• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.89-94
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• 2001

In this study we focus on variable selection in decision tree growing structure. Some of the splitting rules and variable selection algorithms are discussed. We propose a competitive variable selection method based on Kruskal-Wallis test, which is a nonparametric version of ANOVA F-test. Through a Monte Carlo study we note that CART has serious bias in variable selection towards categorical variables having many values, and also QUEST using F-test is not so powerful to select informative variables under heavy tailed distributions.

• 한국건축시공학회지
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• 제8권5호
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• pp.127-134
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• 2008

The purpose of this study is to propose the decision making technique in roof waterproofing method at the early construction stage. Selecting the suitable construction method is difficult because of the complex interrelationships between many factors of influencing the construction method selection. This study presents an example of selecting suitable method by analyzing LCC (Life Cycle Cost) in roof waterproofing work. In this study, roof waterproofing method is analyzed by LCC(Life Cycle Cost) which is consists of the initial costs, running costs, and removal costs. Sheet waterproofing, membrane waterproofing and asphalt waterproofing costs are compared to select the most economic method. The result of this study revealed that considering LCC is useful in selecting the proper method in the construction work.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.108-113
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• 2012

무선 센서 네트워크에서 라우팅 경로는 네트워크 보안 유지를 위해 매우 중요하다. 이러한 라우팅 경로를 유지하기 위해선 지속적인 경로 재설정 및 관리가 요구된다. 영역 분할 기반 경로 설정 기법은 통계적 여과 기법이 적용된 센서 네트워크를 여러 개의 하위 영역으로 나누고 각 영역별로 경로 설정 및 관리하는 방법을 제공한다. 이 기법은 부분적인 네트워크 위상 변화 또는 노드의 에너지 고갈 등의 문제로 인한 경로 재설정 시 사용되는 에너지 소모를 많은 부분 절약할 수 있다. 하지만 경로 설정에 사용되는 정보가 해당 영역에만 제한되어 전체 네트워크 관점에서 항상 최적화된 보안 라우팅 경로를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 통계적 여과 기법 기반 센서 네트워크에서 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법으로 설정된 라우팅 경로 최적화를 위한 영역별 부분 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법에서는 기지 노드가 영역 단위로 설정된 부분 경로 정보를 수집하여 모든 후보 경로들을 평가 함수를 이용해 평가한다. 평가를 통해 결정된 보안 라우팅 경로 정보는 전체 경로 정보 메시지를 통해 각 영역의 최상위 노드(Super DN)에 전달된다. 따라서 각 영역의 최상위 노드는 해당 경로 정보를 이용해 이벤트 발생 위치에 따른 최적화된 라우팅 경로를 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 검증하였으며, 제안 기법은 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법의 성능 향상을 위해 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한인간공학회지
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• 제24권3호
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• pp.1-10
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• 2005

The primary objective of this study is to design input methods for assisting button selection tasks on a PDA screen. Familiar methods in the existing computing environments were investigated to develop aiding methods. Factors manipulated in the experiment included aiding method, button size, and users' prior experience with PDAs. A total of sixteen participants examined the usability of button selection tasks. Two types of button selection tasks were used as experimental tasks; one was selecting a target button, and the other was selecting multiple target buttons consecutively. The results showed that the aiding method and the button size had significant effects on the subjective satisfaction as well as the performance. In addition, users' prior experience with PDAs affected the performance significantly. The interaction between the aiding method and the button size was found to have significant effects on the performance. However, the interaction effect between the button size and the PDA experience was significant on the task performance time only for the multiple button selection tasks. Design considerations were proposed based on the experimental results. These can be applied to the PDA interaction design to make the PDAs more usable.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.4776-4798
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• 2015

The location selection of virtual machines in distributed cloud is difficult because of the physical resource distribution, allocation of multi-dimensional resources, and resource unit cost. In this study, we propose a multi-object virtual machine location selection algorithm (MOVMLSA) based on group information, doubly linked list structure and genetic algorithm. On the basis of the collaboration of multi-dimensional resources, a fitness function is designed using fuzzy logic control parameters, which can be used to optimize search space solutions. In the location selection process, an orderly information code based on group and resource information can be generated by adopting the memory mechanism of biological immune systems. This approach, along with the dominant elite strategy, enables the updating of the population. The tournament selection method is used to optimize the operator mechanisms of the single-point crossover and X-point mutation during the population selection. Such a method can be used to obtain an optimal solution for the rapid location selection of virtual machines. Experimental results show that the proposed algorithm is effective in reducing the number of used physical machines and in improving the resource utilization of physical machines. The algorithm improves the utilization degree of multi-dimensional resource synergy and reduces the comprehensive unit cost of resources.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.647-652
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• 2006

본 논문은 일반적으로 많은 특징들을 갖고 있는 패턴 분류 문제인 감정 인식을 위한 새로운 특징 선택 방법을 제안한다. '특징 선택'은 패턴 인식 성능의 향상에 기여하고 '차원의 저주'문제에도 좋은 해결책으로 많이 사용되는 방법이다. 그래서, 본 논문에서는 강화학습의 개념을 사용한 상호 작용에 의한 특징 선택 방법인 IFS(Interactiv Feature Selection)를 고안하였고 이 알고리즘을 사용하여 선택된 특징들을 감정 인식 시스템에 적용하여 성능이 향상됨을 확인하였다. 또한 기존의 특징 선택 방법과의 비교를 통하여 본 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권2호
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• pp.19-25
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• 2008

한정된 가용 주파수(usable frequency resource) 내에 여러 무선 통신 시스템들이 혼재(co-existence) 한 상황에서 시스템 간 절체(switching) 시 원치 않는 지연 시간이 발생 할 수 있다. 이러한 다중 무선 통신 환경 내에서 지연 시간을 감소시키는 시스템 선택 기법을 요구하고 있어 지연 시간을 최소화 하는 모드 선택 기법(MSM : mode selection method)을 제시 하였다. 효율적인 모드 선택 기법을 위해 각 표준별 프리엠블의 구조적 특성을 분석하여 모드 선택 시 전체 검색(full search) 보다 효율적인 부분 검색(partial search)을 이용하여 지연 시간을 최소화 하는 모드 선택 기법을 시뮬레이션 하였다. 부가 백색 가우시안 잡음(AWGN) 환경 내의 신호 대 잡음비(SNR)가 10dB, 비트 에러율(BER)이 $10^{-6}$ 이상 일 경우 효율적인 시스템 선택이 가능함을 매트랩을 이용하여 비교 검증 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5631-5652
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• 2019

The existing defense strategy selection methods based on game theory basically select the optimal defense strategy in the form of mixed strategy. However, it is hard for network managers to understand and implement the defense strategy in this way. To address this problem, we constructed the incomplete information stochastic game model for the dynamic analysis to predict multi-stage attack-defense process by combining Bayesian game theory and the Markov decision-making method. In addition, the payoffs are quantified from the impact value of attack-defense actions. Based on previous statements, we designed an optimal defense strategy selection method. The optimal defense strategy is selected, which regards defense effectiveness as the criterion. The proposed method is feasibly verified via a representative experiment. Compared to the classical strategy selection methods based on the game theory, the proposed method can select the optimal strategy of the multi-stage attack-defense process in the form of pure strategy, which has been proved more operable than the compared ones.

• 한국경영과학회지
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• 제39권4호
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• pp.75-84
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• 2014

In this paper, we dealt with feature selection problem of large-scale and high-dimensional biological data such as omics data. For this problem, most of the previous approaches used simple score function to reduce the number of original variables and selected features from the small number of remained variables. In the case of methods that do not rely on filtering techniques, they do not consider the interactions between the variables, or generate approximate solutions to the simplified problem. Unlike them, by combining set covering and clustering techniques, we developed a new method that could deal with total number of variables and consider the combinatorial effects of variables for selecting good features. To demonstrate the efficacy and effectiveness of the method, we downloaded gene expression datasets from TCGA (The Cancer Genome Atlas) and compared our method with other algorithms including WEKA embeded feature selection algorithms. In the experimental results, we showed that our method could select high quality features for constructing more accurate classifiers than other feature selection algorithms.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.411-422
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• 2014

본 연구는 2011학년도 입학하여 여섯 학기 연속 이수한 학생을 대상으로 평균 GPA의 초기값(intercept), 기울기 (slope), 2차항 (quadratic term)을 구하여 이수학기가 늘어나면서 평균 GPA가 어떻게 변화하는지 분석하였다. 구체적으로 이수학기가 늘어나면서 성별과 모집단위에 따라 평균 GPA의 초기값, 기울기, 2차항에 차이가 있는지 분석하였다. 그 결과 초기값에 영향을 주는 변수는 모집단위, 기울기에 영향을 주는 변수는 성별이며 2차항에 영향을 미치는 변수는 하나도 없었다.