가변적인 컴포넌트의 재사용성이나 적응성을 높이기 위해 룰 기반 컴포넌트 개발 방법들이 제안되고 있다. 룰 기반 컴포넌트 개발에서 사용하는 룰 엔진들은 룰을 표현하기 위해 추가적인 스크립트 언어가 필요하며 따라서 복잡한 비즈니스 룰을 표현하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 다양한 룰 표현과 성능 향상을 위한 컴파일러 기반의 룰 엔진을 제안한다. 제안한 룰 엔진은 룰의 컨디션과 액션 부분을 표현하기 위해 자바 프로그래밍 언어를 사용한다. 따라서 복잡한 비즈니스 룰을 쉽게 표현할 수 있으며 실행 시에 동적으로 룰의 컨디션과 액션 객체를 생성해서 실행시킬 수 있다. 성능 면에서도 제안한 룰 엔진은 스크립트 기반 룰 엔진보다 우수하다. 성능 실험에 의하면 컴파일러 기반의 룰 엔진 성능은 스크립트 기반 룰 엔진인 JSR-94 보다 2.5배의 높은 성능을 보이고 있다.
This article examines the Practical Suggestions for Promoting of Virtual Hearings in International Arbitration. COVID-19 had an prompt and meaningful impact on the practice of international arbitration. Nevertheless arbitral institutions, arbitral tribunals, and other participants learned quickly how to deal with this new challenge. The use of virtual or online hearings has been gaining popularity during the COVID-19 pandemic. Either with the help of arbitral institutions or by themselves, the parties realized that the only way to safeguard a hearing at all was to run it virtually. In fact, hearings by video conference or other technical means seemed to be the magic solution. One of the leading arbitration institutions, i.e. the International Chamber of Commerce in Paris has amended its Arbitration Rules to accept the subjects of recent international arbitration practice. Other arbitral institutions have similarly amended their respective rules. Many recent and adaptable institutional arbitration rules, either expressly or implicitly, allow for hearings to be conducted remotely. The trend has already been set by the leading institutions as ICC, LCIA, ICSID, SCC SIAC, and many more will follow. In short, enthusiasts of virtual hearings even believe that virtual hearings are "the new normal".
언어에서 단어가 차지하는 중요성은 매우 크다. 그럼에도 불구하고 단어를 구성하 는 음운론적, 형태소론적 요소에 관한 계산적 연구는 그리 많지 않다. 대개의 전통적 언어학 이론은 추상적인 기저구조와 일련의 명시된 규칙들을 가정함으로 해서 형태음 운현상을 설명한다. 그러나 이러한 접근방법은 (1) 기저구조의 가정, (2) 규칙의 발 견, 그리고 (3) 규칙간의 상호관계 등에서 문제점을 내포하고 있다. 본 연구는 인공신 경망이 단어를 구성하는 음소열과 그 단어의 의미를 학습하는 과정에서 규칙은 생겨난 다는 가정에서 시작한다. 다양한 국어의 형태음운현상에 대한 실험결과는 인공신경망 이 규칙이나 기저구조의 도움없이 형태음운현상을 학습할 수 있음을 보여준다.
Six Sigma is a philosophy and systematic methodology for quality improvement. It encourages continuous quality improvement efforts to achieve the ideal goal of 6σ. Sigma(σ) is a statistic representing the standard deviation of the normal distribution, and 6σ level means a level where the tolerance of the specification is six times the standard deviation of the process distribution. In terms of the defective rate, the 6σ level achieves the 0.002 defectives per one million units. However, in the field, the 6σ level is used in the sense of achieving 3.4 defects per one million opportunities, which shows a large gap from the 6σ level in the statistical viewpoint. This is because field practitioners accept a 1.5σ shift of the mean of process when calculating the defective rate under sigma level. It said that the acceptance of 1.5σ shift of the mean is from experience, but there is no research or theoretical explanation to support it logically. Although it is a non-scientific explanation based on experience, considering that there has been no objection to the 1.5σ shift for a long time and it is rather accepted, it is judged that there is a reasonable basis for the 1.5σ shift. Therefore, this study tries to find a reasonable explanation through detective power of control chart via the run-rules to the 1.5σ shift empirically recognized by practitioners.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Mediterranean diet is an environmentally friendly and healthy diet model. The diet offers many vegetables, fruits, nuts, and olive oil to consumers. In addition, it provides moderate amounts of fish and chicken, smaller quantities of dairy products, red meat, and processed meat. The Mediterranean diet has a high anti-inflammatory and antioxidant content, and it causes many physiological changes that can provide a physical performance advantage. This study examined the effects of a 15-day menu, which was planned using foods with a low acid load within the Mediterranean diet rules, on the exercise performance, lactate elimination, anthropometric measurements, and body composition. SUBJECTS/METHODS: Fifteen professional male athletes between the ages of 13 and 18, who were engaged in ski running, were included in the experimental study. Dietary intervention was applied for 15 days. The athlete performances were evaluated by applying the vertical jump test, hand grip strength, 20 meters shuttle run test, and Borg fatigue scale. After the shuttle run test (every 3 min for 30 min), blood was drawn from the finger, and the lactate elimination time was calculated. Performance and lactate measurements, body analysis, and anthropometric measurements were taken before and after dietary intervention. RESULTS: The vertical jump height and hand grip strength increased after the intervention (P < 0.05). The test duration, total distance, the number of shuttles, and maximum oxygen consumption parameters of the shuttle run test increased (P < 0.05). After the intervention, the athletes' perceived fatigue scores decreased in several stages of the shuttle run test (P < 0.05). The lactate elimination time and athlete's body composition were similar in repeated measurements (P > 0.05). In the last measurements, the upper middle arm circumference decreased while the height of the athletes increased (P < 0.05). CONCLUSIONS: These results show that the Mediterranean diet is a safe and feasible dietary approach for aerobic performance and strength increase.
수량 연관규칙은 대량의 데이터베이스에 존재하는 데이터 중 수량적 속성이 강한 데이터를 항목으로 만들어 이진 연관규칙에 적용한다. 만약 중요한 의미를 내포하는 수량 데이터의 정의역 범위가 넓을 경우 정의역을 최소지지도에 만족하는 적정 구간으로 분할하여 빈발구간 항목을 생성하는 작업이 필요하다. 이러한 빈발구간 항목은 어떻게 생성되었느냐에 따라 생성된 규칙의 신뢰도에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 빈발구간 항목을 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 방법들에 비해 의미가 있는 구간을 분실하지 않고 최소지지도에 근접하는 세밀한 빈발구간을 생성하기 때문에 데이터가 가진 특성의 손실을 최소화할 수 있는 효율적인 방법이다. 또한 병합이 불필요한 곳에서는 병합을 시도하지 않고 빈도가 높은 구간만을 취해 병합하므로 수량의 정의역이 넓을 경우 기존 방법에 비해 실행속도가 월등히 빠른 효율적인 방법이다. 그리고 인구센서스와 같은 실제로 사용되는 데이터를 이용하여 클루닉스 HPC 시스템에서 병렬처리 수행을 통하여 제안 방법이 우수함을 보였다.
본 연구에서는 SCORM 시퀀싱 모델을 기반으로 학습객체의 구조에 대한 정보, 학습자에게 학습 객체를 어떻게 전달할 지를 결정하는 규칙 등을 포함하고 있는 학습 컨텐츠 구조를 제시한다. 다양한 학습 환경에서 학습 컨텐츠 객체의 재사용과 공유가 쉬워진다. 서로 다른 교수법을 적용하여 학습이 진행되도록 동일한 학습 객체들에 대한 시퀀싱 생성 도구를 개발한다. 또한 학습자 정보 트래킹을 위한 SCO(Sharable Content Object) 함수를 추가하고 학습 객체가 SCORM RTE(Run-Time Environment)와 통신을 위해 PIF(Package Interchange File)로 자동 패키징 시킨다.
With the arrival of the big data era, customer data and data mining analysis have gradually dominated the process of Customer Relationship Management (CRM). This phenomenon indicates that customer data along with the use of information techniques (IT) have become the basis for building a successful CRM strategy. However, some companies can not discover valuable information through a large amount of customer data, which leads to the failure of making appropriate business strategy. Without suitable strategies, the companies may lose the competitive advantage or probably go bankrupt. The purpose of this study is to propose CRM strategies by segmenting customers into VIPs and Non-VIPs and identifying purchase patterns using the the VIPs' transaction data and data mining techniques (K-means clustering and association rules) of online shopping mall in Korea. The results of this paper indicate that 227 customers were segmented into VIPs among 1866 customers. And according to 51,080 transactions data of VIPs, home product and women wear are frequently associated with food, which means that the purchase of home product or women wears mainly affect the purchase of food. Therefore, marketing managers of shopping mall should consider these shopping patterns when they build CRM strategy.
European Commission drafted and proposed the Common European Sales Law(CESL) to the European Parliament for the realization of a uniform set of international private law rules within the EU internal market. Since its purpose is for free international commercial activities for the sale of goods, for the supply of digital content and for related services, it was proposed to enable EU Member States to adopt or supplement as their substantive law according to their options. This study is relate to the legal bases on termination of a contract under CESL, they are composed of three parts: damages and interest, restitution and prescription. Damages and interest are divided into damages, general provisions on interest on late payments, and late payment by traders. Damages are explained by dividing into right to damages, general measure of damages, foreseeability of loss, loss attributable to creditor, reduction of loss, substitute transaction, and current price. Restitution is described by dividing into restitution on revocation, payment for monetary value, payment for use and interest on money received, compensation for expenditure and equitable modification. Prescription is explained by dividing into general provisions, periods of prescription and their commencement and extension of periods of prescription. General provisions explain right subject to prescription into a right to enforce performance of an obligation and any right ancillary to such a right. Regarding period of prescription, the short one is two years and the long one is ten years. However, in the case of a right to damages for personal injuries, period of prescription for such right is thirty years. Regarding commencement, the short one begins to run from the time when the creditor has become, or could be expected to have become, aware of the facts as a result of which the right can be exercised, while the long one begins to run from the time when the debtor has to perform. However, in the case of a right to damages, the CESL clarifies that it begins to run from the time of the act which gives rise the right.
데이터로부터 학습하여 룰을 추출하는 귀납적 학습기법은 데이터 마이닝의 주요 도구 중 하나이다. 귀납적 학습 기법은 불필요한 변수나 잡음이 섞인 변수를 포함하여 학습하는 경우 생성된 룰의 예측 성능이 떨어지고 불필요하게 룰이 복잡하게 구성될 수 있다. 따라서 귀납적 학습 기법의 예측력을 높이고 룰의 구성도 간단하게 할 수 있는 주요 변수 부분집합을 선정하는 방안이 필요하다. 귀납적 학습에서 예측력을 높이기 위해 많이 사용되는 부분집합 선정을 위한 포장 기법은 최적의 부분집합을 찾기 위해 전체 부분집합을 탐색한다. 이때 전체 변수의 수가 많아지면 부분집합의 탐색 공간이 너무 커져서 탐색하기 어려운 문제가 된다. 본 연구에서는 포장 기법에 신경망 민감도 분석을 결합한 귀납적 학습 기법의 변수 부분집합 선정 방안을 제시한다. 먼저, 신경망의 민감도 분석 기법을 이용하여 전체 변수를 중요도 순으로 순서화 한다. 다음에 순서화된 정보를 이용하여 귀납적 학습 기법의 예측력을 높일 수 있는 부분집합을 찾아 나간다. 제안된 방법을 세 데이터 셋에 적용한 결과 일정한 반복 회수 이내에 예측력이 향상된 부분집합을 얻을 수 있음을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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