In this paper, four different data mining techniques, two neural networks and two statistical modeling techniques, are compared in terms of prediction accuracy in the context of bankruptcy prediction. In business setting, how to accurately detect the condition of a firm has been an important event in the literature. In neural networks, Backpropagation (BP) network and the Kohonen self-organizing feature map, are selected and compared each other while in statistical modeling techniques, discriminant analysis and logistic regression are also performed to provide performance benchmarks for the neural network experiment. The findings suggest that the BP network is a better choice among the data mining tools compared. This paper also identified some distinctive characteristics of Kohonen self-organizing feature map.
Described in this paper is a modelling methodology for mass production system simulation. The mass production system under consideration consists of various types of flow lines, special purpose production facilities, conveyor lines, palletized carts, and storage facilities. This type of production system is typical in home appliance industry, automobile industry, footwear industry, etc. where a variety of product mix are mass-produced. The modelling methodology is based on the "discrete-event formalism", and an "activity-oriented world view" is adopted to formalize the system description. A distinctive feature of the modelling methodology is that only the static structure (ie, system components) is included in the fixed model. The dynamic structure of the system is specified through a "data-driven" mechanism, which is an extension of the "experimental frame" concept. Each type of system components (ie, flow line, conveyors, carts, etc.) is formally modeled by using Activity Cycle Diagrams. The issue of "model structuring" is also addressed. The modeling methodology has been successfully applied in a real simulation study of a mass production system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.775-792
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2015
Person re-identification is an important and challenging task in computer vision with numerous real world applications. Despite significant progress has been made in the past few years, person re-identification remains an unsolved problem. This paper presents a novel appearance-based approach to person re-identification. The approach exploits region covariance matrix and color histograms to capture the statistical properties and chromatic information of each object. Robustness against low resolution, viewpoint changes and pose variations is achieved by a novel signature, that is, the combination of Log Covariance Matrix feature and HSV histogram (LCMH). In order to further improve re-identification performance, third-party image sets are utilized as a common reference to sufficiently represent any image set with the same type. Distinctive and reliable features for a given image set are extracted through decision boundary between the specific set and a third-party image set supervised by max-margin criteria. This method enables the usage of an existing dataset to represent new image data without time-consuming data collection and annotation. Comparisons with state-of-the-art methods carried out on benchmark datasets demonstrate promising performance of our method.
The effect of grain refinement of the strength and ductility of metallic materials is investigated. A model in which a single phase material is considered as an effectively two-phase one is discussed. A distinctive feature of the model is that grain boundaries are treated as a separate phase deforming by a diffusion mechanism. Deformation of the grain interior phase is assumed to be carried by two concurrent mechanism. Deformation of the grain interior phase is assumed to be carried by two concurrent mechanisms: dislocation glide and mass transfer by diffusion. The model was exemplified by simulating uniaxial tensile deformation of Cu down to the nanometer grain size. The results confirm the observed strain hardening behaviour and a trend for reduction of ductility with decreasing grain size at room temperature.
New attempt has been made on Management Science (MS) education since the end of 1990s. The most distinctive feature of the new attempt is using spreadsheet program like Excel as a teaching tool for MS course. The spreadsheet program gives an excellent tool for modeling and solvina MS problems. In order to improve the pedagogical effect through using the spreadsheet program for MS course, new teaching model based on spreadsheet encompassing new course contents, effective instruction method, and examination method is needed. For this purpose, professors teaching MS should share their own teaching experiences and methods. So this paper explains remarkable functions of Excel and how to use them for the MS tools. This paper also stresses the importance of team project and case study to improve the effect of MS education through the use of Excel and presents some tips on MS education.
This paper aims to propose articulatory features as novel predictors for automatic pronunciation assessment of English produced by Korean learners. Based on the distinctive feature theory, where phonemes are represented as a set of articulatory/phonetic properties, we propose articulatory Goodness-Of-Pronunciation(aGOP) features in terms of the corresponding articulatory attributes, such as nasal, sonorant, anterior, etc. An English speech corpus spoken by Korean learners is used in the assessment modeling. In our system, learners' speech is forced aligned and recognized by using the acoustic and pronunciation models derived from the WSJ corpus (native North American speech) and the CMU pronouncing dictionary, respectively. In order to compute aGOP features, articulatory models are trained for the corresponding articulatory attributes. In addition to the proposed features, various features which are divided into four categories such as RATE, SEGMENT, SILENCE, and GOP are applied as a baseline. In order to enhance the assessment modeling performance and investigate the weights of the salient features, relevant features are extracted by using Best Subset Selection(BSS). The results show that the proposed model using aGOP features outperform the baseline. In addition, analysis of relevant features extracted by BSS reveals that the selected aGOP features represent the salient variations of Korean learners of English. The results are expected to be effective for automatic pronunciation error detection, as well.
The purpose of this study is to analyze the concept of 'Gradual Differentiation' in parametric design in terms of pure model logic and thus describe the distinctive feature from the previous design method. To meet the purpose, it explores external cases like gradual factor identified in natural phenomenon and artworks and define the inherent model principles into "Self-similarity', "Correlation', and 'Temporality' by examining these features in terms of algorithm. Meanwhile, it identified the principle of gradual model representation in parametric design within a single system called 'Attractor System' by applying these three concepts into specific methods of parametric design, and by interpreting the logical structure through the association among 'Attractor', 'Field', and 'Differentiation'. The creative utilization of parameter shows that gradual model process in parametric design does not mean a passive "conversion process" merely replacing natural parameter with algorithm; rather, it refers to an active "generating process" creating new meanings and value. By continuing this process of conceptual understanding and insight, creative perspective and practical ability to interpret parameter can be improved.
It was proved the practical use of the unique traditional Korean paper through the previous researches. The purpose of this study was to suggest the adequate application which is making various applied patterns in the fashion products so as to contribute to textile, fashion, and Korean paper industry. Six kinds of vests with the same fashion material using the Korean traditional paper were manufactured in order to investigate the images of materials in case of wearing them on the actual human bodies. As the results of image assessment for the materials and the factor analysis, 'classical', 'natural', 'Korean traditional', 'rural' and 'luxury' images were presented as the representative image of the Korean traditional paper material. Making repeated patterns of stripes and zigzag by sewing-machine stitches showed the natural effect on Korean traditional paper. Well-matched harmony was shown between holes made by the needle in sewing and slits torn by the tension to the needle and the thread. Especially, transparency by irregular holes formed by artificial frictional washing could shown special formative arts harmoniously with semi-transparency of Korea traditional paper and touch of sewing yarn. After the unripe persimmon dyeing, holes made by the needle became more hard and tight. The changes were no longer shown by the artificial frictional washing and then fixed. As the result of applying the Korean traditional paper fashion materials with various patterns for the basic formed garments, it was shown that the common and simple garments were changed the garments with special formation which could be found on the art garments due to the creative touch and formative arts using the Korea traditional paper fashion material. A variety of formative application by means of the developed samples was suggested to enlarge the practicality. As the result of this study, it was discovered that the possibility and application of fashion goods through the developed samples made of Korean traditional paper.
국내 주식시장 내 개인 투자자들은 주식거래를 장기적인 투자방안보다 단기 매매차익 실현 수단으로 인식하고 있어 시장의 투명성과 건전성을 강화하기 위한 주식 시장관리제도의 역할이 중요하다. 특히, 개인 투자자들은 금융정책에 의한 시장조치로 불확실한 상황에 직면하여 투자환경에 따라 동태적 의사결정에 영향을 받게 되므로 투자자 보호를 위한 시장조치의 실효성 여부를 투자자들의 반응과 행동변화를 통해 접근할 필요가 있다. 본 연구는 시장관리 조치(상장적격성 실질심사) 전후로 개인 투자자 집단의 유형 및 반응의 변화추이를 분석하고자 하였다. 분석을 위해, 상장적격성 실질심사 대상기업 중 텍스트 분석이 가능한 9개의 기업을 선정(2009년~2014년)한 후, 국내 주식 관련 소셜 미디어(종목 토론실)로부터 웹 크롤링을 통해 개인들의 메시지를 수집하였다. 사건 발생에 따른 개인 투자자들의 관심사(토픽)와 변화추이는 텍스트 클러스터링과 토픽모델링 방법을 활용하여 개인 투자자 유형을 투자자와 비투자자 집단으로 분류하여 분석하였다. 분석결과, 특정 주식 종목 내 다양한 이해관계자 형태가 존재하며, 실질심사 대상 선정 전후로 비투자자 유형은 감소하고, 투자자는 시장 참여 유형에 따른 비중변화가 나타나는 현상을 발견하였다. 이러한 결과를 토대로 시장 조치에 따른 주식시장 내 제도의 영향을 시간(사건)경과에 따라 개인 투자자들의 반응변화를 통해 파악한 데 본 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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