자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
이 연구에서는 공업계열 고등학교의 발전 계획 수립을 위한 학교 컨설팅의 이론을 탐색하고, 컨설팅 모델과 수행기법 모델을 제시한 후, 제시한 모델과 컨설팅 수행 기법에 의하여 수행된 C 공업고등학교의 컨설팅 사례에 대하여 분석하였다. 최근까지 수행된 학교컨설팅은 대부분이 수업 및 장학 컨설팅에 대한 것이며, 학교경영컨설팅 분야에 대한 연구는 아직 미미한 실정이다. 이 논문에서는 공업계열 고등학교에 적합한 학교 컨설팅 모델을 구안하여 착수, 진단, 실행기획, 실행, 종료의 5단계로 제시하였다. 컨설팅 모델을 적용한 C공업고등학교의 컨설팅 사례를 분석하였고, 이는 향후 공업계열 고등학교의 컨설팅 연구의 기초 자료를 제공하고자 함이다. 학교컨설팅 모델의 5단계에 의하여 C공업고등학교의 현황 분석, 설문 조사, SWOT 분석, Issue Tree, 학교 진단 평가 등을 하였다. C공업고등학교의 발전 전략을 수립하기 위하여 Issue Tree에 기초하여 '문제점 및 개선방안 표'를 작성한 후, Pay-Off Matrix를 작성하였다. 최종적으로 C공업고등학교가 단기 및 중장기적으로 해결해야 할 발전 계획을 도출할 수 있었다.
Mining high utility itemsets (HUIs) from transaction databases considers such factors as the unit profit and quantity of purchased items. Two-phase tree-based algorithms transform a database into compressed tree structures and generate candidate patterns through a recursive pattern-growth procedure. This procedure requires a lot of memory and time to construct conditional pattern trees. To address this issue, this study employs two compressed tree structures, namely, Utility Count Tree and String Utility Tree, to enumerate valid patterns and thus promote fast utility computation. Furthermore, the study presents an algorithm called single-phase utility computation (SPUC) that leverages these two tree structures to mine HUIs in a single phase by incorporating novel pruning strategies. Experiments conducted on both real and synthetic datasets demonstrate the superior performance of SPUC compared with IHUP, UP-Growth, and UP-Growth+algorithms.
관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.
Devising an efficient one-pass frequent pattern mining algorithm has been an issue in data mining research in recent past. Pattern growth algorithms like FP-Growth which are found more efficient than candidate generation and test algorithms still require two database scans. Moreover, FP-growth approach requires rebuilding the base-tree while mining with different support counts. In this paper we propose an item-based tree, called I-Tree that not only efficiently mines frequent patterns with single database scan but also provides multiple mining scopes with multiple support thresholds. The 'build-once-mine-many' property of I-Tree allows it to construct the tree only once and perform mining operation several times with the variation of support count values.
Data quality is the main issue in the classification problems; generally, the presence of noisy instances in the training dataset will not lead to robust classification performance. Such instances may cause the generated decision tree to suffer from over-fitting and its accuracy may decrease. Decision trees are useful, efficient, and commonly used for solving various real world classification problems in data mining. In this paper, we introduce a preprocessing technique to improve the classification accuracy rates of the C4.5 decision tree algorithm. In the proposed preprocessing method, we applied the naive Bayes classifier to remove the noisy instances from the training dataset. We applied our proposed method to a real e-commerce sales dataset to test the performance of the proposed algorithm against the existing C4.5 decision tree classifier. As the experimental results, the proposed method improved the classification accuracy by 8.5% and 14.32% using training dataset and 10-fold crossvalidation, respectively.
Despite extensive research on R-trees, most of the proposed schemes have not been integrated into existing DBMS due to the lack of protocol to provide consistency in concurrent environment. R-link tree is an acceptable data structure to deal with this issue., but still not enough. In this paper, we focus on a simplified predicate locking mechanism based on R-link tree for concurrency control and phantom protection. An in-memory operation control list (OCList) used to suspend some conflicting operations is designed here. The main features of this approach are (1) it can be implemented easily and do not need any extra information. (2) Only-one-lock is held when descending R-tree even when node split happens, while lock-coupling scheme is performed when ascending. No deadlocks are possible. (3) Searches and insertions are not unnecessarily restricted. (4) Insert and Delete phantom in R-link tree are avoid through beforehand predication.
Constrained minimum Steiner tree (CMST) problem is a key issue in multicast routing with quality of service (QoS) support. Bounded shortest path algorithm (BSMA) has been recognized as one of the best algorithms for the CMST problem due to its excellent cost performance. This algorithm starts with a minimumdelay tree, and then iteratively uses a -shortest-path (KSP) algorithm to search for a better path to replace a “superedge” in the existing tree, and consequently reduces the cost of the tree. The major drawback of BSMA is its high time complexity because of the use of the KSP algorithm. For this reason, we investigate in this paper the possibility of more efficient implementations of BSMA by using different methods to locate the target path for replacing a superedge. Our experimental results indicate that our methods can significantly reduce the time complexity of BSMA without deteriorating the cost performance.
This study aimed at reviewing the case examples of environmental assessment of development projects within management zones, identifying problems and improvement opportunities and suggesting the direction of environmental assessment for management zones that are increasingly segmented Findings showed that first, the assessment of environment soundness in management zones must incorporate the national land environmental map and wide-area ecological axes established by the Ministry of Environment. Second, regarding development activities in management zones, rather than an issue of simply destroying natural environment in a development site itself during a development period, an issue of permanently isolating ecosystems from surrounding areas in a mid/long-term perspective and continually polluting water in mid-stream/upstream regions where sites are located must be considered. Third, in the case of development projects with vast areas, existing plant communities will be disturbed and the naturalness of vegetation will gradually decline due to foreign tree species introduced for landscape architecture. Therefore, creating buffer forests at forest boundaries and planting native tree species that are same as nearby tree species must be examined. Last but not least, when assessing the environmental soundness of management zones, it would be crucial to comprehensively review the environmental, social and locational features of management zones, including surrounding areas, and set the direction of environmental assessment accordingly.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3219-3236
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2012
A tree routing structure is often adopted for many-to-one data gathering and aggregation in sensor networks. For real-time scenarios, considering lossy wireless links, it is an important issue how to construct a maximum-lifetime data gathering tree with delay constraint. In this work, we study the problem of lifetime-preserving and delay-constrained tree construction in unreliable sensor networks. We prove that the problem is NP-complete. A greedy approximation algorithm is proposed. We use expected transmissions count (ETX) as the link quality indicator, as well as a measure of delay. Our algorithm starts from an arbitrary least ETX tree, and iteratively adjusts the hierarchy of the tree to reduce the load on bottleneck nodes by pruning and grafting its sub-tree. The complexity of the proposed algorithm is $O(N^4)$. Finally, extensive simulations are carried out to verify our approach. Simulation results show that our algorithm provides longer lifetime in various situations compared to existing data gathering schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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