• 제목/요약/키워드: incomplete information

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Robust Sliding Mode Friction Control with Adaptive Friction Observer and Recurrent Fuzzy Neural Network

  • Shin, Kyoo-Jae;Han, Seong-I.
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제7권2호
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    • pp.125-130
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    • 2009
  • A robust friction compensation scheme is proposed in this paper. The recurrent fuzzy neural network and friction parameter observer are developed with sliding mode based controller in order to obtain precise position tracking performance. For a servo system with incomplete identified friction parameters, a proposed control scheme provides a satisfactory result via some experiment.

Application of SOLAS to the Multiple Imputation for Missing Data

  • Moon, Sung-Ho;Kim, Hyun-Jeong;Shin, Jae-Kyoung
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제14권3호
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    • pp.579-590
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    • 2003
  • When we analyze incomplete data, i.e., data with missing values, we need treatment for the missing values. A common way to deal with this problem is to delete the cases with missing values. Various other methods have been developed. Among them are EM algorithm and regression algorithm which can estimate missing values and impute the missing elements with the estimated values. In this paper, we introduce multiple imputation software SOLAS which generates multiple data sets and imputes with them.

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국내 재난의료훈련 현황의 고찰 (A Survey of Disaster Medical Drill in Korea)

  • 왕순주
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제6권2호
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    • pp.107-117
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    • 2010
  • The disaster preparedness system in Korea has been developed in spite of many obstacles, but there are still many problems especially on actual preparedness including disaster drill and disaster medical system. Disaster drills performed by wide regional emergency medical centers for one years were analyzed based on the disaster drill report and additional compensation of incomplete data by direct contact with the participating institutions. On the disaster medical drills in Korea, it is necessary to emphasize drills on various types of disaster, active participation of medical personnels, drills combined with various types of related institutions, process of disaster medical aspect.

A Comparative Study of Assessing Average Bioequivalence in $2{\times}2$ Crossover Design with Missing Observations

  • Park, Sang-Gue;Choi, Ji-Yun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제17권1호
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    • pp.245-257
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    • 2006
  • A modified Anderson and Hauck(1983) test for analyzing a two-sequence two-period crossover design in bioequivalence trials is proposed when some observations at the second period are missing. It is based on the maximum likelihood estimators of average bioequivalence model and designed for handling missing at random(MAR) situation. The performance of the proposed test is compared to other tests using Monte Carlo simulations.

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A Study on the Conditional Survival Function with Random Censored Data

  • Lee, Won-Kee;Song, Myung-Unn
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제15권2호
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    • pp.405-411
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    • 2004
  • In the analysis of cancer data, it is important to make inferences of survival function and to assess the effects of covariates. Cox's proportional hazard model(PHM) and Beran's nonparametric method are generally used to estimate the survival function with covariates. We adjusted the incomplete survival time using the Buckley and James's(1979) pseudo random variables, and then proposed the estimator for the conditional survival function. Also, we carried out the simulation studies to compare the performances of the proposed method.

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확률적(確率的) 추론(推論)에 관한 고찰(考察) (An Overview of Probabilistic Reasoning)

  • 김성혁
    • 정보관리연구
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    • 제21권1호
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    • pp.34-52
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    • 1990
  • 본(本) 연구(硏究)에서는 베이지안 이론(理論)을 이용(利用)한 확률적(確率的) 추론방법(方法)을 도입하여 불확실한 정보(情報)에 그 불확실성(不確實性)을 고려해주고, 그러한 과정(過程)을 통하여 가설들에 대한 확실성(確實性)의 정도(程度)를 평가(評價)해주는 전문가(專門家) 대체 시스템을 위한 일종의 지식습득 과정(過程)을 전개하였다.

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MRO 시장에서의 공급자의 전용마켓 참여에 관한 연구 (A Study of Suppliers' Participation in Private Exchanges: Focusing on MRO Markets)

  • 임성배;김성관;;홍순구
    • 한국전자거래학회지
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    • 제9권4호
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    • pp.37-51
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    • 2004
  • 성장 잠재력에도 불구하고 많은 B2B 시장은 참여업체 수의 부족으로 운영의 어려움을 겪고 있다. 따라서 어떠한 방법을 통해 충분한 숫자의 기업들을 시장에 참여하도록 유도할 것인가가 B2B 시장의 성공을 위한 주요 요인 중의 하나로 인식되고 있다. 본 논문은 MRO 시장을 대상으로 공급업체들을 구매자 중심의 전용시장 (Private Exchanges) 에 참여하게 만드는 요인들이 어떤 것인지를 규명해 보는 것을 주요 목적으로 하고 있다. 이를 위해 EDI 채택에 관한 선행연구와 실무자들과의 면접에 기초하여 실험대상 요인들을 추출하였다. 불완전한 계약 이론(Incomplete contract theory)에 기초하여 가설의 설정과 검증을 하였으며, 분석 결과 시장에 참여할 것으로 기대되는 공급업자들의 수와 시장 참여의 대가로 주어질 보상의 유무가 B2B시장의 참여에 긍정적인 영향을 주는 요인으로 나타났다. 한편 구매업자에 대한 신뢰는 유의한 요인으로 드러나지 않아 공급업자들은 기존의 구매업자와의 신뢰관계가 B2B 시장에서는 중요하지 않는 것으로 조사되었다.

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침입탐지시스템의 성능향상을 위한 결정트리 기반 오경보 분류 (Classification of False Alarms based on the Decision Tree for Improving the Performance of Intrusion Detection Systems)

  • 신문선;류근호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권6호
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    • pp.473-482
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    • 2007
  • 네트워크 기반의 침입탐지시스템에서는 수집된 패킷데이타의 분석을 통해 침입인지 정상행위 인지를 판단하여 경보를 발생 시키며 이런 경보데이타의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 보안관리자는 이러한 대량의 경보데이타들을 분석하고 통합 관리하여 네트워크 보안레벨을 진단하거나 시간에 따른 적절한 대응을 하는데 유용하게 사용하여야 한다. 그러나 오경보의 비율이 너무 높아 경보 데이터들간의 상관관계 분석이나 고수준의 의미 분석에 어려움이 많으므로 분석결과에 대한 신뢰성이나 분석의 효율성이 낮아지는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 데이타 마이닝의 분류 기법을 적용하여 오경보율을 최소화하는 방법을 제안한다. 결정트리기반의 분류 기법을 오경보 분류 모델로 적용하여 오경보들 중 실제는 공격이 아님에도 불구하고 공격이라 판단된 오경보를 정상으로 분류할 수 있는 경보 데이타 분류 모델을 설계하고 구현한다. 구현된 경보데이타 분류 모델은 오경보율을 최소화하므로 경보데이타의 분석 및 통합을 통해 경보메시지의 축약 및 침입탐지시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.

베이지안 기법을 적용한 Incomplete data 기반 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 (Parameter Estimation of Reliability Growth Model with Incomplete Data Using Bayesian Method)

  • 박천건;임지성;이상철
    • 한국항공우주학회지
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    • 제47권10호
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    • pp.747-752
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    • 2019
  • 신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.

A new Ensemble Clustering Algorithm using a Reconstructed Mapping Coefficient

  • Cao, Tuoqia;Chang, Dongxia;Zhao, Yao
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권7호
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    • pp.2957-2980
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    • 2020
  • Ensemble clustering commonly integrates multiple basic partitions to obtain a more accurate clustering result than a single partition. Specifically, it exists an inevitable problem that the incomplete transformation from the original space to the integrated space. In this paper, a novel ensemble clustering algorithm using a newly reconstructed mapping coefficient (ECRMC) is proposed. In the algorithm, a newly reconstructed mapping coefficient between objects and micro-clusters is designed based on the principle of increasing information entropy to enhance effective information. This can reduce the information loss in the transformation from micro-clusters to the original space. Then the correlation of the micro-clusters is creatively calculated by the Spearman coefficient. Therefore, the revised co-association graph between objects can be built more accurately because the supplementary information can well ensure the completeness of the whole conversion process. Experiment results demonstrate that the ECRMC clustering algorithm has high performance, effectiveness, and feasibility.