision rules that combine the value and availability of a path.
International Arbitration has distinguished itself as a method for dispute resolution that pleases both common and civil law practitioners. It, however, is not free of criticism, especially when fact-finding and evidentiary issues are at play. Perhaps because fact-finding is very closely linked to the culture in which they lie, perhaps because of the lack of a clear evidentiary rules governing international arbitration, a theory of evidence in international arbitration is still far fetched. Through the analysis of the distinctions between dispute resolution systems and the search for truth paradigm, this paper aims to develop and present an outline for the development of a theory of evidence in international arbitration.
최근 경제가 발전함에 따라 디자인의 가치를 결정하는 색의 중요성이 점차적으로 높아지고 있다. 본 연구에서 우리는 사용자가 컴퓨터시스템상에서 조화로운 색을 쉽게 찾을 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구들은 색 조화에 관한 규칙을 찾거나 감성적인 언어를 색으로 변환해 주는 연구에 집중하고 있지만 이를 컴퓨터 시스템상에서 체계적으로 모델화하는 것에 대해서는 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 색을 매칭하는 용도로 널리 채용되는 색상 모델인 NCS표색계를 관계형 데이터베이스로 매핑하고 대표적인 색 조화론 가운데 하나인 오스트발드 색 조화론을 관계대수로 질의처리 하는 방안을 제안함으로써 색의 조화를 수치화하고 정량화하는 연구를 하였다.
본 논문은 WTO 협정의 보조금규정 및 WTO 분쟁사례를 검토, 분석하여 공정무역체제하에서 국제규범에 저촉되지 않는 방향으로 우리나라의 항공우주산업지원방안을 마련하는데 중점을 두었다. 먼저 보조금의 요건인 재정적 공여 및 혜택에 대해 분석하였으며 보조금 중에서 금지보조금, 상계조치가능보조금으로 나뉘어 있는 규정을 검토하였고, 브라질과 캐나다, 미국과 EC 간의 항공기 분쟁사례에서 어떠한 쟁점이 있었는지를 검토하였다. 우리나라의 항공우주산업은 아직 국제경쟁력을 확보하지 못한 상태이므로 정부의 적극적인 지원이 필요하나 WTO 메카니즘에 의거하여 보조금에 해당해서는 안되므로 국제규범에 저촉되지 않는 다양한 지원방안을 제안했다.
본 논문은 한 마디 내에서 나타나는 음표들을 조합했을 때 규칙적인 배수관계가 있음을 이용하여 단음으로 구성된 노래에서 정확하게 마디 위치를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 노래의 개별음의 길이들을 찾아내고, 이들 개별음 길이들의 배수관계를 적용한 규칙들을 이용한다. 이렇게 찾아진 마디정보는 자동 음악 채보 시스템의 사전 정보로 활용될 수 있는 박자 및 빠르기 등을 위한 원천적인 정보를 추출하는데 활용될 수 있다. 남성 및 여성의 단음으로 구성된 12곡의 노래들에 대한 실험 결과 1곡을 제외한 11곡 노래들의 마디위치를 정확히 검출 했으며, 이렇게 찾은 마디 정보와 음악적 이론을 이용하여 곡의 박자 및 빠르기 정보 등을 추출할 수 있다.
컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인해 데이터의 유통은 증가하고 있으나 전통적인 방법으로는 가치 있고 의미 있는 정보를 획득하는 것은 어렵다. 또한, 정보화 사회에서의 많은 정보 중에서 자신에게 알맞은 정보를 탐사하는 데이터 마이닝의 필요성이 대두되고 있다. 또한 사용자들의 편리한 인터넷 항해를 돕고 적절한 정보를 제공할 수 있는 적응형 웹 사이트에 관한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 사용자들에게 연관성이 있는 웹 페이지를 연결해 주는 적응형 웹 사이트 구축을 위해 웹 로그 분석을 통한 웹 사이트 사용자들의 행동 패턴을 발견하는 연관규칙 알고리즘의 개발에 있다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 연관규칙은 웹 사이트에 접속하는 사용자들의 행동을 파악하는데 효과적이다. 본 논문에서는 웹 사용 마이닝을 이용하여 웹 서버의 로그 데이터를 분석하여 트랜잭션을 구성하고, 사용자들의 행동 패턴을 발견하기 위한 의미 있는 문서만을 추출하여 추출된 문서를 대상으로 발견한 빈발 항목으로 연결리스트를 구성하며, 빈발 패턴을 찾아 웹 페이지에 적용하는 일련의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 특징은 첫째, 빈발패턴 발견을 위해 생성하는 연결리스트 이외에는 마이닝 과정에서 다른 중간생성물이 필요하지 않으므로 공간 사용면에 있어 효율적이다. 둘째, 기존의 연관규칙 알고리즘에 비해 데이터 베이스의 스캔 횟수를 줄이고, 시간복잡도를 개선하였다.
워게임 시뮬레이션은 전장의 상황을 모델링하고 전력 평가나 임무 분석을 위해 사용되고 있다. 그러나 워게임 시뮬레이션에서 실제 전장에서 받을 수 있는 영향을 모두 고려하는 것은 매우 복잡하다. 이를 해결하기 위해 우리는 온톨로지 기반의 경로탐색 모델을 제안한다. 이 모델은 전장 상황 데이터를 개념화하고 그 관계를 표현할 수 있는 온톨로지를 사용한다. 또한, 몇 가지 추론 규칙을 정의하여 온톨로지로 부터 새로운 지식을 만들거나 기존의 규칙을 통해 지식을 공유한다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 우리는 제한된 시뮬레이션 환경을 구성하고 부대 이동 시간, 부대의 전투력, 부대 이동간 소요 비용을 측정한다. 측정된 실험의 결과는 제안하는 모델이 이동 시간과 전투력 손실, 소요 비용 측면에서 이점을 제공한다는 것을 보여준다.
Recently in-memory data stream processing has been actively applied to various subjects such as query processing, OLAP, data mining, i.e., frequent item sets, association rules, clustering. However, finding regular periodic patterns of events in an infinite data stream gets less attention. Most researches about finding periods use autocorrelation functions to find certain changes in periodic patterns, not period itself. And they usually find periodic patterns in time-series databases, not in data streams. Literally a period means the length or era of time that some phenomenon recur in a certain time interval. However in real applications a data set indeed evolves with tiny differences as time elapses. This kind of a period is called as a pseudo-period. This paper proposes a new scheme called FPMH (Finding Periods using Multiple Hash functions) algorithm to find such a set of pseudo-periods over a data stream based on multiple hash functions. According to the type of pseudo period, this paper categorizes FPMH into three, FPMH-E, FPMH-PC, FPMH-PP. To maximize the performance of the algorithm in the data stream environment and to keep most recent periodic patterns in memory, we applied decay mechanism to FPMH algorithms. FPMH algorithm minimizes the usage of memory as well as processing time with acceptable accuracy.
유비쿼터스 환경에서 데이터는 빠르게 변하고 새로운 데이터는 시간이 경과함에 따라서 출현한다. 그리고 때로, 메모리 공간이 충분하지 않다면, 모든 과거의 데이터를 잃을 수 있다. 그러므로, 과거의 모든 데이터를 잃지 않도록 또는 데이터를 처리하기 위해서 룰을 만들고 새로운 데이터와 결합하는 문제를 해결할 필요가 있다. 이진트리를 만들고 룰을 추출할 때, 각 룰의 중요도는 일반적으로 리프의 클래스의 총 개수로 정해진다. 주어진 데이터에 맞는 최소한의 유한한 상태 억셉터를 찾기 위한 계산 문제는 NP 하드 문제이다. 추출된 룰은 정확하지 않고 정보의 유실이 있다고 가정된다. 이러한 전제조건 때문에, 본 논문은 룰을 개선하기 위한 새로운 접근을 제시한다. 이것은 이전 지식 또는 데이터로 된 룰의 중요도를 제어하는 것이다. 룰 개선을 할 때, 본 논문은 다수와 소수 특성을 이용하는 푸루닝 방법을 사용하여 다양한 룰을 만들고 룰의 각각의 중요도를 제어하고 성능의 변화를 관찰한다. 본 본문에서 고정된 중요도를 갖는 확장된 데이터 표현을 갖는 이진트리 분류기가 사용되었다. 시험 결과는 룰 개선을 위한 새로운 정책을 이용해서 수행한 성능이 더 좋을 수 있음을 보여준다.
In current CBR(Case-Based Reasoning) systems, the case adaptation is usually performed by rule-based method that use rules hand-coded by the system developer. So, CBR system designer faces knowledge acquisition bottleneck similar to those found in traditional expert system design. In this thesis, 1 present a model for learning method of case adaptation knowledge using case base. The feature difference of each pair of cases are noted and become the antecedent part of an adaptation rule, the differences between the solutions in the compared cases become the consequent part of the rule. However, the number of rules that can possibly be discovered using a learning algorithm is enormous. The first method for finding cases to compare uses a syntactic measure of the distance between cases. The threshold fur identification of candidates for comparison is fixed th the maximum number of differences between the target and retrived case from all retrievals. The second method is to use similarity metric since the threshold method may not be an accurate measure. I suggest the elimination method of duplicate rules. In the elimination process, a confidence value is assigned to each rule based on its frequency. The learned adaptation rules is applied in riven target Problem. The basic. process involves search for all rules that handle at least one difference followed by a combination process in which complete solutions are built.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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