최근 들어 웹을 이용한 e-Commerce의 거래는 그 크기나 복잡도면에서 급속도로 확산되고 있다. 그러므로 웹사이트의 설계나 웹 서버 설계 등이 복잡해지고 있다. 또한 웹 사용자가 많은 웹 이동경로를 이용하기 때문에 웹 사용자에 대한 데이터를 분석하는 일이 쉽지 않다. 기존 논문에서는 연관 규칙 탐사는 항목들간의 상관성을 찾아내는 것으로 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 상관성이 높은 모든 항목들을 찾아낸다. 그러나 사용자들은 종종 자신이 관심 있는 연관 규칙들만을 찾길 원한다. 하지만 기존의 알고리즘을 그대로 사용하여 찾아낸 모든 연관 규칙들 중에서 원하는 규칙들만을 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 웹 사용자의 이동경로의 사용자 패턴을 데이터마이닝 기법 중 하나인 연관규칙을 이용하여 사용자에게 맞는 이동경로를 구한 후 모든 경로를 이어주기 위해 시차 연관규칙을 이용하여 각 노드들을 이어주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 시차 연관규칙 기법을 통해 웹 사용자의 이동 경로를 사용자의 특성에 맞는 개인화 또는 고객 세분화된 사이트를 구축 가능하게 제안한다.
제한된 실험 데이터로부터 확률분포함수를 추정하기 위해서 KDE가 많이 사용되고 있다. KDE에 의한 분포함수는 대역폭 선택법에 따라서 실험 데이터에 대해 평활하거나 과대적합된 커널 추정치를 생성한다. 본 연구에서는 Silverman's rule of thumb, rule using adaptive estimate, oversmoothing rule을 사용해서 각 방법에 따른 정확성과 보수적인 성향을 비교하였다. 비교를 위해서 단봉분포와 다봉분포를 가지는 실제 모델을 가정하고 통계적 시뮬레이션을 수행한 다음 다양한 데이터의 개수에 따른 추정된 분포함수의 정확도와 보수성을 비교하였다. 또한, 간단한 신뢰성 예제를 통해 대역폭 선택법에 따른 KDE의 추정된 분포가 신뢰성 해석 결과에 어떻게 영향을 미치는지 확인하였다.
Lee, Jon-Ha;Kim, Kyumok;Park, Jinwon;Park, Ji Yeol;Jung, Seung-Won
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권1호
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pp.1-4
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2016
In this paper, we present an algorithm for adjusting the position of a user-specified object considering image aesthetics. Specifically, the user-specified object is positioned according to the rule of thirds by inserting or deleting unimportant seam lines from the image. To find such seam lines, a novel weight map is designed using the spatial and color distances from the object. We also design and analyze two approaches to seam carving and insertion. Experimental results show that the proposed method can be used as an effective semi-automatic image recomposition scheme.
In this study, an optimization technique was developed from the application of allocation rule. The results obtained from the water supply analysis and reliability indices analysis of Andong dam and Imha dam which are consist of parallel reservoir system are summarized as the followings; Allocation rule(C) is effective technique at the parallel reservoir system because results of the water supply analysis, storage analysis and reliability indices analysis is calculated reasonable results. Also, reliability indices analysis results are not sufficient occurrence based reliability or quantity based reliability. Thus reliability indices analysis are need as occurrence based reliability, quantity based reliability vulnerability, resilience, average water supply deficits and average storage. And water supply condition is better varying water supply condition than constant water supply condition.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.731-739
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1998
The probabilistic relaxation(PR) scheme based on the conditional probability and probability space partition has the important property that when its compatibility coefficient matrix (CCM) has uniform components it can classify m-dimensional probabilistic distribution vectors into different classes. When consistency or inconsistency measures have been defined, the properties of PRs are completely determined by the compatibility coefficients among labels of labeled objects and influence weight among labeled objects. In this paper we study the properties of PR in which both compatibility coefficients and influence weights are uniform, and then a learning rule for such PR system is derived. Experiments have been performed to verify the effectiveness of the learning rule.
In this paper, we describe how to approximate the solutions of partial differential equations by bicubic spline functions whose interpolation errors at non-grid points are smaller in general than those by linear interpolations of the original solution at grid points. We show that the bicubic spline function can be represented exactly or approximately by a fuzzy system, and that the resulting fuzzy rule table shows the contours of the solution function. Thus, the fuzzy rule table is identified as a digital image and the contours in the rule table provide approximate contours of the solution of partial differential equations. Several illustrative examples are included.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권1호
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pp.42-48
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2003
In general many engineers can diagnose the fault condition using the abnormal ones among data monitored from a diesel engine, but they don't need the system modelling or identification for the work. They check the abnormal data and the relationship and then catch the fault condition of the engine. This paper proposes the construction of a fault diagnosis engine through malfunction data gained from the data fault detection system of neural networks for diesel generator engine, and the rule inference method to induce the rule for fuzzy inference from the malfunction data of diesel engine like a site engineer with a fuzzy system. The proposed fault diagnosis system is constructed in the sense of the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HMH). The system is concerned with the rule reduction method of knowledge base for related data among the various interactive data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.279-287
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2007
Data fusion is the process of combining multiple data in order to produce information of tactical value to the user. Data fusion is generally defined as the use of techniques that combine data from multiple sources and gather that information in order to achieve inferences. Data fusion is also called data combination or data matching. Data fusion is divided in five branch types which are exact matching, judgemental matching, probability matching, statistical matching, and data linking. In this paper, we develop was macro program for statistical matching which is one of five branch types for data fusion. And then we apply data fusion and association rule techniques to environmental data.
If is interested and create rule between it in item that association rules buys, by negative association rules is interested to item that do not buy, it is attempt to do data Maining more effectively. It is difficult that existent methods to find negative association rules find one part of rule, or negative association rules because use more complicated algorithm than algorithm that find association rules. Therefore, this paper presents method to create negative association rules by simpler process using Boolean Analyzer that use dependency between items. And as Boolean Analyzer through an experiment, show that can find negative association rules and more various rule through comparison with other algorithm.
This paper presents a facial expression transformation algorithm and drawing rule generation algolithm for a portrait drawing robot which was developed for the '93 Taejeon EXPO. The developed algorithm was mainly focused on the robust automatic generation of robot programs with the consideration that the drawing robot should work without any limitation of the age, sex or race for the persons. In order to give more demonstratin effects, the facial expression change of the pictured person was performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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