To enhance the credibility of human reliability analysis, various kinds of data have been recently collected and analyzed. Although it is obvious that the quality of data is critical, the practices or considerations for securing data quality have not been sufficiently discussed. In this work, based on the experience of the recent human reliability data extraction projects, which produced more than fifty thousand data-points, we derive a number of issues to be considered for generating meaningful data. As a result, thirteen considerations are presented here as pertaining to the four different data extraction activities: preparation, collection, analysis, and application. Although the lessons were acquired from a single kind of data collection framework, it is believed that these results will guide researchers to consider important issues in the process of extracting data.
The paradigm in biology is currently changing from that of conducting hypothesis-driven individual experiments to that of utilizing the results of a massive data analysis with appropriate computational tools. We present LayMap, an implemented visualization system that helps the user to deal with a high volume of the biomedical literature such as MEDLINE, through the layered maps that are constructed on the results of an information extraction system. LayMap also utilizes filtering and granularity for an enhanced view of the results. Since a biomedical information extraction system gives rise to a focused and effective way of slicing up the data space, the combined use of LayMap with such an information extraction system can help the user to navigate the data space in a speedy and guided manner. As a case study, we have applied the system to datasets of journal abstracts on 'MAPK pathway' and 'bufalin' from MEDLINE. With the proposed visualization, we have successfully rediscovered pathway maps of a reasonable quality for ERK, p38 and JNK. Furthermore, with respect to bufalin, we were able to identify the potentially interesting relation between the Chinese medicine Chan su and apoptosis with a high level of detail.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
/
2001.01a
/
pp.128-132
/
2001
In this paper, we evaluate and contrast four neural network rule extraction approaches for credit scoring. Experiments are carried our on three real life credit scoring data sets. Both the continuous and the discretised versions of all data sets are analysed The rule extraction algorithms, Neurolonear, Neurorule. Trepan and Nefclass, have different characteristics, with respect to their perception of the neural network and their way of representing the generated rules or knowledge. It is shown that Neurolinear, Neurorule and Trepan are able to extract very concise rule sets or trees with a high predictive accuracy when compared to classical decision tree(rule) induction algorithms like C4.5(rules). Especially Neurorule extracted easy to understand and powerful propositional if -then rules for all discretised data sets. Hence, the Neurorule algorithm may offer a viable alternative for rule generation and knowledge discovery in the domain of credit scoring.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.16
no.8
/
pp.2787-2800
/
2022
The aging society increases emergency situations of the elderly living alone and a variety of social crimes. In order to prevent them, techniques to detect emergency situations through voice are actively researched. This study proposes CutPaste-based anomaly detection model using multi-scale feature extraction in time series streaming data. In the proposed method, an audio file is converted into a spectrogram. In this way, it is possible to use an algorithm for image data, such as CNN. After that, mutli-scale feature extraction is applied. Three images drawn from Adaptive Pooling layer that has different-sized kernels are merged. In consideration of various types of anomaly, including point anomaly, contextual anomaly, and collective anomaly, the limitations of a conventional anomaly model are improved. Finally, CutPaste-based anomaly detection is conducted. Since the model is trained through self-supervised learning, it is possible to detect a diversity of emergency situations as anomaly without labeling. Therefore, the proposed model overcomes the limitations of a conventional model that classifies only labelled emergency situations. Also, the proposed model is evaluated to have better performance than a conventional anomaly detection model.
In this study, plastic detection technique was developed, applying remote sensing technology as a method to extract plastic wastes, which is one of the big causes of concern contributing to environmental destruction. It is possible to extract areas where plastic (including polypropylene and polyethylene) wastes are prominent, using ASTER data by taking advantage of its absorptive characteristics of ASTER/SWIR bands. The algorithm is applicable to define large industrial wastes disposal sites and areas where plastic greenhouses are concentrated. However, the detection technique with ASTER/SWIR data has some research tasks to be tackled, which includes a partial secretion of reference spectral, depending on some conditions of plastic wastes and a detection error in a region mixed with vegetations and waters. Following results were obtained after making comparisons between several detection methods and plastic wastes in different conditions; (a)'spectral extraction method' was suitable for areas where plastic wastes exist separated from other objects, such as coastal areas where plastic wastes drifted ashore. (single plastic spectral was used as a reference for the 'spectral extraction method') (b)On the other hand, the 'spectral extraction method' was not suitable for sites where plastic wastes are mixed with vegetation and soil. After making comparison of the processing results of a mixed area, it was found that applying both 'separation method' using un-mixing and ‘spectral extraction method’ with NDVI masked is the most appropriate method to extract plastic wastes. Also, we have investigated the possibility of reducing the influence of vegetation and water, using ASTER/TIR, and successfully extracted some places with plastics. As a conclusion, we have summarized the relationship between detection techniques and conditions of plastic wastes and propose the practical application of remote sensing technology to the extraction of plastic wastes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.25
no.12
/
pp.145-153
/
2020
Recently, keyword extraction from social big data has been widely used for the purpose of extracting opinions or complaints from the user's perspective. Regarding this, our previous work suggested a method to improve accuracy of keyword extraction based on the notion of cohesion scoring, but its accuracy can be degraded when the number of input reviews is relatively small. This paper presents a method to resolve this issue by applying simplified morphological analysis as a postprocessing step to extracted keywords generated from the algorithm discussed in the previous work. The proposed method enables to add analysis rules necessary to process input data incrementally whenever new data arrives, which leads to reduction of a dictionary size and improvement of analysis efficiency. In addition, an interactive rule adder is provided to minimize efforts to add new rules. To verify performance of the proposed method, experiments were conducted based on real social reviews collected from online, where the results showed that error ratio was reduced from 10% to 1% by applying our method and it took 450 milliseconds to process 5,000 reviews, which means that keyword extraction can be performed in a timely manner in the proposed method.
Kim, Jung;Park, Jung-Seo;Jo, Ye-Hyan;Shin, Jong-Gye;Kim, Won-Don;Ko, Kwang-Hee
Journal of Ship and Ocean Technology
/
v.12
no.3
/
pp.1-13
/
2008
In shipbuilding, diverse manufacturing techniques for automation have been developed and used in practice. Among them, however, the hull forming automation is the one that has not been of major concern compared with others such as welding and cutting. The basis of the development of this process is to find out how to extract thermal forming information. There exist various methods to obtain such information and the 3D design shape that needs to be formed should be extracted first for getting the necessary thermal forming information. Except well-established shipyards which operate 3D design systems, most of the shipyards only rely on 2.5D design systems and do not have an easy way to obtain 3D surface design data. So in this study, various shipbuilding design systems used by shipyards are investigated and a 3D design surface data extraction method is proposed from those design systems. Then an example is presented to show the extraction of real 3D surface data using the proposed method and computation of thermal forming information using the data.
The importance of polysaccharides is increasing globally due to their role as a significant source of dietary prebiotics in the human diet. In the present study, in order to maximize the yield of crude polysaccharides from Pinus densiflora, response surface methodology (RSM) was used to optimize a two-stage extraction process consisting of steam explosion and water extraction. Three independent main variables, namely, the severity factor (Ro) for the steam explosion process, the water extraction temperature ($^{\circ}C$), and the ratio of water to raw material (v/w), were studied with respect to prebiotic sugar content. A Box-Behnken design was created on the basis of the results of these single-factor tests. The experimental data were fitted to a second-order polynomial equation for multiple regression analysis and examined using the appropriate statistical methods. The data showed that both the severity factor (Ro) and the ratio of water to material (v/w) had significant effects on the prebiotic sugar content. The optimal conditions for the two-stage process were as follows: a severity factor (Ro) of 3.86, a water extraction temperature of $89.66^{\circ}C$, and a ratio of water to material (v/w) of 39.20. Under these conditions, the prebiotic sugar content in the extract was 332.45 mg/g.
Blind source extraction (BSE) is a special class of blind source separation (BSS) methods, which only extracts one or a subset of the sources at a time. Based on the time delay of the desired signal, a simple but important extraction algorithm (simplified " BC algorithm")was presented by Barros and Cichocki. However, the performance of this method is not satisfying in some cases for which it only carries out the constrained minimization of the mean squared error. To overcome these drawbacks, ICA with reference (ICA-R) based approach, which considers the higher-order statistics of sources, is added as the second stage for further source extraction. Specifically, BC algorithm is exploited to roughly extract the desired signal. Then the extracted signal in the first stage, as the reference signal of ICA-R method, is further used to extract the desired sources as cleanly as possible. Simulations on synthetic data and real-world data show its validity and usefulness.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
/
2000.11c
/
pp.715-721
/
2000
In this research, rule and neuro net based boundary extraction algorithm was developed. Extracting boundary of the interest, lean tissue, is essential for the quality evaluation of the beef based on color machine vision. Major quality features of the beef are size, marveling state of the lean tissue, color of the fat, and thickness of back fat. To evaluate the beef quality, extracting of loin parts from the sectional image of beef rib is crucial and the first step. Since its boundary is not clear and very difficult to trace, neural network model was developed to isolate loin parts from the entire image input. At the stage of training network, normalized color image data was used. Model reference of boundary was determined by binary feature extraction algorithm using R(red) channel. And 100 sub-images(selected from maximum extended boundary rectangle 11${\times}$11 masks) were used as training data set. Each mask has information on the curvature of boundary. The basic rule in boundary extraction is the adaptation of the known curvature of the boundary. The structured model reference and neural net based boundary extraction algorithm was developed and implemented to the beef image and results were analyzed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.