The study investigates the various Acceptance Control Charts (ACCs) based on the factors that include process independence, data weighting scheme, subgrouping, and use of control charts. USL - LSL > $6{\sigma}$ that used in the good condition processes in the ACCs are designed by considering user's perspective, producer's perspective and both perspectives. ACCs developed from the research is efficiently applied by using the simple control limit unified with APL (Acceptable Process Level), RLP (Rejectable Process Level), Type I Error $\alpha$, and Type II Error $\beta$. Sampling interval of subgroup examines i.i.d. (Identically and Independent Distributed) or auto-correlated processes. Three types of weight schemes according to the reliability of data include Shewhart, Moving Average(MA) and Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) which are considered when designing ACCs. Two types of control charts by the purpose of improvement are also presented. Overall, $\alpha$, $\beta$ and APL for nonconforming proportion and RPL of claim proportion can be designed by practioners who emphasize productivity and claim defense cost.
나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다.
임하호 유역의 지질은 점토질 및 셰일층으로 구성되어 있기 때문에 강우발생시 흙탕물의 형태로 많은 토립자가 호소로 유입되므로 호소내 탁도관측자료는 유역내 토사유실을 평가하는 간접지표가 될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기반토사유실모델을 활용하여 연토사유실량을 평가하였으며 월별로 토사유실량을 배분하기 위해 시우량자료를 이용한 강우가중치 기법을 적용하였다. 2003년도 탁도자료를 볼때, 강우가중치에 의한 월별토사유실량 방법이 강우량자료에 의한 월별토사유실량 보다 더 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문은 입력 영상 데이터를 블록 적응적으로 Context Tree Weighting을 사용하여 산술 부호 기반의 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. CTW 기법은 입력 데이터를 비트 단위로 예측 및 압축을 하는 특성을 가진다. 또한, CTW 기법은 미지의 모델 및 파라미터에 대해서도 효율적인 압축을 한다는 점에서 장점을 보여준다. 본 연구에서는 무손실 압축이 필요한 항공 및 위성 사진을 옵션 정보에 따라 분할한 다음 각각 CTW 기반의 산술 부호기를 적용하여 압축의 효율을 증대하고자 한다. 항공 및 위성 사진은 영상 내 정보의 가치가 높으므로 무손실 압축이 불가피하다. 또한, 영상 크기가 일반적인 영상에 비해 크기 때문에 고압축 역시 필요하다. 기존의 무손실 압축 기법으로는 대용량의 중요 영상을 압축하는 데에 어려움이 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 분할하지 않은 영상을 압축할 때 보다 제안하는 방법을 통해 영상을 압축했을 때 더 높은 압축률을 보여주기 위한 실험을 제공한다. 실험을 통해 기존의 무손실 압축 기법을 사용하여 압축을 진행했을 때 보다 CTW 기법을 이용하여 분할한 영상을 압축했을 때의 압축률이 더 높음을 확인할 수 있다.
임하호 유역은 지질 및 토지피복이 토사유실에 취약한 구조를 가지고 있어 강우발생시 많은 토사가 호소로 유입되어 고탁수의 원인이 되고 있다. 특히 임하호 유역의 지질은 점토질 및 쉐일층으로 구성되어 있어, 강우발생시 흙탕물의 형태로 상당량의 토사가 호소로 유입되므로, 호소내 탁도관측자료는 유역내 토사유실을 평가하는 간접지표가 될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기반 수정범용토사유실공식을 활용하여 연토사유실량을 평가하였으며, 월별로 토사유실량을 배분하기 위해 시강우량자료를 이용한 강우가중치 기법을 개발하였다. 2003년도 탁도자료를 볼때, 강우가중치에 의한 월별토사유실량 방법이 강우량자료에 의한 월별토사유실량보다 더 효과적임을 알 수 있었다
트래픽 오프로딩은 폭발적으로 증가하는 모바일 트래픽에 대응하기 위한 유망 솔루션이다. 오프로딩 방법 중, LIPA/SIPTO 오프로딩에서는 애플리케이션의 QoS 요구사항을 만족하면서 트래픽을 오프로딩할 수 있다. 또한, SNS로 인한 많은 트래픽때문에 social context를 이용한 트래픽 오프로딩이 필요하다. 그러므로, 본 논문에서는 social context를 이용하여 트래픽을 오프로딩하는 LIPA/SIPTO 오프로딩 알고리즘을 제안한다. 먼저, 애플리케이션 인기도를 social context로 이용하여 애플리케이션 선택확률을 정의한다. 그 다음, effective data rate 관점에서 소형셀 사용자의 QoS를 최대화하는 최적의 오프로딩 weighting factor를 찾는다. 마지막으로, 애플리케이션 선택확률과 오프로딩 weighting factor를 기반으로 각 애플리케이션의 오프로딩 비율을 정한다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 오프로딩 비율이 기존 알고리즘의 약 46%임에도 불구하고, 제안한 알고리즘의 effective data rate achievement ratio 값이 기존 알고리즘과 비슷한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 식생된 개수로 흐름의 수치모의에 필요한 항력가중계수의 영향을 분석하였다. 이를 위해 시간 및 공간 평균기법을 이용하여 식생된 개수로 흐름에서 레이놀즈응력의 수송방정식을 유도하였다. 그 결과 총 레이놀즈응력은 시간의 변동 성분에 의한 레이놀즈응력과 공간상의 변동 성분에 의한 레이놀즈응력의 합이며, 총 레이놀즈응력의 수송방정식을 수치모의하기 위한 항력가중계수의 값은 $C_{fk}$ = 1.0인 것으로 나타났다. 그러나 시간의 변동 성분에 의한 레이놀즈응력을 수치모의하기 위해서는 거의 영에 가까운 항력가중계수를 갖는 것으로 나타났다. 이는 과거의 수치모의 연구에서 항력가중계수의 값이 거의 영에 가까울 때 실험결과와 잘 일치했는지에 대한 중요한 이유이다. 즉, 공간상의 변동성분에 의한 레이놀즈응력의 값은 실험을 통해 측정하기 매우 어렵기 때문에 식생된 개수로 흐름에서 측정된 레이놀즈응력은 대부분 시간상의 변동성분에 의한 레이놀즈응력이기 때문이다. 또한 레이놀즈응력모형을 이용하여 항력가중계수에 따른 식생된 개수로 흐름을 수치모의하고 기존의 실험 결과와 비교하였다. 그 결과 평균유속과 레이놀즈응력의 경우 항력가중계수의 영향은 작은 것으로 나타났으나, 난류강도 분포에서는 항력가중계수의 영향이 매우 크게 발생하였다. 또한 총 레이놀즈응력과 시간의 변동성분에 의한 레이놀즈응력의 수송방정식에서 각 항의 수지분석을 통하여 항력가중계수가 난류강도에 미치는 영향을 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.579-585
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2012
Many different semi-supervised learning algorithms have been proposed for use wit unlabeled data. However, most of them focus on classification problems. In this paper we propose a semi-supervised regression algorithm called the semi-supervised local constant estimator (SSLCE), based on the local constant estimator (LCE), and reveal the asymptotic properties of SSLCE. We also show that the SSLCE has a faster convergence rate than that of the LCE when a well chosen weighting factor is employed. Our experiment with synthetic data shows that the SSLCE can improve performance with unlabeled data, and we recommend its use with the proper size of unlabeled data.
다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.
연속된 AVHRR/SST 자료를 이용한 표층유속의 추정에 역행렬법이 이용되어 왔다. 본 모델에서 방정식체계는 열방정식과 제한요소로서 가중치가 있는 발산최소화이다. 제한요소는 열방정식의 속도해중에서 null space(Menke, 1984)에 해당하는 해를 구하기 위하여 도입되었으며 이 식들은 격자화한 영역에서 AVHRR/SST의 수온경사에 의해 선형화된다. 실험은 열방정식에 대한 발산최소화의 상대적 중요성을 나타내는 가중치의 크기를 설정하기 위하여 수행하였으며 행렬식은 SVD(Singular Value Decomposion)에 의해 해를 구했다. 실험에서 가상온도분포의 수온경사와 가상유속장의 발산의 크기는 실제해역에 근사시켰다. 열방정식은 착산의 효과를 무시하고 열속이 공간적으로 일정한 것으로 가정하여 구성하였으며 이와같은 가정에 의한 오류를 고려하기 위하여 가상 온도자료에 무작위오류를 도입하였다. 실험결과에 의하면 가중치를 설정하는 기준으로서 상대오차 최소화가 잔차최소화보다 바람직한 것으로 나타났으며 가중치가 $10^{-1}$의 크기일 때 추정유속의 오류가 가장 작은것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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