장바구니 분석에서, 가중 연관 규칙 탐사는 특정 상품에 대한 아이템의 중요도를 반영함으로써 더 많은 이익을 주는 정보를 규칙으로 탐사하였다. 그러나 트랜잭션을 구성하는 아이템들이 한 개 이상의 서로 다른 그룹으로 나누어진다면, 각 그룹의 특성을 반영하는 서로 다른 측정 방법으로 평가되어야 하므로 기존의 가중연관규칙 탐사 방법을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 가중 연관 규칙의 새로운 탐사 방법을 제안하였다. 먼저 각 아이템들은 유사한 특성에 따라 서브 그룹으로 나누고, 아이템 중요도(아이템 가중치)는 서브 그룹에 포함된 아이템들 단위로 계산한다 이때 적용되는 여러 가중 인자들은 아이템의 특성을 반영하는 아이템 그룹별로 재 정의하였다. 제안하는 방법은 네트워크 보안 데이터에 적용하여 위험을 일으키는 요소에 대한 위험 규칙 집합을 생성함으로써 네트워크 위험관리의 정성평가와, 규칙 생성 시 적용된 가중치와 같은 여러 통계인자들에 의해서 위험도를 계산함으로써 정량평가를 가능하게 하였다. 또한 데이터 아이템들이 상이하게 구별될 수 있는 특성을 만족하는 마켓 데이터의 새로운 응용분야에 넓게 적용될 수 있다.
Due to the rapid change of global business environment, the growth of China's steel industry and the inflow of cheap products, domestic steel industry is faced on downward trend. The change of business paradigms from a quantitative growth to a qualitative product is needed in this steel industry. In this environment, it is very important for domestic steel distribution companies to secure their competitiveness by selecting good supply companies through a efficient procurement strategy and effective method. This study tried to find out the success factors of steel distribution industry based on survey research from experts. Weighted values of each factors were found by using AHP (analytic hierarchy process) analysis. The weighted values were applied to DEA(data envelopment analysis) model and eventually the best steel supply company were selected. This paper used 29 domestic steel distribution firms for case example and 5 steps of decision process to select good vendors were suggested. This study used quality, price, delivery and finance as a selection criteria. Using this four criterions, nine variable were suggested. Which were product diversity, base price, discount, payment position, average delivery date, urgency order responsibility and financial condition. These variables were used as a output variable of DEA. Sales and facilities were used as an input variable. Pairwise comparison was conducted using these variables. The weighted value calculated by AHP pairwise comparison were used for DEA analysis. Through the analysis of DEA efficiency process, good DMU (decision making unit) were recommended as a steel supply company. The domestic case example was used to show the effectiveness of this study.
Background: The aim of this study was to evaluate and compare the accuracy of diffusion-weighted imaging (DWI), apparent diffusion coefficient (ADC) value, and time-intensity curve (TIC) type analysis derived from dynamic contrast-enhanced MR imaging (DCE-MRI) in differentiating benign from malignant adnexal masses. Materials and Methods: 47 patients with 56 adnexal masses (27 malignant and 29 benign) underwent DWI and DCE-MRI examinations, prior to surgery. DWI signal intensity, mean ADC value, and TIC type were determined for all the masses. Results: High signal intensity on DWI and type 3 TIC were helpful in differentiating benign from malignant adnexal masses (p<0.001). The mean ADC value was significantly lower in malignant adnexal masses (p<0.001). An ADC value< $1.20{\times}10^{-3}mm^2/s$ may be the optimal cutoff for differentiating between benign and malignant tumors. The negative predictive value for low signal intensity on DWI, and type 1 TIC were 100%. The pairwise comparison among the receiver operating characteristic (ROC) curves showed that the area under the curve (AUC) of TIC was significantly larger than the AUCs of DWI and ADC (p<0.001 for comparison of TIC and DWI, p<0.02 for comparison of TIC and ADC value). Conclusions: DWI, ADC value and TIC type derived from DCE-MRI are all sensitive and relatively specific methods for differentiating benign from malignant adnexal masses. By comparing these functional MR techniques, TIC was found to be more accurate than DWI and ADC.
지금까지의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서는 각 항목들의 중요도(Weight)는 모든 같은 값으로 다루어 왔으나 실 환경에서는 각 항목들의 중요도가 다르게 적용되는 경우가 많이 있고 또 같은 항목이라도 시간에 따라 다른 중요도 값으로 다루어져야 할 경우가 있다. 비즈니스 데이터 분석 환경이나 웹 클릭 데이터 분석 환경과 같은 응용에서도 동적으로 변하는 중요도를 고려하여야 한다. 지금까지 항목의 중요도를 고려하는 여러 패턴 마이닝 기법들이 제안되고 있으나 동적으로 변하는 항목의 중요도를 고려하는 연구는 발표되지 않고 있다. 본 논문에서는 처음으로 동적인 항목들의 중요도(혹은 가중치)를 고려하는 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 단 한번의 데이터베이스 스캔으로 처리되므로 스트림 데이터를 분석할 수 있다. 여러 실험을 통하여 제안하는 기법은 매우 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.
Purpose This study suggests the development of forecasting model for local cable TV advertisement. In order to verify the expected effect of the suggestion, using the causal loop map of System Dynamics, the factors affecting the prospects of cable TV commercial market were divided into 5 groups. Then targeting 97 people involved in the cable TV commercial market in Busan, Ulsan, and Gyeongnam, a survey was conducted on their perception of the current status of local advertisement market and future prospect. Design/methodology/approach The analysis of the collected data shows that workers in advertising and advertisers perceive the influence of cable TV as an advertising media to be high, while clearly understanding the problems of cable TV commercial market. Based on this the effects on the prospects of cable TV commercial market were analyzed and a forecasting method called Weighted Moving Average was applied. In order to improve accuracy of the added value of Weighted Moving Average, the 5 factors were divided into qualitative factors and quantitative factors, and using Multi-attribute Decision Making method, all the factors were normalized and weighting factors were deduced. The result of simulating the prospects of cable TV commercial market using Weighted Moving Average, both qualitative and quantitative factors showed downward turn in the market prospect for the following 10 years. Findings The result reflects generally negative perception of advertisement viewers about the prospects of cable TV commercial market. Compared to the previous studies on domestic cable TV commercials that focused on policy suggestions and surveys on perception of current status, this study has its significance in that it used scientific method and simulation for verification.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
In this paper, we introduce an advanced architecture of K-Means clustering-based polynomial Radial Basis Function Neural Networks (p-RBFNNs) designed with the aid of SSOA (Space Search Optimization Algorithm) and develop a comprehensive design methodology supporting their construction. In order to design the optimized p-RBFNNs, a center value of each receptive field is determined by running the K-Means clustering algorithm and then the center value and the width of the corresponding receptive field are optimized through SSOA. The connections (weights) of the proposed p-RBFNNs are of functional character and are realized by considering three types of polynomials. In addition, a WLSE (Weighted Least Square Estimation) is used to estimate the coefficients of polynomials (serving as functional connections of the network) of each node from output node. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed model are improved. The proposed model is illustrated with the use of nonlinear function, NOx called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
PURPOSES: This study aims to develop a rational procedure for estimating the pavement roughness index considering vehicle wandering. METHODS : The location analysis of the passing vehicle in the lane was performed by approximately 1.2 million vehicles for verification of the wandering distribution. According to verification result, the distribution follows the normal distribution pattern. The probability density function was estimated using each lane's wandering distribution model. Then the procedure for applying a weighted value into the lane profile was conducted using this function. RESULTS : The modified index, MRIw, with consideration towards applying the wandering weighted value application was computed then compared with MRI. It was found that the Coefficient of Variation for distribution of lateral roughness index in the lane was high in the case of a large difference between each index (i.e., MRIw and MRI) observed. CONCLUSIONS : This result confirms that the new procedure with consideration of the weight factor can successfully improve the lane representative characteristics of the roughness index.
본 연구에서는 디스커버리가 제공하고 있는 다양한 기능들에 대해 평가요소를 선정하여 그 상대적 중요성을 분석하였다. 먼저, 선행연구를 통해 선정된 다양한 평가항목들에 대해 콘텐츠, 탐색기능, 우연한 발견, 상호작용성, 사용의 편리성 등 다섯 개 카테고리로 구분하고 이들을 다시 36개의 세부 평가항목으로 구성하였다. 각 평가요소들의 상대적 중요성을 객관적으로 평가하기 위해서 AHP 기법을 채택하였다. 평가결과 상위 항목에서는 사용의 편리성이 가장 중요하고 이어서 콘텐츠, 탐색기능, 상호작용성, 우연한 발견 순으로 나타났다. 또한 전체 36개의 하위 평가항목에 대한 중요도 분석결과 콘텐츠 통합데이터 품질이 가장 중요한 요소로 나타났다. 이러한 연구결과는 추후 디스커버리를 도입하거나 선정하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 이용하여 주사용자와 부사용자 사이의 거리에 따른 검출 확률에 가중치를 부여하는 기법을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 주사용자와 부사용자 사이의 거리는 모두 다르다고 가정하였고, 이들 사이의 무선 채널은 레일레이(Rayleigh) 채널로 모델링하였다. 제안하는 가중치 부여 기법을 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과가 가중치를 적용하지 않은 스펙트럼 센싱을 수행한 결과에 비해 커버리지를 확대 할 수 있고, 이 검출 확률에 가중치를 적용한 것이 가중치를 적용하지 않은 이전의 방식에 비해 센싱 효율이 향상 되는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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