한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.219-223
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2001
Within a mechanical system such as an automotive the number of standard machine parts is increasing, so that the parts selection becomes more important than ever before. Selection of appropriate bearings in the preliminary design phase of a machine is also important. In this paper, three decision-making approaches are compared to find out a model that is appropriate to bearing selection problem. An artificial neural network, which is trained with real design cases, is used to select a bearing mechanism at the first step. Then, the subtype of the bearing is selected by the weighting factor method. Finally, types of peripherals such as lubrication methods are determined by a rule-based expert system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.617-631
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2000
This paper is concerned with suggesting a Bayesian method for variable selection in generalized logit model. It is based on Laplace-Metropolis algorithm intended to propose a simple method for estimating the marginal likelihood of the model. The algorithm then leads to a criterion for the selection of variables. The criterion is to find a subset of variables that maximizes the marginal likelihood of the model and it is seen to be a Bayes rule in a sense that it minimizes the risk of the variable selection under 0-1 loss function. Based upon two examples, the suggested method is illustrated and compared with existing frequentist methods.
One of the most important problems in cluster analysis is the selection of variables that truly define cluster structure, while eliminating noisy variables that mask such structure. Brusco and Cradit (2001) present VS-KM(variable-selection heuristic for K-means clustering) procedure for selecting true variables for K-means clustering based on adjusted Rand index. This procedure starts with the fixed number of clusters in K-means and adds variables sequentially based on an adjusted Rand index. This paper presents an updated procedure combining the VS-KM with the automated K-means procedure provided by Kim (2009). This automated variable selection procedure for K-means clustering calculates the cluster number and initial cluster center whenever new variable is added and adds a variable based on adjusted Rand index. Simulation result indicates that the proposed procedure is very effective at selecting true variables and at eliminating noisy variables. Implemented program using R can be obtained on the website "http://faculty.knou.ac.kr/sskim/nvarkm.r and vnvarkm.r".
본 논문의 목적은 온라인 게임에서 나타나는 사용자 생성 규칙의 양상 및 특징을 분석하고, 이를 통해 게임 내에서 플레이어의 정체성이 형성되는 방식을 밝히는 것이다. 이를 위해 유즈맵 시스템에서 기원한 온라인 게임 <리그 오브 레전드>를 연구 대상으로 채택하고, 규칙 이론을 바탕으로 사용자에 의해 만들어진 규칙의 양상을 분석하였다. 그 결과 게임 내에서 지배적으로 나타나는 규칙은 개발자가 만든 규칙이 아닌 사용자로부터의 창발적인 규칙에 있었다. 그리고 이러한 사용자 생성 규칙은 규칙 발견과 다수 사용자에 의한 선택의 과정을 거치면서 궁극적으로 시스템의 상태 변화까지 이끌어낸다. 본 논문에서의 사용자 생성 규칙에 관한 연구는 게임 내에서의 사용자 역할을 제고할 수 있도록 한다는 측면에서 의의를 가질 것으로 기대한다.
Railway is compsed in various components, such as subgrade, track bed, sleeper, rail, and overhead line, on a linear space. Therefore, comprehensive work for various design standards and guidelines is required when designing a railway facility. For this reason, much time and effort are required to review the relevant design standards and guidelines. While, automatic legal check system for BIM models has been developed in the architectural engineering, it has not been developed in the railway engineering. This study reviews the korean design standard and the korean code for railway engineering, and suggests some rule items of logical information. Comparing the suggested rule items to the railway BIM library, items of logical information and additional attribute information are obtained. The analysis results of railway design standards and BIM library presented in this study would be utilized for defining rule-set items that is essential for development of the automatic legal check system for railway BIM models.
In this paper, a preliminary study is performed on the subset selection procedures which are based on the trimmed means and the Hodges-Lehmann estimator derived from the Wilcoxon test. The proposed procedures are compared to the Gupta's rule through a small smaple Monte Carlo study. The results show that the procedures based on the robust estimators are successful in terms of efficiency and robustness.
A Project planning is one of the most important processes that determines success and failure of the project. Scope management for project planning is also essential job in system integration project. However project planning is very difficult because lots of factor and their relationships should be considered. Therefore project planning of SI project has been done by project manager s own knowledge and experiences. It is necessary to develop an algorithm of WBS(Work Breakdown Structure) identification & document selection along to project's specificity in project management system using AI technique. This study also present method (ODW model) to cope with the limitations of the existing study that has uniformly customizing the methodology by only project complexity. We propose PPSM(Project planning support module) that apply Rule for determination of route map and document level, and CBR for WBS identification.
We have described the optimal process route selection model for the PCB(printed circuit board) auto-insertion line. This PCB assembly line is known as a FFL(flexible flow line) which produces a range of products keeping the flow shop properties. Under FFL environments, we have emphasized the balancing of work-loads in order to maximize total productivity of PCB auto-insertion line. So we have developed a heuristic algorithm based on a work-order selection rule and min-max concept for the job route selection model.
The bearing design includes the steps of selection bering type, selection bearing subtype, and determining the peripheral equipments. In this paper decision making methodologies are compared to propose a stepwise decision methodology to the bearing selection problem. An artificial neural network trained with design cases is used for selecting a bearing type in the first step. Then the subtype of the bearing is selected using the weighting method, high is a kind of multi-criteria decision making method. Finally, the types of peripheral equipments such as lubrication devices, seals and bearing housings are determined using a rule-based expert system.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.38-43
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2022
In this study, there are many difficulties in defining and judging creative people because there is no systematic analysis method using accurate standards or numerical values. Analyze and judge whether In the previous study, A study on the application of rule success cases through machine learning algorithm extraction, a case study was conducted to help verify or confirm the psychological personality test and aptitude test. We proposed a solution to a research problem in psychology using machine learning algorithms, Data Mining's Cross Industry Standard Process for Data Mining, and CRISP-DM, which were used in previous studies. After that, this study proposes a solution that helps to judge creative people by applying the feature selection algorithm. In this study, the accuracy was found by using seven feature selection algorithms, and by selecting the feature group classified by the feature selection algorithms, and the result of deriving the classification result with the highest feature obtained through the support vector machine algorithm was obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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