Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.5
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pp.400-405
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2001
This paper addresses an effective approach of training neural networks classifiers for credit card fraud detection. The proposed approach uses evolutionary programming to trails the neural networks classifiers based on maximization of the detection rate of fraudulent usages on some ranges of the rejection rate, loot minimization of mean square error(MSE) that Is a common criterion for neural networks learning. This approach enables us to get classifier of satisfactory performance and to offer a directive method of handling various conditions and performance measures that are required for real fraud detection applications in the classifier training step. The experimental results on "real"credit card transaction data indicate that the proposed classifiers produces classifiers of high quality in terms of a relative profit as well as detection rate and efficiency.
Multiperiod optimization is the key step to tackle the supply chain optimization problems. Taking supply and demand uncertainty or prediction into consideration during the process synthesis phase leads to the maximization of the profit for the long range time horizon. In this study, new algorithm based on the Genetic Algorithms is proposed for multiperiod optimization formulated in MINLP, GDP and hybrid MINLP/GDP. In this study, the focus is given especially on the design of the Genetic Algorithm suitable to handle disjunctive programming with the same level of MINLP handling capability. Hybridization with the Simulated Annealing is tried. and many heuristics are adopted for this purpose.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.6
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pp.1-8
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2009
Detecting entry and exit zones in a view covered by multiple cameras is an essential step to determine the topology of the camera setup, which is critical for achieving and sustaining the accuracy and efficiency of multi-camera surveillance system. In this paper, a graph theoretic clustering method is proposed to detect zones using data points which correspond to entry and exit events of objects in the camera view. The minimum spanning tree (MST) is constructed by associating the data points. Then a set of well-formed clusters is sought by removing inconsistent edges of the MST, based on the concepts of the cluster balance and the cluster density defined in the paper. Experimental results suggest that the proposed method is effective, even for sparsely elongated clusters which could be problematic for expectation-maximization (EM). In addition, comparing to the EM-based approaches, the number of data required to obtain stable outcome is relatively small, hence shorter learning period.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.25
no.1
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pp.27-35
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2005
Ultrasonic inspection methods are widely used for detecting flaws in materials. The signal analysis step plays a crucial part in the data interpretation process. A number of signal processing methods have been proposed to classify ultrasonic flaw signals. One of the more popular methods involves the extraction of an appropriate set of features followed by the use of a neural network for the classification of the signals in the feature spare. This paper describes an alternative approach which uses the least mean square (LMS) method and exportation maximization (EM) algorithm with the model based deconvolution which is employed for classifying nondestructive evaluation (NDE) signals from steam generator tubes in a nuclear power plant. The signals due to cracks and deposits are not significantly different. These signals must be discriminated to prevent from happening a huge disaster such as contamination of water or explosion. A model based deconvolution has been described to facilitate comparison of classification results. The method uses the space alternating generalized expectation maximiBation (SAGE) algorithm ill conjunction with the Newton-Raphson method which uses the Hessian parameter resulting in fast convergence to estimate the time of flight and the distance between the tube wall and the ultrasonic sensor. Results using these schemes for the classification of ultrasonic signals from cracks and deposits within steam generator tubes are presented and showed a reasonable performances.
In this paper, the simplification procedure of Karnaugh Map, which is essential to design digital logic circuits, was implemented as web-based educational Java applets. The learners will be able to experience interesting learning process by executing the proposed Java applets. In addition, since the proposed Java applets were designed to contain educational technologies by step-by-step procedure, the maximization of learning efficiency can be obtained. The learners can make virtual experiments on the simplification of digital logic circuits by clicking on some buttons or filling out some text fields. Furthermore, the Boolean expression and its schematic diagram occurred in the simplification process will be displayed on the separate frame so that the learners can learn effectively. The schematic diagram enables them to check out if the logic circuit is correctly connected or not. Finally, since the simplification algorithm used in the proposed Java applet is based on the modified Quine-McCluskey minimization technique, the proposed Java applets will show more encouraging result in view of learning efficiency if it is used as assistants of the on-campus offline class.
This paper presents two methods for automatic estimation of threshold values in unsupervised change detection of multi-temporal remote sensing images. The proposed methods consist of two analytical steps. The first step is to compute the parameters of a 3-component Gaussian mixture model from difference or ratio images. The second step is to determine a threshold value using Bayesian rule for minimum error. The first method which is an extended version of Bruzzone and Prieto' method (2000) is to apply an Expectation-Maximization algorithm for estimation of the parameters of the Gaussian mixture model. The second method is based on an iterative thresholding algorithm that successively employs thresholding and estimation of the model parameters. The effectiveness and applicability of the methods proposed here were illustrated by two experiments and one case study including the synthetic data sets and KOMPSAT-1 EOC images. The experiments demonstrate that the proposed methods can effectively estimate the model parameters and the threshold value determined shows the minimum overall error.
Alcover-Sanchez, R.;Soria, J.M.;Perez-Aracil, J.;Pereira, E.;Diez-Jimenez, E.
Smart Structures and Systems
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v.29
no.3
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pp.499-512
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2022
This work proposes a novel contactless vibration damping and thermal isolation tripod platform based on Superconducting Magnetic Levitation (SML). This prototype is suitable for cryogenic environments, where classical passive, semi active and active vibration isolation techniques may present tribological problems due to the low temperatures and/or cannot guarantee an enough thermal isolation. The levitating platform consists of a Superconducting Magnetic Levitation (SML) with inherent passive static stabilization. In addition, the use of Operational Modal Analysis (OMA) technique is proposed to characterize the transmissibility function from the baseplate to the platform. The OMA is based on the Stochastic Subspace Identification (SSI) by using the Expectation Maximization (EM) algorithm. This paper contributes to the use of SSI-EM for SML applications by proposing a step-by-step experimental methodology to process the measured data, which are obtained with different unknown excitations: ambient excitation and impulse excitation. Thus, the performance of SSI-EM for SML applications can be improved, providing a good estimation of the natural frequency and damping ratio without any controlled excitation, which is the main obstacle to use an experimental modal analysis in cryogenic environments. The dynamic response of the 510 g levitating platform has been characterized by means of OMA in a cryogenic, 77 K, and high vacuum, 1E-5 mbar, environment. The measured vertical and radial stiffness are 9872.4 N/m and 21329 N/m, respectively, whilst the measured vertical and radial damping values are 0.5278 Nm/s and 0.8938 Nm/s. The first natural frequency in vertical direction has been identified to be 27.39 Hz, whilst a value of 40.26 Hz was identified for the radial direction. The determined damping values for both modes are 0.46% and 0.53%, respectively.
Kim, Young-Taek;Choi, Soo-Myung;Kim, Hong-Gyun;Im, Sang-Bong
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.20
no.1
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pp.37-49
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2014
With the globalized coming of the knowledge-based society following the post-industrial period, both the crises and opportunities have been occurring together as non-special affairs, which is the same situation in Rural Korea. A crucial key for maximization of potentialities of emerging opportunities is to mobilize the multi-valuedness embedded in rural areas as one of new growth powers. In order to realize a variety of multi-valuedness of rurality, it should be needed to re-discover and re-evaluate rural resources by paradigm shift and to identify the multi-valuedness of resources systematically and scientifically. On the basis of this understanding, this study aimed at setting up the evaluation indicators system by rural village types to identify systematically the multi-valuedness embedded in rural villages in the initial step. Integrated evaluation indicators system was made with 4-level hierarchies; high-leveled one with 3 fields(society, environment, regional economy); middle-leveled one with 8 areas; lower-leveled one with 19 sub-areas; detailed indicators totally with 39 items. These indicators were divided into 12 basic indicators applied to all types and 27 specialized indicators determining the characteristics of village types.
Kwon, Na Yeon;Kim, Jang Il;Dollein, Richard;Seo, Weon Joon;Jung, Yong Gyu
International journal of advanced smart convergence
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v.2
no.1
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pp.36-41
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2013
Decision-making is to extract information that can be executed in the future, it refers to the process of discovering a new data model that is induced in the data. In other words, it is to find out the information to peel off to find the vein to catch the relationship between the hidden patterns in data. The information found here, is a process of finding the relationship between the useful patterns by applying modeling techniques and sophisticated statistical analysis of the data. It is called data mining which is a key technology for marketing database. Therefore, research for cluster analysis of the current is performed actively, which is capable of extracting information on the basis of the large data set without a clear criterion. The EM and K-means methods are used a lot in particular, how the result values of evaluating are come out in experiments, which are depending on the size of the data by the type of distance-based and probability-based data analysis.
We are in the process of the deepening of the informationalized society. Such a phenomenon(of deepening of the informationalized society) means that human being is surrounded by a linguistic or semiological environment instead of realistic experience. And it is concerned with the visual design composed by the visual languages and semiotics of Arts. Because the visual design is a kind of the linguisticsmion using the visual formation. This penomena necessarily brings the expansion of the quatity of information and accompanies the simplification of messages. Therefore when we apply the simplicity resulting from the ideality of KYEORE painting(the folk Art of Korea), it can be cotribute to those who should be in the center of semiological environment more deeply as a source to maximize the effect of communication, which is the conclusion of this study. In sort, the characteristics of our KYEORE painting is the ideal expression. There are found not a few problems such as the depiction of forms, the perspective representation, the chiaroscuro, the expression of material if we evaluate them from the western formative viewpoint. But the depiction of the fact is less direct than the ideal expression itself, is likely to be much complicated, and can be far away from the world of reality. Because it is just the first step for satisfying the ideal images in man. In the composition of KYEORE painting is dominated by the rules nonprescription of time amd place, colloquialism of the meaning, distinction maximization. They are all the compositive characteristics resulting from the ideality. If these characteristics are modulated intelligently to the current thoughts, they will help to build the new visual communication system of Korea which has more direct and fast absorption force.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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