This paper deals with the multiple attribute decision making problem when a decision maker incompletely articulates his/her preferences about the attribute weight and alternative value. Furthermore, we consider the attribute tree which is structured hierarchically. Techniques for establishing dominance with linear partial information are proposed in a hierarchically structured attribute tree. The linear additive value function under certainty is used in the model. The incompletely specified information constructs a feasible region of linear constraints and therefore the pairwise dominance relationship between alternatives leads to intractable non-linear programming. Hence, we propose solution techniques to handle this difficulty. Also, to handle the tree structure, we break down the attribute tree into sub-trees. Due to there cursive structure of the solution technique, the optimization results from sub-trees can be utilized in computing the value interval on the topmost attribute. The value intervals computed by the proposed solution techniques can be used to establishing the pairwise dominance relation between alternatives. In this paper, pairwise dominance relation will be represented as strict dominance and weak dominance, which ware already defined in earlier researches.
점진적 속성 평가 알고리즘에서는 새로운 입력 트리가 기존 입력 트리와 정확히 비교되어서 새로운 트리를 구성할 때 기존 속성 트리의 어떤 서브 트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 이 논문에서는 계층적 속성 문법의 점진적 평가를 효율적으로 하기 위해 점진적 속성 평가 알고리즘을 이용하였으며 Carle과 Pollock의 알고리즘을 분석하여 점진적 속성 평가 알고리즘으로 재구성하고, 속성 트리 dcopy의 구성요소를 새로운 속성 트리 d'copy에 적용하여 최적화된 속성 트리 d'copy의 점진적 속성 평가 알고리즘을 구성하였다. 또한 점진적 속성 평가 알고리즘을 이용하여 실제적인 입력 프로그램에서 재사용된 노드의 표현과 정의된 변수 형(type)이 어떻게 점진적인 속성 평가를 수행하는가를 나타내었다.
복잡한 언어 처리에 점진적 속성 문법을 적용하기 위해서는 최적화 알고리즘을 사용하는 것이 효과적이다. 점진적 속성문법의 최적화 알고리즘에서는 새로운 입력 속성 트리가 기존 입력 속성 트리와 정확히 비교되어서 새로운 속성 트리를 구성할 대 기존 속성 트리의 어떤 서브트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 본 논문에서는 Carle과 Pollock에 의해 제안된 알고리즘을 분석하여 효과적인 최적화 알고리즘으로 재구성하고, 새로은 속성 트리 d'copy의 생성 과정과, 속성트리 d'copy의 새로운 최적화 알고리즘을 추가하였다. 이 논문에서 제안한 매칭 알고리즘의 성능평가를 통하여 기존의 알고리즘 보다 제안한 최적화 알고리즘의 실행 시간을 약 19.5% 향상 시킬 수 있었다.
본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.
Since most real-world application data involve continuous-valued attributes, properly addressing the discretization process for constructing a decision tree is an important problem. A continuous-valued attribute is typically discretized during decision tree generation by partitioning its range into two intervals recursively. In this paper, by removing the restriction to the binary discretization, we present a hybrid multi-interval discretization algorithm for discretizing the range of continuous-valued attribute into multiple intervals. On the basis of experiment using semiconductor etching machine, it has been verified that our discretization algorithm constructs a more efficient incremental decision tree compared to previously proposed discretization algorithms.
The purpose of this research is to develope street trees management program for more an effective street trees management. The principal point of this program is to relate spatial data and attribute data that is the main concept in GIS(Geographic Information System). To do this function, MapObjects which is ESRI's mapping and GIS components was used to process spatial data and Access which had been developed by MS was used to manipulate attribute data in this program. Visual Basic also was used to design and develop user interfaces and procedures, relate two sort of data, and lastly complete Application. Relational data model was adopted to design tables and their relation, Antenucci's GIS development model was selected to design and complete this program. The configuration of this application is composed of management data and reference data. The management data includes the location of street tree, a growth condition, a surrounding environment, the characters of tree, an equipments, a management records and etc. The reference data include general information about tree, blight and insects.
With the development of display hardware, image interpolation techniques have been used in various fields such as image zooming and medical imaging. Traditional image interpolation methods, such as bi-linear interpolation, bi-cubic interpolation and edge direction-based interpolation, perform interpolation in the spatial domain. Recently, interpolation techniques in the discrete cosine transform or wavelet domain are also proposed. Using these various existing interpolation methods and machine learning, we propose decision tree classification-based image interpolation methods. In other words, this paper is about the method of adaptively applying various existing interpolation methods, not the interpolation method itself. To obtain the decision model, we used Weka's J48 library with the C4.5 decision tree algorithm. The proposed method first constructs attribute set and select classes that means interpolation methods for classification model. And after training, interpolation is performed using different interpolation methods according to attributes characteristics. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.
It is necessary for the park tree manager to have the current information about the status of trees, which can help him with right decisions. However, there are many problems in the existing management method such as huge amount of data, tedious work, and the difficult update work due to the lack of necessary data or the inappropriate data record and management method. The sole use of database management system(DBMS) cannot slove these problems because it cannot handle graphic data based on the locational information. So, it is imperative for the park manager to have locational data as well as attribute data of the park tree concerned. Therefore, the purpose of this study is to develop the personal computer-based, user friendly park tree management information system, which deals with attribute data(DBMS) and graphic data(using the CAD) together within the integrated environment. The park tree management information system developed in this study provides a complete operating environment for data input, update, query, delete, and retrieve. The major advantages of this system are as follows: 1) To search the location and distribution of trees. 2) To record, store, and manage data easily. 3) When the manager is changed, delivery of the park tree work is convenient. 4) The system can help the manager with the correct information for the efficient park tree management.
In this paper, we present two constructions of the attribute-based broadcast encryption(ABBE) algorithm. Attribute-based encryption(ABE) algorithm enables an access control mechanism over encrypted data by specifying access policies among private keys and ciphertexts. ABBE algorithm can be used to construct ABE algorithm with revocation mechanism. Revocation has a useful property that revocation can be done without affecting any non-revoked uers. The main difference between our algorithm and the classical ones derived from the complete subtree paradigm which is apt for military hierarchy. Our algorithm improve the efficiency from the previously best ABBE algorithm, in particular, our algorithm allows one to select or revoke users by sending ciphertext of constant size with respect to the number of attributes and by storing logarithm secret key size of the number of users. Therefore, our algorithm can be an option to applications where computation cost is a top priority and can be applied to military technologies in the near future.
속성문법은 각 구문규칙에 의미론을 추가한 문법체계이다. 그러나 이 속성문법은 그 추가적인 규칙들 때문에 구성과 이해의 어려움이 있다. 대부분 속성 문법에서 그 규모가 크고 복잡하기 때문에 규모의 수가 작고 단순하면 좋을 것이다. 그래서 본 논문에서는 LR 파싱을 할 때 수식을 위한 속성문법의 규모를 줄일 수 있는 방법을 연구하였다. 이것은 수식의 종류를 고려한 방식이다. 즉 수식의 종류들 사이의 의미적 포함관계를 성립시키면 보다 단순하고 작은 규모의 속성 문법으로 구성될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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