CBR is a knowledge-based system that utilizes the previous knowledge or experience to solve the current problem. In previous CBR research, the emphases are mainly put on the development of more sophisticated indexing mechanism for past cases or the most similar case retrieving methodology out of a group of previous cases. In this paper, discussed is a CBR system that is able to take advantage of the case or knowledge that does not belong to the past in the telecommunications internetworking design area. And the architecture for such CBR system is proposed. Finally, the performance of the CBR system is shown through an ablation experiment.
Using the knowledge base which contains the patterns and data of the past experience of a plant, a learning control method is suggested. The knowledge for controlling a plant is stored to the knowledge base and continually modified after performance evaluation of an applied control input. The performance of the resultant knowledge based control system is examined by an application to process.
한국지진공학회 2000년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2000
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pp.278-287
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2000
In Korea, countermeasures against earthquake disasters such as the seismic performance evaluation and/or retrofit scheme of buildings have not been fully performed since Korea had not been experienced many destructive earthquakes in the past. However, due to more than four hundred earthquakes with slight/medium intensity occurred in the off-coastal and inland of Korea during the past 20 years, and due to the great earthquakes occurred recently in neighboring countries, such as the 1995 Hyogoken-Nambu Earthquake with more than 6,500 fatalities in Japan and the 1999 Ji-Ji Earthquake with more than 2,500 fatalities in Taiwan, the importance of the future earthquake preparedness measures in Korea is highly recognized. The main objective of this paper is to provide the basic data for development of a methodology for the future earthquake preparedness in Korea by investigating the concept and applicabilities of the Japanese Standard for Evaluation of Seismic Performance of Existing RC Buildings developed in Japan among the methodologies of all over the world. In this paper, a seismic performance evaluation method of the existing reinforced concrete buildings is proposed based on experimental data of columns and walls carried out in Korea by referring the Japanese Standard, especially focusing on the Strength Index(C) among the indices in the seismic capacity index(IS) equations. Also, the seismic capacities of two existing reinforced concrete buildings in Korea are evaluated based on the proposed methodology and the Japanese Standard, and the correlations between the seismic capacities by the proposed methodology and the Japanese Standard are discussed.
Past studies have shown that the aspect ratio (width-to-height) of a steel plate shear wall (SPSW) can significantly affect its seismic response. SPSWs with lower aspect ratio (narrow SPSW) may experience low lateral stiffness and flexure dominated drift response. As the height of the frame increases, the narrow SPSWs prove to be uneconomical and demonstrate inferior seismic response than their wider counterparts. Moreover, the thicker web plates required for narrow SPSWs exerts high inward pull on the VBEs. The present study suggests the limiting values of the aspect ratio for an SPSW system by evaluating the seismic collapse performance of 3-, 6- and 9-story SPSW systems using FEMA P695 methodology. For this purpose, nonlinear models are developed. These models are validated with the past quasi-static experimental results. Non-linear static analyses and Incremental dynamic analyses are then carried. The results are then utilized to conservatively suggest the limiting values of aspect ratios for SPSW system. In addition to the conventional-SPSW (Conv-SPSW), the collapse performance of staggered-SPSW (S-SPSW) is also explored. Its performance is compared with the Conv-SPSW and the use of S-SPSW is suggested in the cases where SPSW with lower than recommended aspect ratio is desired.
Existing researches indicated that customer orientation was related to customer performance, customer satisfaction and customer commitment positively. We investigate the effect of customer orientation to customer performance, according to service mechanism. This study extends the past researches by measuring customer orientation from customer's perspective. Results show that the effect of customer orientation to customer performance is different according to service mechanism.
Purpose: The purpose of this study is to identify key performance evaluation items and factors that are effective and practical for project management of defense standard standard improvement projects, and to develop a quantitative performance evaluation model. Methods: For the development of a performance evaluation model for defense standard improvement projects, we analyzed past major project performance and derived evaluation items and factors. To increase the objectivity and efficiency of project evaluation, we developed an evaluation index that enables relative evaluation of evaluation targets, and calculated the main importance of evaluation items using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method based on the main opinions of expert groups. Results: The study resulted in the identification of main performance items for defense standard improvement projects, which were classified into defense standard conformity review performance and defense standard improvement performance items. We also simplified the evaluation model by integrating various evaluation items into similar evaluation factors. Additionally, we developed a quantitative evaluation index that enables relative evaluation of the targets and verified the objectivity and validity of the suggested performance evaluation model by reevaluating it using performance data from past commissioned professional institutions Conclusion: Developing a quantitative evaluation model for defense standard improvement projects is expected to provide a means of measuring the effectiveness of the project, and to be used as a tool to determine the appropriateness and effectiveness of medium and long-term project plans.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제7권5호
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pp.217-223
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2006
When only partial information is available about equipment failures (installation date and amount, as well as failure and replacement rates), data on sufficiently large number of yearly populations of the components can be combined, and estimation of model parameters may be possible. The parametric models may then be used for forecasting of the system's short term future failure and for formulation of replacement strategies. We employ the Weibull distribution and show how we estimate its parameters from past failure data. Using Monte Carlo simulations, it is possible to assess confidence ranges of the forecasted component performance data.
Initial screening is one of the most important and difficult processes in new product development. Many new product screening models have been developed in management and marketing. However practical applications of these models have been limited in part due to their complexity and inflexibility, and in part due to their excessive data requirements. Thus simple judgment models have been popular in practice. However, these models suffer from inaccuracy and inconsistency originating form human cognitive limitations. In light of the problem swith traditional screening methods, we propose a new approach for screening based on managers' past experience and intuitive judgments-screening by analogy, and develop a computerized case-based system for screening new financial service concepts. Using the system, managers can predict the potential performance of a new product concept based on the performance of past products that are similar to it in terms of product characteristics, firm's resources, and market conditions. Based on this prediction, managers make a screening decision.
알고리즘을 이용하여 금융 상품을 거래하는 알고리즘 트레이딩은 시장의 많은 요인들로 인해 그 결과가 안정적이지 못한 문제가 있다. 이 문제를 완화시키기 위해 트레이딩 알고리즘들을 조합한 앙상블 기법들이 제안되었다. 하지만 이 앙상블 방법에도 여러 문제가 존재한다. 첫째, 앙상블의 필요 요건인 앙상블에 포함된 알고리즘의 최소 성능 요건(랜덤 이상)을 만족시키도록, 트레이딩 알고리즘을 선택하지 못할 수 있다는 점이다. 둘째, 과거에 우수한 성능을 보인 앙상블 모델이 미래에도 우수한 성능을 보일 것이라는 보장이 없다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해 앙상블 모델에 포함되는 트레이딩 알고리즘들을 선택하는 방법을 다음과 같이 제안한다. 과거의 데이터를 기반으로 상위 성능의 앙상블 모델들에 포함된 트레이딩 알고리즘들의 기여도를 측정한다. 그러나 이 과거 데이터에만 기반 된 기여도들은 과거의 데이터가 충분히 많지 않고 과거 데이터의 불확실성이 반영되어 있지 않기 때문에 디리클레 분포를 사용하여 기여도 분포를 근사시키고, 기여도 분포에서 기여도 값들을 샘플하여 불확실성을 반영한다. 과거 데이터로부터 구한 트레이딩 알고리즘의 기여도 분포를 기반으로 Transformer을 훈련하여 미래의 기여도를 예측한다. 예측된 미래 기여도가 높은 트레이딩 알고리즘들을 앙상블 모델에 선택하여 포함시킨다. 실험을 통하여 제안된 앙상블 방법이 기존 앙상블 방법들과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
A learning control method is proposed in this paper, using a knowledge base which contains control rules, data, and patterns of the past experience of a plant. The knowledge for plant control is retrieved from measurement data during operation and continually modified after control performance evaluation. A control method is proposed using tinually modified after control performance evaluation. A control method is proposed using fuzzy model of the plant and a recursive statistic decision method of fuzzy subset for control rule generation. Also, the resulting knowledge-based control algorithm has been applied to aprocess and its performance improvement and proper generation of appropriate control rules have been verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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