Fuzzy cognitive map(FCM) has long been used as an effective way of constructing the human's decision making process explicitly. By taking advantage of this feature, FCM has been extensively used in providing what-if solutions to a wide variety of business decision making problems. In contrast, the goal-seeking analysis mechanism by using the FCM is rarely observed in literature, which remains a research void in the fields of FCM. In this sense, this study proposes a new type of the FCM-based goal-seeking analysis which is based on utilizing the genetic algorithm. Its main recipe lies in the fact that the what-if analysis as well as goal-seeking analysis are enabled very effectively by incorporating the genetic algorithm into the FCM-driven inference process. To prove the empirical validity of the proposed approach, valid questionnaires were gathered from a number of experts on software sales, and analyzed statistically. Results showed that the proposed approach is robust and significant.
본 논문에서는 MPEG-4 AVC|H.264 SE(Scalable Extension) 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 모드 결정과정을 간략화시키는 시간적 및 공간적 계층 부호화에 따른 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 우선 시간적 계층 부호화를 위해 조기스킵(Early Skip) 알고리즘과 MHM(Mode History Map)을 이용한 고속 모드 결정법을 제안한다. 조기스킵 알고리즘은 시간적으로 이전 영상과 이후 영상에 속한 참조 매크로블록의 모드만을 후보 모드로 사용하고, GOP 내에 존재하는 참조 매크로블록의 모드들로 MHM을 구성하여, 여기에 포함된 매크로블록 모드만을 후보 로드로 사용한다. 또한, 공간적 계층 부호화를 위해서는 하위 공간 계층에 대한 MHM을 구성하고, 여기에 BL_mode 만을 추가하여 상위 공간 계층의 후보 모드로 사용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 후보 모드의 개수를 감소시킴으로써 최적 모드를 선택하기 위한 모드 결정 과정의 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 방법에 비해 율-왜곡 성능의 큰 감소 없이 시간적 계층 부호화 방법에 대해 약 52%, 공간적 계층 부호화 방법에 대해 약 47%의 복잡도를 감소시킬 수 있음을 보여준다.
In order to decide the location of appropriate onshore wind farm with higher potential wind energy, several decision processes using Geographic Information System (GIS) including Digital Elevation Map (DEM) were proposed and we also estimated the wind resources through the proposed decision process. Decision process consists with three steps. First step is excluding inappropriate location geographically using DEM data including SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) terrain data, landslide, land-use, roadway, and forest road data. And the second step of decision process is consideration of the difficulty caused by the natural environmental problem. This step is carried out using ECVAM (Environmental Conservation Value Assessment Map) data. And final step is determination of the most suitable location through the Moving Suitability Identification Method (MSIM) based on the moving potentially estimated wind resources area. Proposed decision process was applied over the Korean Peninsula. Wind resource potential estimated by the first and the second step is cases shows 35.09 GW and 7.17 GW, respectively, and the total evaluated energy from the all proposed step were 0.43 GW and 1.87 GW for the 3 km and 1.5 km geographical grid size, respectively.
Efficiency and limitations of HAZUS-MH, a GIS based systematic and informative system developed by FEMA and NIBS for natural hazard loss estimations, are discussed by means of a pilot study in the Korean Peninsular. Gyeongsang-do has been selected for the test after careful reviews of previous studies including historical and modern seismicity in the peninsular. A ShakeMap for the selected scenario earthquake with magnitude 6.7 in Gyeongju area is prepared. Then, any losses due to the scenario event have been estimated using HAZUS. Results of the pilot test show that the study area may experience significant physical, economic and social damages. Detailed study in the future will provide efficient and crucial information to the decision makers and emergency agents to mitigate any disaster posed by natural hazards.
전력 생산의 효율을 높이고 지속적인 공정관리를 위해 전력 설비 데이터의 패턴을 분석하고 원인이 되는 주요 변수를 찾는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전력 설비 데이터의 패턴을 분석하기 위해 데이터를 군집화하고 연구 방법으로 Decision Tree, Random Forest와 ResNet을 이용하여 패턴을 분류하였다. Class Activation Map을 이용하여 설비데이터의 원인이 되는 주요 변수를 확인하였다. 본 연구를 통해 전력 설비 데이터의 분류 및 원인 분석이 가능한 통합적 솔루션을 제시하고자 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권1호
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pp.36-41
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2009
Self organizing map(SOM) is one of the unsupervised methods based on the competitive learning. Many clustering works have been performed using SOM. It has offered the data visualization according to its result. The visualized result has been used for decision process of descriptive data mining as exploratory data analysis. In this paper we propose improvement of SOM using stratified sampling of statistics. The stratification leads to improve the performance of SOM. To verify improvement of our study, we make comparative experiments using the data sets form UCI machine learning repository and simulation data.
Knowledge management (KM) is emerging as a robust management mechanism with which an organization can remain highly intelligent and competitive in a turbulent market. Organization knowledge is at the heart of KM success. As a vehicle of acquiring organizational knowledge in a distributed decision-making environment, we applied a fuzzy cognitive map (FMM) technique and proved its effectiveness in a distributed knowledge management environment. Our approach was applied to the financial statement analysis problem, yielding a robust result.
본 논문에서는 위성 방송 채널에서 터보 부호화된 OFDM 시스템의 성능을 분석 및 실험하였다. 성능은 BER로 평가하였고, 위성 채널은 Rayleigh 페이딩과 Rician 페이딩의 조합으로 모델링 된다. 성능 비교를 위해 터보복호 알고리즘으로 MAP, Max-Log-MAP, SOVA가 사용되었다. 모의실험 결과, Max-Log-MAP 알고리즘이 성능과 복잡도 측면에서 가장 좋은 성능을 보임을 확인 하였다. 그리고 터보 부호화기의 iterations과 interleaver의 수를 증가시키면 성능이 향상됨을 알 수 있다. 본 논문의 결과는 OFDM 기반의 위성 방송 시스템의 설계에 활용될 수 있다.
In this paper, we propose a robust clutter pre-thresholding method using background adaptive Threshold Map for the clutter rejection in the complex coastal environment. The proposed algorithm is composed of the use of Threshold Map's and method of its calculation. Additionally we also suggest an automatic decision method of Thresold Map's update. Experimental results on some sets of real infrared image sequence show that the proposed method could remove clutters effectively without any loss of detection rate for the aim target and reduce processing time dramatically.
This paper presents a new method for construction of a static obstacle map. A static obstacle is important since it is utilized to path planning and decision. Several established approaches generate static obstacle map by grid method and counting algorithm. However, these approaches are occasionally ineffective since the density of LiDAR layer is low. Our approach solved this problem by applying probability theory. First, we converted all LiDAR point to Gaussian distribution to considers an uncertainty of LiDAR point. This Gaussian distribution represents likelihood of obstacle. Second, we modeled dynamic transition of a static obstacle map by adopting the Hidden Markov Model. Due to the dynamic characteristics of the vehicle in relation to the conditions of the next stage only, a more accurate map of the obstacles can be obtained using the Hidden Markov Model. Experimental data obtained from test driving demonstrates that our approach is suitable for mapping static obstacles. In addition, this result shows that our algorithm has an advantage in estimating not only static obstacles but also dynamic characteristics of moving target such as driving vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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