본 논문은 결정 트리(Decision tree) 구조를 기반으로 한 표정 인식 방법을 제안한다. ASM(Active Shape Model)과 LBP(Local Binary Pattern)를 통해, 표정 영상들의 국소 특징들을 추출한다. 국소 특징들로부터 표정들을 잘 분류할 수 있는 판별 특징(Discriminant feature)들을 추출하고, 그 판별 특징들은 모든 조합의 각 두 가지 표정들을 분류시킨다. 분류를 통해 얻어진 정인식의 합을 통해, 정인식 최대화 기반 국소 영역과 표정 조합을 결정한다. 이 가지 분류들을 종합하여, 결정 트리를 생성한다. 이 결정 트리 기반 표정 인식률은 약 84.7%로, 결정 트리를 고려하지 않은 방법보다, 더 좋은 인식 성능을 보였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권3호
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pp.358-367
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2003
We consider discrete-time factorial Markov Decision Processes (MDPs) in multiple decision-makers environment for infinite horizon average reward criterion with a general joint reward structure but a factorial joint state transition structure. We introduce the "localization" concept that a global MDP is localized for each agent such that each agent needs to consider a local MDP defined only with its own state and action spaces. Based on that, we present a gradient-ascent like iterative distributed algorithm that converges to a local optimal solution of the global MDP. The solution is an autonomous joint policy in that each agent's decision is based on only its local state.cal state.
Objectives : The purpose of this study was to identify the relationship between decision-making types, public entrepreneurship, and performance management of local public hospital directors. Methods : A questionnaire survey was carried out to assess the dependent variables of directors' decision-making types and public entrepreneurship. The analysis of management performance was carried out through a comparison between 2016 results of, data of variation rate on medical revenue and change rate on medical profit and results in 2015. Results : Results indicated that local public hospital directors who used rational decision-making showed better performance management. The analysis showed that enterprise had a greater positive effect (+) on variation rate of medical revenue than that of innovation. However, innovation had a higher positive effect (+) on change rate of medical profit than that of enterprise. These results suggest that innovation and enterprise have a major influence on performance management. Conclusions : The survey used for this study suggests that an education and training program is needed to improve public hospital directors' ability for rational decision-making, public entrepreneurship and performance management. Additionally, the policy change guaranteeing autonomy within the proper range is demanded that Local Public Hospital Director having spirit of innovation and enterprise achieves peak capacity and have responsibility for management.
본 연구는 지방자치단체의 발전전략에서 정책결정과정을 주목하고, 지리정보 기반의 공간적 의사결정지원체계의 활용방안을 제시하는데 목적을 두었다. 공간적 의사결정지원체계는 해당 지역주민의 참여를 통해 이해관계가 얽혀있는 갈등상황을 최소화하고, 정책의 기획부터 집행까지 주민이 참여하여 지역현안을 해결하는 방안으로써 논의되고 있다. 이 논의는 지자체의 사회경제적 여건과 특성을 고려하지 못한 채 획일적인 정책결정과정을 개선하는 방안으로써 의미가 있다. 본 연구에서는 우리나라의 중소도시규모인 경기도 구리시를 사례지역으로 선정하고, 도시발전전략과 정책목표를 분석하여 주민참여를 위한 공간적 의사결정지원체계를 제안하였다. 연구방법은 구리시청 실무자를 대상으로 설문조사를 수행하고, 지리정보 관련 담당부서는 심층면접을 수행하였다. 연구결과, 지리정보를 활용한 공간적 의사결정지원체계는 다음과 같은 요소들을 고려해야 한다. 첫째, 해당 지역이 가지고 있는 지리적 환경과 자원을 고려하여 지역발전전략을 계획해야 한다. 둘째, 지역발전을 위한 지리정보의 활용은 실무자의 GIS에 대한 인식개선과 해당 업무에서 지리정보와 연계활용측면의 교육이 중요하다. 셋째, 주민참여를 위한 의사결정지원체계 요소는 참여주체, 시스템, 그리고 제도행정으로 구분하여 분석하였다. 향후, 지자체 발전전략을 위한 공간적 의사결정지원체계는 다양한 지역의 인문 사회 자연환경적 요소를 고려한 통합적인 추진모형구축이 필요하다.
본 논문에서는 에너지 검출 기법의 성능을 향상시키기 위해 각각의 SU(Secondary User)에서 수신한 PU(Primaty User) 신호의 크기를 바탕으로 대수적 연산을 통해 에러 확률이 가장 낮은 최적의 임계값을 찾아 PU의 신호를 검출하는 기법을 제안하며 최적의 임계값을 고려해 생성된 local decision을 바탕으로 가장 낮은 에러 확률을 보이는 K-out-of-n 법칙에 적용하는 방법을 연구한다. 각각의 SU에서 최적의 임계값을 찾고 본 논문에서 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 Matlab을 이용하여 이를 시뮬레이션하고, 기존의 협력 스펙트럼 검출 기법 중 하나인 OR 법칙과 비교 분석한다. Matlab을 이용한 시뮬레이션 결과, 최적의 임계값을 이용한 K-out-of-n 법칙이 기존의 OR 법칙에 비해 오 경보 확률 및 미 검출 확률이 감소한 것을 알 수 있다.
Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud detection, data reduction and variable screening, category merging, etc. We analyze waste database united with local information using decision tree techniques for environmental information. We can use these decision tree outputs for environmental preservation and improvement.
본 논문은 지역의 의사 결정 트리와 클러스터링을 사용하여 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 지역 의사 결정 트리는 클러스터 경계선 검출 장면과 그 인접 프레임의 사이의 차이 값을 시간 유사분포를 비교하기 위해 같은 방식으로 검출하고, 그리고 클러스터 단위로 차이 값의 유사성과 그룹 프레임의 끊어지지 않는 시퀀스를 감지한다.
본 논문은 지역의 의사 결정 트리와 클러스터링을 사용하여 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 지역 의사 결정 트리는 클러스터 경계 검출 장면과 그 인접 프레임의 사이의 차이 값을 시간 유사 분포를 비교하기 위해 같은 방식으로 검출하고, 그리고 클러스터 단위로 차이 값의 유사성과 그룹 프레임의 끊어지지 않는 시퀀스를 감지한다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제7권1호
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pp.30-36
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2017
Most local agencies such as counties and small cities continuously express difficulties in making technically and financially defensible decisions on their pavement infrastructure maintenance and rehabilitation. Unlike pavement systems managed by state highway agencies, the total lane-miles of many local pavements are significantly short and they are managed by a limited number of staff who typically have multiple responsibilities. Most local agencies also do not have historical pavement performance data and the lack of a systematic decision making framework exacerbates the problem. A structured framework and an easily accessible decision support tool that reflects their local requirements, practices and operational conditions would greatly assist them in making consistent and defensible decisions. This study fills this gap by developing a systematic pavement treatment selection framework and a spreadsheet based tool for local agencies. It is expected that the proposed framework will significantly help local agencies to improve their pavement asset management practices at the project level.
This research aims to understand the role of online reviews in the local search context by examining the effects of reviews on the representation of tourism businesses on local search platforms (LSPs). By simulating tourists' local searches for restaurants on three LSPs, namely Google, Bing, and Yelp, this study examines how different ranking results are generated across the platforms and how online reviews contribute to the differences. The findings suggest that online reviews are incorporated into LSPs as ranking factors and, thus, affect tourists' decision-making by influencing the information search results in the local search context. As one of the earliest studies on local search, this study discusses how the existing knowledge about the role of online reviews in tourists' decision-making needs to be reevaluated in mobile and more dynamic environments, and offers practical implications for tourism businesses' search engine marketing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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