International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.263-267
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2005
Building classifiers for financial real-world classification problems is often plagued by severely overlapping and highly skewed class distribution. New performance measures such as receiver operating characteristic (ROC) curve and area under ROC curve (AUC) have been recently introduced in evaluating and building classifiers for those kind of problems. They are, however, in-effective to evaluation of classifier's discrimination performance in a particular class of the classification problems that interests lie in only a local operating range of the classifier, In this paper, a new method is proposed that enables us to directly improve classifier's discrimination performance at a desired local operating range by defining and optimizing a partial area under ROC curve or domain-specific curve, which is difficult to achieve with conventional classification accuracy based learning methods. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in terms of fraud detection capability in a real-world fraud detection problem compared with the MSE-based approach.
This study was conducted for the development of recording system of students' health problems, and for the application of International Classification of Health Problem in Primary Care(ICHPPC) as a tool of morbidity classification in school health care. The data were collected from 12th of September to 24th of September in 1988. The objects were composed of health problems written by 10 school nurses who take service in the elementary school. The results were as follows: 1. The features of students' health problmes. The health problems of students were 68 problems from the total numbers of 361 codes of ICHPPC. The 93.4% of health problems was contained in 20 descriptive diagnoses and 97.0% was contained in 30 descriptive diagnoses. According to frequency of main health problems, There were abrasion, scratch and blister(26.7%); disorder of stomach function, other disease of stomach and duodenum (20.4%); headache(10.6%); bruise and contusion (5.3%); acute URI (5.0%); laceration and open wound(4.6%); Insect bite and sting(4.0%); epistaxis(3.4%): abdominal pain(2.6%): superficial tissue(1.7%). Out of all health problems, Category 17(accident, injury and poisoning was 44.7%. and Category 9(digestive system Disease) was 22.2%. 2. Applicability of ICHPPC by the school nurses. School nurses used 68 codes, among the total number of 361 codes from ICHPPC. According to ICHPPC method, school nurses can classified more diverse health problems systematically and objectively than that in other studies on school nurses activities. ICHPPC was found as a useful and applicable tool of morbidity classification in the practice of school nurses.
The usual method of classification for metal poor stars is based on the normal standard stars. In this study, we show that among the sample of stars classified by this method, a systematic bias in the observed classes of metal weakness is found and, also that this method is not appropriate for classification of metal poor stars, by showing that the spectral line dependences on the temperature and pressure in the extreme metal poor stars are different from those in the normal standard stars. Therefore, we suggest that the 3-dimensional classification system, like 2-dimensional MK system, is necessary for an accurate classification of metal poor stars.
포장, 수송, 운반, 하역, 보관 등 물류 기능별 단계에서 사용되는 설비의 호환성과 연계성에 대한 요구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 일관수송을 위한 표준 파렛트를 중심으로 물류설비 간의 모자 관계 등에 대한 인터페이스 분석을 위한 분류체계를 제시하고자 한다. 이를 위해 국내외 물류설비 관련 분류체계 및 표준/규격을 검토하여 문제점과 이슈를 분석하였다. 또한 설비별 속성 분류체계를 제시하고 의미론적으로 표현하는 예를 제시한다. 본 연구의 결과를 확장하여 표준 파렛트의 변경 또는 다변화에 대비한 관련 물류설비의 정합성 검토의 자동화 작업이 가능할 것이다.
이 논문은 대용량 분류 문제를 위한 모듈러 신경망(modular feedforward MLP)과 SVM(Support Vector Machine)의 성능을 비교 분석하였다. 전반적으로 SVM이 상당한 성능 차이로 우수함을 확인하였다. 또한 부류 수가 많아짐에 따라 SVM이 신경망보다 완만하게 성능 저하가 있음도 확인하였다. 또한 기각에 따른 정인식률 추이를 분석하였고, 대용량 분류에 적합한 SVM 파라메터(kernel 함수와 관련 변수들)를 도출하였다.
This study discussed the change of housing environmental problems from the early 1900s to the present.The reason is to find the solution of serious housing environment problems. The documentary research method was used for this study.Articles of content analysis(N= 1129)were published in 1920(the first edition)to December. 31, 1990 which were The Dong - A daily news article about housing environment. The main content of this study was examined the change, such as the number of whole article by time series and importance of article(column number of article), classification of article subject, and the number of article by subject. On the basis of this data, was made by chronological classification of the change of housing environment problems for 70 years. Since overall results will become supply of right information about housing environment to fur peoples, will provide the oppronment that oneself ran participate the protection of housing environment, and further will take a part solution of housing environment problems.At the future, I am going to design deep analysis of article content by subject.
이 논문은 문서분류에 대한 이론적 근거를 찾아보고, 조선조 이후 구한말을 걸쳐 대한민국 정부수립 이후 지금까지 시행해오고 있는 한국공문서분류의 변천과정을 살펴, 새로 제정 공포될 '기록물분류기준표'와 비교하여, 시행상의 문제점을 검토함으로써 더 나은 분류표로 발전시키는데 목적을 둔다.
Embedded systems are becoming more popular as many embedded platforms have become more affordable. It offers a compact solution for many different problems including computer vision applications. Texture classification can be used to solve various problems, and implementing it in embedded platforms will help in deploying these applications into the market. This paper proposes to deploy the texture classification algorithms onto the embedded computer vision (ECV) platform. Two algorithms are compared; grey level co-occurrence matrices (GLCM) and Gabor filters. Experimental results show that raw GLCM on MATLAB could achieves 50ms, being the fastest algorithm on the PC platform. Classification speed achieved on PC and ECV platform, in C, is 43ms and 3708ms respectively. Raw GLCM could achieve only 90.86% accuracy compared to the combination feature (GLCM and Gabor filters) at 91.06% accuracy. Overall, evaluating all results in terms of classification speed and accuracy, raw GLCM is more suitable to be implemented onto the ECV platform.
본 연구의 목적은 한국십진분류법 제5판에서 특히 재전개된 679 한국음악 분류전개의 분석을 통해 문제점을 파악, 개선방안을 제시함으로써 다음 판의 한국음악 분류전개를 위한 토대를 마련하고자 한 것이다. 이를 위하여 한국음악의 지식체계에 대해 정리한 후, 한국십진분류법 초판부터 제5판까지의 679 한국음악 분류전개의 변천과정을 살펴보았다. 그리고 제5판의 한국음악 분류전개에 대해 세목의 1차분류와 2 3차 분류로 나누어 분석한 후 문제점을 확인하고 이에 따른 개선방안을 제시하였다. 제시된 개선방안으로는 분류항목명의 일관성, 다양한 음악자료의 수용, 한국음악학 및 작곡분야의 수용, 적절한 조기표 사용, 영어와 한자명의 병기, 색인의 누락 및 오류보완 등이다.
본 연구의 목적은 한국십진분류법 제6판에서의 390 국방 군사학 분류전개의 분석을 통해 문제점을 파악, 다음판 분류전개의 토대를 마련하고자 개선방안을 제시한 것이다. 이를 위하여 군사학 지식체계에 대해 정리한 후, 한국십진분류법 초판부터 제6판까지의 390 국방 군사학 분류전개의 변천과정을 살펴보았다. 그리고 제6판의 국방 군사학 분류전개에 대해 목과 세목으로 구분하여 분석한 후 문제점을 확인하고, 이에 따른 개선방안을 제시하였다. 개선방안은 목과 세목전개의 균형, 분류기호 사용을 위한 풍부한 주기, 적절한 조기표의 사용, 정확한 항목명 배정, 많은 이중표목 및 포함주의 정리, 색인의 누락 오류 인덴션의 보완 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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