This paper propose the construction of fault diagnosis engine for diesel generator engine and rule inference method to induce rule for fuzzy inference from the monitored data of diesel engine. The proposed fault diagnosis system is constructed the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HME), It is Proposed the rule reduction method of knowledge base for concerning data among the various analog data.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권1호
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pp.77-94
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2006
Case-based Reasoning (CBR) is widely used in business and industry prediction. It is suitable to solve complex and unstructured business problems. Recently, the prediction accuracy of CBR has been enhanced by not only various machine learning algorithms such as genetic algorithms, relative weighting of Artificial Neural Network (ANN) input variable but also data mining technique such as feature selection, feature weighting, feature transformation, and instance selection As a result, CBR is even more widely used today in business area. In this study, we investigated the usefulness of the CBR method in forecasting success in implementing ERP systems. We used a CBR method based on the feature weighting technique to compare the performance of three different models : MDA (Multiple Discriminant Analysis), GECBR (GEneral CBR), FWCBR (CBR with Feature Weighting supported by Analytic Hierarchy Process). The study suggests that the FWCBR approach is a promising method for forecasting of successful ERP implementation in Small and Medium sized Enterprises.
군집화 알고리즘은 그 종류에 따라 만들어낼 수 있는 군집의 종류와 보여줄 수 있는 정보의 수준이 차이가 난다. 밀도기반 군집화 알고리즘은 데이터 분포 상의 임의의 모양을 가진 군집을 잘 잡아내지만 보여줄 수 있는 계층정보가 매우 적거나 없는 수준이고, 반면 계층적 군집화 알고리즘은 자세한 계층 정보를 보여주지만 구 모양의 군집 외에는 잘 잡아내지 못한다. 이 논문에서는 이러한 두 군집화 방식의 대표적 알고리즘인 OPTICS와 응집 계층 군집화 알고리즘의 장점만을 취하는 계층 발생 프레임워크를 제시하고 이와 더불어 효과적 데이터 분석을 위한 여러 시각화, 상호작용 기법을 지원하는 시각적 분석 애플리케이션을 제공한다.
형식개념분석기법(FCA: Formal Concept Analysis)은 대상 도메인의 데이터를 사용자의 관점과 해석을 바탕으로 개념화함으로서 필요한 정보의 추출과 접근을 제공하기 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 기존의 형식개념분석기법 지원 도구들은 대부분 객체와 속성간의 관계를 나타낸 One-valued context에 대한 분석만을 중점적으로 지원하고 있고, 다종다양한 값을 갖는 데이터들로 구성된 Many-valued context에 대한 분석을 충분히 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 값을 갖는 입력 데이터를 사용자의 목적에 맞도록 해석하여 간결화하기 위한 스케일링(Scaling) 알고리즘과 입력 데이터들로부터 개념을 추출하여 계층구조화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 연구결과를 토대로 개념분석과 계층구조화를 위한 자동화 도구(FCA Wizard)를 개발하여, 실제 의료 분야에서의 적용사례를 소개한다.
본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 팔리 AHP 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
UN, OECD, ITU 등 국제기구들은 정기적으로 정보 정책을 수립하고 평가하는데 활용하기 위한 목적으로 정보화 지수를 발표한다. 정보화 지수는 국가의 정보 정책의 수행능력을 평가하고 미래에 진행할 정부의 정보화 프로젝트를 선택하기 위한 기준으로서 활용된다. 정보 시스템이 고도화됨에 따라 이와 더불어 정보보안 역시 그 중요성이 부각되고 있는 실정이고, 이에 따라 국가 정보보호 지수의 산출이 필요하게 되었다. 정보 보안 지수는 특정 그룹의 정보 보안의 특성을 가장 명확하게 표현하는 공식 수치 값이며, 이는 정부의 정보 보안 정책을 결정하는데 이용된다. 국가 정보보호 지수를 산출하는 데에는 현재 설문지 조사방법이 사용되고 있는데, 이 방법으로는 충분한 통계 자료를 확보하기 어려우며 그 자료의 신뢰성 또한 높지 않다는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 기존의 설문지 조사방법이 아닌 개별 기업의 정보보호 수준에 관한 원시데이터를 정확하게 수집할 수 있는 새로운 방법을 제시하고, 다음으로 원시데이터를 근간으로 하여 머크로 데이터를 얻어 정책 의사결정을 할 수 있는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하는 것에 목적을 두고 있다. 현 OLAP 체제에서는 모든 계층구조 스키마가 분배적으로 되는 경우에만 제대로 집계데이터를 구할 수 있기 때문에 본 연구에서는 사례의 비 분배적 계층구조 스키마를 분배적 스키마로 변환하여 국가 정보보호 지수를 산출하는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 구현의 관점과 스키마 설계의 관점에서 볼 때에 유용한 방법이 되리라 생각한다.
강의평가는 대학교육의 질을 향상시키고 수업을 개선하는데 유용한 정보로 활용된다. 본 연구는 강의평가를 구성하는 요인을 탐색하고자 선행연구와 FGI를 통해 구성요인을 도출하고 계층분석법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 통해 요인간 상대적 중요도 및 우선순위를 파악하였다. 이를 위해 5개의 구성요인과 15개의 평가항목을 도출하였다. 강의평가 요인개발의 전문성과 공정성을 확보하기 위해 학생과 교원을 대상으로 설문을 실시하여 총 20부의 유효한 자료를 수집하였고, 일치도 검증을 완료한 자료를 토대로 각 평가항목의 가중치를 산출하였다. 분석 결과 강의평가 요인구성에 있어서 학생은 수업 내용, 수업 방법, 수업 운영, 수업 평가, 수업 계획 순으로, 교원은 수업 내용, 수업 운영, 수업 방법, 수업 평가, 수업 계획 순으로 중요하다고 평가하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 대학교육의 질 관리 차원에서 강의평가의 효율성과 신뢰성 향상을 위해 다양한 분석과 연구가 있기를 기대한다.
기존의 상업용 데이타베이스 시스템들은 복잡한 오브젝트 들의 계층 구조에 의존하며 방대한 양의 데이타를 반복적으로 접근하는 CAD 데이타의 특성을 효과적으로 지원하지 못하여 CAD 데이타베이스의 중요성과 이의 효율적인 관리를 위한 연구의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 CAD 데이타베이스의 효율적인 관리와 설계 도구들의 통합을 위한 좋은 환경을제공하기 위하여, 계층적 인터페이스 시스템을 설계하고 이의 구현을 위해 CAD 데이타베이스의 특성을 고려한 GROCO 모델을 제시하고자 한다. 배치기와 변환기의 두 개의 서브시스템으로 구성된 계층적 인터페이스 시스템은 CAD 데이타의 효율적인 관리를 위한 빠른 실용화를 위해 기존의 상업용 데이타베이스 관리 시스템과 CAD 도구들을 인터페이스 시키는시스템으로 개발되어 실제 CAD 도구들에 적용하고자 한다. GROCO 모델은 데이타의 의미들을 나타내기 위한 5개의 노드 타입들이 연결되어 방향 주기 그래프를 구성하고 있다. 이 모델은 이질적인 데이타들의 다양한 형태의 모임으로 구성된 복잡한 오브젝트들의 계층구조에 의해 이루어진 CAD 데이타의 특성을 효과적으로 지원하고자 한다.
본 논문은 임베디드 코어의 설계 계층을 이용한 아키텍처 탐색 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 다양한 설계 검증과 계층적인 설계 수준에 따른 성능 측정을 고려한 체계적인 아키텍처 탐색을 수행한다. 성능 측정 도구는 설계 모듈에 관련 있는 성능 데이터를 가진 프로파일을 생성한다. 프로파일 생성기는 설계 모듈과 성능 매개변수에 대한 연관 규칙을 얻기 위해 데이터마이닝을 수행한다. 프로파일 생성기의 추론 엔진은 다음 탐색 과정의 설계 성능을 향상시키는 새로운 연관 규칙을 얻는다. 제안된 아키텍처 탐색 방법론의 효율성을 확인하기 위해 JPEG 인코더, Chen-DCT, FFT의 어플리케이션에 대한 아키텍처 탐색을 수행하였다. 제안된 방법을 이용하여 설계된 임베디드 코어는 MIPS R3000의 초기 임베디드 코어에 비해 평균 60.8%의 수행 사이클 감소를 보인다.
컴퓨터 시스템 분야의 대표적인 문제 중 하나는 메모리의 처리 속도가 CPU의 처리 속도보다 매우 느리기 때문에 생기는 CPU 휴면 시간의 증가, 즉 메모리 장벽 문제이다. CPU와 메모리의 속도 차이를 줄이기 위해서는 레지스터, 캐시 메모리, 메인 메모리, 디스크로 대표되는 메모리 계층을 이용하여 자주 쓰이는 데이터를 메모리 계층 상위, 즉 CPU 가까이 위치시켜야 한다. 본 논문에서는 On-Chip SRAM을 이용한 임베디드 시스템 메모리 계층 최적화 기법을 리눅스 기반 시스템에서 최초로 제안한다. 본 기법은 시스템의 가상 메모리를 이용하여 프로그래머가 원하는 코드나 데이터를 On-Chip SRAM에 적재한다. 제안된 기법의 실험 결과 총 9개의 어플리케이션에 대하여 최대 35%, 평균 14%의 시스템 성능 향상과 최대 40% 평균 15%의 에너지 소비 감소를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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