Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.145-156
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1996
Although knowledge discovery is increasingly important in databases, the discovered knowledge sets may not be effectively used for application domains. It is partly because knowledge discovery does not take user's interests into account, and too many knowledge sets are discovered to handle efficiently. We believe that user's interests are conveyed by a query and if a nested query is concerned it may include a user's thought process. This paper describes a novel concept for discovering knowledge sets based on query processing. Knowledge discovery process is performed by: extracting features from databases, spanning features to generate range features, and constituting a knowledge set. The contributions of this paper include the following: (1) not only simple queries but also nested queries are considered to discover knowledge sets regarding user's interests and user's thought process, (2) not only positive examples (answer to a query) but also negative examples are considered to discover knowledge sets regarding database abstraction and database exceptions, and (3) finally, the discovered knowledge sets are quantified.
현재 시맨틱 웹 서비스 발견에 대한 연구는 OWL-S를 중심으로 LARKS프로젝트와 METEOR-S 프로젝트에서 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이들 프로젝트들은 OWL-S의 발견 요소를 모두 포함하고 있지 않고 발견 알고리즘을 개선할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 OWL-S의 발견 요소 중 기존 연구에서 고려하지 않은 프로세스 구조 매칭 알고리즘과 METEOR-S 프로젝트의 QoS 매칭에 대한 알고리즘을 개선한 QoS 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 서비스 분류 매칭과 비즈니스 패턴 매칭을 새롭게 정의한다. 마지막으로 사용자의 선호도를 고려한 매칭 통합 알고리즘을 제안한다.
오늘날 많은 국내 기업들이 미국 시장에 진출하여 해외사업을 확장함에 따라 미국 기업들과의 소송에 직면하는 경우가 빈번해지고 있으며 이에 대해 체계적으로 대응할 수 있도록 e-Discovery에 대한 준비가 필요하다. 아직 우리나라에 e-Discovery 제도가 확립되지는 않았지만 국내 기업들은 몇몇 대기업들의 소송 사례들을 계기로 e-Discovery에 대한 관심이 높아지고 있으며 그에 대한 대응방법 등을 모색하고 있는 실정이다. 미국의 e-Discovery 제도를 우리나라에서 실행할 시 고려해야 할 부분은 크게 세 가지로, 법률 차이, 기업 시스템 차이, 그리고 언어와 기업문화 차이가 있다. 본 논문에서는 실무를 바탕으로 국내 기업들이 미국소송에 대응하는 데 있어서의 문제점들을 도출하여 그것들을 효과적으로 극복할 수 있는 특화된 e-Discovery 절차와 과정을 제안하려고 한다.
제 7차 초등학교 과학과 교육과정에서는 특히 탐구학습을 강조하고 있다. 그러나 단위 시간과 학습자료의 부족이라는 현실적인 이유 때문에 학교 교육 현장에서는 실제적인 적용이 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 웹기반 발견학습 시스템을 설계 구현하고 그 효과성을 검증하는데 목적이 있다. 검증 과정으로 초등학교 4학년 과학과의 용수철 늘이기 단원을 대상으로 일반적인 발견학습 모형을 적용한 비교집단과 웹기반 발견학습 시스템으로 수업을 받은 실험집단의 학업성취도에 있어 유의미한 차이가 있는지 조사하였다. 적용 결과, 웹기반 발견학습 시스템으로 수업을 한 경우, 전통적인 발견학습 모형 그대로 적용한 경우보다 학업 성취도가 높았다.
The Remote Device Management (RDM) protocol is used to manage the devices in the lighting control networks. RDM provides bi-directional communications between a controller and many lighting devices over the DMX512-A network. In RDM, using a simple binary search scheme, which is based on the 48-bit unique ID (UID) of each device, discovers the lighting devices. However, the existing binary search scheme tends to require a large delay in the device discovery process. In this paper, we propose a novel partition-based discovery scheme for fast device discovery in RDM. In the proposed scheme, all devices are divided into several partitions as per the device UID, and the controller performs device discovery for each partition by configuring a response timer that each device will use. From numerical simulations, we can see that there is an optimal number of partitions to minimize the device discovery time for a given number of devices in the proposed scheme, and also that the proposed partition-based scheme can reduce the device discovery time, as compared to the existing binary search scheme.
We can obtain useful knowledge from data by using a subgroup discovery algorithm. Subgroup discovery is a rule model learning method that finds data subgroups containing specific information from data and expresses them in a rule form. Subgroups are meaningful as they account for a high percentage of total data and tend to differ significantly from the overall data. Subgroup is expressed with conjunction of only literals previously. So, the scope of the rules that can be derived from the learning process is limited. In this paper, we propose a method to increase expressiveness of rules through internal disjunctive representation of attribute values. Also, we analyze the characteristics of existing subgroup discovery algorithms and propose an improved algorithm that complements their defects and takes advantage of them. Experiments are conducted with the traffic accident data given from Busan metropolitan city. The results shows that performance of the proposed method is better than that of existing methods. Rule set learned by proposed method has interesting and general rules more.
기업가정신이론을 비롯하여 많은 혁신이론들이 경영자의 혁신능력을 혁신의 출발로 보고 있다. 본 연구는 경영자의 혁신DNA라는 역설적 은유를 통해 혁신에 미치는 영향과 환경의 적합성 관계를 규명함으로써 학습과 노력에 의해 후천적으로 혁신역량을 높일 수 있는 구체적인 방향을 모색하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해서 대구경북 110개 제조기업을 대상으로 자료를 수집하여 실증분석을 하였다. 실증분석 결과 혁신DNA는 혁신에 전반적으로 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 특히 발견DNA는 실행DNA보다 제품전략에 더 강하게 작용하는 반면에, 실행DNA는 공정혁신에 더 강하게 작용하는 것으로 나타났다. 혁신DNA와 환경의 적합성에 따른 혁신의 영향의 경우, 발견DNA와 기술격변성은 상호적합성을, 시장격변성은 보완적합성을 통해 제품혁신을 강화하는 것으로 나타났다. 실행DNA와 시장격변성의 상호적합성을 통해 공정혁신을 강화시키는 것으로 나타났다.
The Semantic web service is able to intelligently discover, execute, composite and monitor the Web Service. It constructs the ontology on Web Service and describes the Semantic Markup in the machine-readable form. The currently developing technologies of the Semantic Web Service discovery are DAML-S matchmaker in Carnegie Mellon University, Process Handbook in MIT and etc. In this paper, we propose the ontology language based on Topic Maps that supports the benefits and solves the problems of the Semantic Web Service discovery technologies .
본 논문은 원유 현물시장과 선물시장 중에서 어떤 시장이 가격발견에 있어서 우월한 지를 실증분석한 것이다. 분석을 위해 2005년 4월 5일부터 2013년 10월 31일까지 두바이유 현물, 선물, 서부텍사스유 현물과 선물, 북해산 브렌트유 현물과 선물의 최근월물 일별자료를 이용하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 두바이유, 서부텍사스유 선물시장의 현물시장보다 가격발견에 있어서 우월한 것으로 나타났다. 즉, 오차수정계수인 ${\lambda}_1$은 통계적으로 비유의적인 값을 가지고 ${\lambda}_2$는 유의적인 양(+)의 값을 가졌다. 한편, Granger-Gonzalo 정보비율과 Hasbrouck 정보비율을 이용한 강건성 검정에서 두바이유와 서부텍사스유 두 시장 모두 GG 정보비율과 Habrouck의 중간값이 0.5보다 큰 값을 가지는 것으로 나타나 선물시장이 현물시장보다 가격발견에 있어서 우월함을 확인 할 수 있었다. 하지만 브렌트유의 경우는 반대로 현물시장이 선물시장보다 가격발견에 있어서 우월한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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