Journal of information and communication convergence engineering
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제3권4호
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pp.209-212
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2005
This study proposes hybrid case-based reasoning and genetic algorithms model for customer classification. In this study, vertical and horizontal dimensions of the research data are reduced through integrated feature and instance selection process using genetic algorithms. We applied the proposed model to customer classification model which utilizes customers' demographic characteristics as inputs to predict their buying behavior for the specific product. Experimental results show that the proposed model may improve the classification accuracy and outperform various optimization models of typical CBR system.
This paper is concerned with developing a standard costing model based on the case study of PECT and GCT in order to improve operation efficiency and design business strategy. In doing so the model can be a useful tool to analyze current calculation system of lease charge at the two terminals and to judge whether the level of lease charge currently applied to them is justifiable for thier profitability.
Kalman Filter application to model predictive control is discussed. Most of refinery and petrochemical processes contain uncertainties in their output. Simplified state estimation algorithm is merged to model predictive control to improve overall control accuracy.
This paper introduces a statistical approach of intrusion detection and tunes an intrusion detection model using fuzzy ste. We describel the method of applying fuzzy set for NIDES intensity measure. By using fuzzy set, we improve the algorithm for evaluating score value of NIDES, and present a possibility of intrusion detection system.
정보통신은 편리하기도 하지만 일면 심각한 부작용이 존재한다. 특히, 가치관이 정립되지 못한 초등학생들의 정보통신윤리 확립은 매우 중요한 과제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 학생들이 가장 일반적으로 접하고 있는 대표적 방법인 수업을 통해 초등 정보통신윤리 교육수준을 제고하고자 3중 연계교수학습모형을 제안한다. 3중 연계교수학습모형은 임의의 수업모형 3가지를 선택하여 차시별로 내용을 연계하여 각각의 수업시간에 독립적으로 적용하는 형태이다. 수업모형 3가지는 수업자가 전달하고자 하는 내용에 맞게 선택 가능한 형태이다. 본 실험에서는 배려모형, 가정연계모형, 가상체험모형을 연계하였다. 실험은 동일한 조건 속에서 적용되는 모형을 달리하여 실행한다. 정보통신윤리 수준 제고에 미치는 교육적 효과를 비교 분석하여 3중 연계교수학습모형이 단일 교수학습 모형에 비하여 학생들의 정보통신윤리 함양 및 실천능력을 신장시키는데 유의미한 효과가 있음을 보이고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.671-686
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2020
Due to the long training time and high training cost of traditional surgical training methods, the emerging virtual surgical training method has gradually replaced it as the mainstream. However, the virtual surgical system suffers from poor authenticity and high computational cost problems. For overcoming the deficiency of these problems, we propose an optimized model for the local compression deformation of soft tissue. This model uses a simulated annealing algorithm to optimize the parameters of the soft tissue model to improve the authenticity of the simulation. Meanwhile, although the soft tissue deformation is divided into local deformation region and non-deformation region, our proposed model only needs to calculate and update the deformation region, which can improve the simulation real-time performance. Besides, we define a compensation strategy for the "superelastic" effect which often occurs with the mass-spring model. To verify the validity of the model, we carry out a compression simulation experiment of abdomen and human foot and compare it with other models. The experimental results indicate the proposed model is realistic and effective in soft tissue compression simulation, and it outperforms other models in accuracy and real-time performance.
Climate models, both global and regional, have increased in sophistication and are being run at increasingly higher resolutions. The Land Surface Models (LSMs) coupled to these climate models have evolved from simple bucket models to sophisticated Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer (SVAT) schemes needed to support complex linkages and processes. However, some underpinnings of terrestrial hydrologic parameterizations so crucial in the predictions of surface water and energy fluxes cause model errors that often manifest as non-linear drifts in the dynamic response of land surface processes. This requires the improved parameterizations of key processes for the terrestrial hydrologic scheme to improve the model predictability in surface water and energy fluxes. The Common Land Model (CLM), one of state-of-the-art LSMs, is the land component of the Community Climate System Model (CCSM). However, CLM also has energy and water biases resulting from deficiencies in some parameterizations related to hydrological processes. This research presents the implementation of a selected set of parameterizations and their effects on the runoff prediction. The modifications consist of new parameterizations for soil hydraulic conductivity, water table depth, frozen soil, soil water availability, and topographically controlled baseflow. The results from a set of offline simulations are compared with observed data to assess the performance of the new model. It is expected that the advanced terrestrial hydrologic scheme coupled to the current CLM can improve model predictability for better prediction of runoff that has a large impact on the surface water and energy balance crucial to climate variability and change studies.
The wind power prediction system is composed of a meteorological forecasting module, calculation module of wind power output and HMI(Human Machine Interface) visualization system. The final information from this system is a short-term (6hr ahead) and mid-term (48hr ahead) wind power prediction value. The meteorological forecasting module for wind speed and direction forecasting is a combination of physical and statistical model. In this system, the WRF(Weather Research and Forecasting) model, which is a three-dimensional numerical weather model, is used as the physical model and the GFS(Global Forecasting System) models is used for initial condition forecasting. The 100m resolution terrain data is used to improve the accuracy of this system. In addition, optimization of the physical model carried out using historic weather data in Jeju. The mid-term prediction value from the physical model is used in the statistical method for a short-term prediction. The final power prediction is calculated using an optimal adjustment between the currently observed data and data predicted from the power curve model. The final wind power prediction value is provided to customs using a HMI visualization system. The aim of this study is to further improve the accuracy of this prediction system and develop a practical system for power system operation and the energy market in the Smart-Grid.
본 논문은 Matlab/simulink 기반 휠로더 시뮬레이션 모델의 개발과 검증에 대한 논문이다. 휠로더 시뮬레이션 모델의 개발 및 검증은 실제 휠로더의 생산단계에 앞서 휠로더의 성능을 평가하고 개선하기 위한 목적을 두고 있다. 휠로더 시뮬레이션 모델은 전체적으로 주행부/유압부 동력전달계 모델, 주행부/작업장부 동역학 모델을 포함한 4 가지 모델로 나뉘어져 있다. 휠로더의 주행 및 작업성능을 평가하고 개선하기 위해서는 언급된 4 가지 모델의 통합 시뮬레이션이 필요하며 통합된 시뮬레이션 모델은 성능평가 외의 연료효율의 최적화, 하이브리드 시스템 및 지능형 휠로더 모델의 개발로써 작업효율 향상에 기여할 수 있을 것이다. 본 논문에 제안된 시뮬레이션 모델은 주행부와 작업부 실험 데이터와의 비교를 통해 검증 되었다.
Sequence-to-sequence(Seq2seq) 모델은 입력열과 출력열의 길이가 다를 경우에도 적용할 수 있는 모델로 한국어 형태소 분석에서 많이 사용되고 있다. 일반적으로 Seq2seq 모델을 이용한 한국어 형태소 분석에서는 원문을 음절 단위로 처리하고 형태소와 품사를 음절 단위로 출력한다. 음절 단위의 형태소 분석은 사전 미등록어 문제를 쉽게 처리할 수 있다는 장점이 있는 반면 형태소 단위의 사전 정보를 반영하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 Seq2seq 모델의 후처리로 재순위화 모델을 추가하여 형태소 분석의 최종 성능을 향상시킬 수 있는 모델을 제안한다. Seq2seq 모델에 빔 서치를 적용하여 K개 형태소 분석 결과를 생성하고 이들 결과의 순위를 재조정하는 재순위화 모델을 적용한다. 재순위화 모델은 기존의 음절 단위 처리에서 반영하지 못했던 형태소 단위의 임베딩 정보와 n-gram 문맥 정보를 활용한다. 제안한 재순위화 모델은 기존 Seq2seq 모델에 비해 약 1.17%의 F1 점수가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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