Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.3
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pp.202-209
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2002
This paper deals with simplification of classification rules for data mining and rule bases for control systems. Datamining that extracts useful information from such a large amount of data is one of important issues. There are various ways in classification methodologies for data mining such as the decision trees and neural networks, but the result should be explicit and understandable and the classification rules be short and clear. The rough sets theory is an effective technique in extracting knowledge from incomplete and inconsistent data and provides a good solution for classification and approximation by using various attributes effectively This paper investigates granularity of knowledge for reasoning of uncertain concopts by using rough set approximations and uses a hierarchical classification structure that is more effective technique for classification by applying core to upper level. The proposed classification methodology makes analysis of an information system eary and generates minimal classification rules.
Jeong, Min Chul;Kim, Gun Woo;Kim, Jung Hoon;Kang, Yun Suk;Kong, Jung Sik
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.4
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pp.331-338
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2012
Irregularity data inspected by EM-120, an railway inspection system in Korea includes unavoidable incomplete and erratic information, so it is encountered lots of problem to analyse those data without appropriate pre-data-refining processes. In this research, for the efficient management and maintenance of railway system, characteristics and problems of the detected track irregularity data have been analyzed and efficient processing techniques were developed to solve the problems. The correlation between track irregularity and seasonal changes was conducted based on ARIMA model analysis. Finally, time series analysis was carried out by various forecasting model, such as regression, exponential smoothing and ARIMA model, to determine the appropriate optimal models for forecasting track irregularity progress.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.667-673
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2024
This study aims to diagnose the issues arising from the relationship between the out-of-pocket maximum in health insurance and private indemnity health insurance and propose policy tasks for institutional improvement. Through literature research, the study analyzed the damage to consumers caused by the non-payment of refunds exceeding the out-of-pocket maximum and the changing role of indemnity insurance due to the strengthening of health insurance coverage. The results confirmed that unilateral interpretation of insurance clauses and incomplete sales practices infringe upon consumer rights, and that insurance premiums do not decrease despite the reduction in coverage of indemnity insurance. Therefore, the study emphasized the urgency of institutional improvements such as rationalization of product structure, transparency of risk rate calculation, and reinforcement of consumer information provision, as well as the need for social consensus on the rational division of roles between health insurance and private insurance. This study is significant in that it provides policy implications for the developmental reorganization of the healthcare system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.88-96
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2017
The construction standards in Korea consist of design standards and specifications. They are provided by the national transportation electronic information center in file format, not in a DB, which may lead to their incomplete utilization and versatility, such as a lack of history management and reference functions. This also makes it difficult to cross-refer to standards and manage revision history. In this study, we developed a code management system for the national construction standards by analyzing domestic and overseas related systems, in order to pinpoint the problems in the current system and its development direction and, thus, to suggest a detailed plan for the design and implementation of a code management system. The developed system comprises four subsystems, namely a construction standards making system, construction standards service system, construction standards maintenance system and construction standards portal system. The results of this study are expected to improve the user's convenience by facilitating the revision, operation and history management of the complex and various construction standards, and to provide high-quality national construction standards by effectively supporting the revision and operation of the national construction standards with minimum duplication and conflicts.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.5
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pp.1005-1015
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2000
In this paper, the performance of Hybrid CDU MFSK system has been analyzed in the environment that narrowband Class-A impulsive noise include Gaussian noise in wireless communication channel and Nakagami fading. The performance of system improved to adopting both of technique MRC diversity and BCH channel coding. The results show that there is substantial degraded in Hybrid CDMA system performance by impulse index is stronger and the fading index is smaller. But also improvement can be obtained when BCH coding techniques are adopted. Additional MRC diversity techniques is more improvement than BCH coding techniques when degraded environment with the low fading index. But BCH coding techniques is more improvement than MRC diversity techniques when fading index has been increased. The Hybrid CDMA MFSK system is incomplete to voice communication standard BER$(10^{-3})$ in Rayleigh fading by independent each adopting techniques BCH coding and MRC diversity. But it's satisfy(improvement can be obtained) to voice communication standard BER in strong impulse noise(24dB over) by adopting techniques BCH coding and MRC diversity at a time. Additional it's a substantial enhancement $(10^{-3})$satisfaction) in fading index (m=3, 22dB) in addition to strong impulse noise and 24dB over with data service standard $(10^{-5})$ BER satisfaction. This result show that there is error performance improved by diversity branch and coding advantage.
This study aims to discuss issues about non-existent information of the information disclosure system and to provide alternative strategies for the issues. For the theoretical discussion it reviews the definitions and standards of non-existent information and analyzes legal aspects and statistical changes of non-existent information. Furthemore, in order to discuss a current status and problems of non-existent information at the central administrative agencies, it analyzes the cases of the non-existent information notification. According to analysis results, non-existent information status of the surveyed institutions is a total of 4,421 cases for three years and it shows the continuous increasing trend year after year. The number of institutions that have the number of non-existent information equal to the number of nondisclosures or over it reached about 40%. It means excluding non-existent information from the reasons of nondisclosure influenced disclose rates and nondisclosure rates of many agencies. In the type analysis of the non-existent information reasons, the most main reason, the case of not producing or receiving the requested information by public institutions takes over 75% among the whole reasons. The next reason is the case of collecting or processing information takes over 7-10%. This study found the operational issues, as analyzing notifications of non-existent information. The operational issues are 1) the incomplete explanation of non-existent information, 2) the unclear scope of the collection and processing, 3) the problem of the transfer processing, and 4) the problem of recording management. Therefore, this study suggested some improvements of the perspective and the technical and procedural aspects. First, information disclosure issues including non-existent information are to be understood as an extension of records management. Second, disclosure service should improve overall based on advanced understanding. Third, the management procedures of non-existent information should be improved. Fourth, specific guidelines for handling non-existent information should be developed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.2
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pp.257-264
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2020
Vectorization is currently the main method in feature collection (extraction) during digital mapping using UAV-Photogrammetry. However, this method is time consuming and prone to gross elevation errors when extracted from a DSM (Digital Surface Model), because three-dimensional feature coordinates are vectorized separately: plane information from an orthophoto and height from a DSM. Consequently, the demand for stereo plotting method capable of acquiring three- dimensional spatial information simultaneously is increasing. However, this method requires an expensive equipment, a Digital Photogrammetry Workstation (DPW), and the technology itself is still incomplete. In this paper, we evaluated the accuracy of low-cost stereo plotting system, Menci's StereoCAD, by analyzing its three-dimensional spatial information acquisition. Images were taken with a FC 6310 camera mounted on a Phantom4 pro at a 90 m altitude with a Ground Sample Distance (GSD) of 3 cm. The accuracy analysis was performed by comparing differences in coordinates between the results from the ground survey and the stereo plotting at check points, and also at the corner points by layers. The results showed that the Root Mean Square Error (RMSE) at check points was 0.048 m for horizontal and 0.078 m for vertical coordinates, respectively, and for different layers, it ranged from 0.104 m to 0.127 m for horizontal and 0.086 m to 0.092 m for vertical coordinates, respectively. In conclusion, the results showed 1: 1,000 digital topographic map can be generated using a stereo plotting system with UAV images.
The cost-based scheduling work has been done in both the Operations Research (OR) and Artificial Intelligence (AI) literature. To deal with more realistic problems, AI-based heuristic scheduling approach with non-regular performance measures has been studied. However, there has been little research effort to develop a full inter-job cost propagation algorithm (CPA) for different jobs having multiple downstream and upstream activities. Without such a CPA, decision-making in scheduling heuristics relies upon local, incomplete cost information, resulting in poor schedule performance from the overall cost minimizing objective. For such a purpose, we need two types of CPAs : intra-job CPA and inter-job CPA. Whenever there is a change in cost information of an activity in a job in the process of scheduling, the intra-job CPA updates cost curves of other activities connected through temporal constraints within the same job. The inter-job CPA extends cost propagation into other jobs connected through precedence relationships. By utilizing the cost information provided by CPAs, we propose cost-based scheduling heuristics that attempt to minimize the total schedule cost. This paper develops inter-job CPAs that create and update cost curves of each activity in each search state, and propagate cost information throughout a whole network of temporal constraints. Also we propose various cost-based scheduling heuristics that attempt to minimize the total schedule cost by utilizing the cost propagation algorithm.
Recommendation systems are used to provide items of interests for users to maximize a company's profit. Matrix factorization is frequently used by recommendation systems, based on an incomplete user-item rating matrix. However, as the number of items and users increase, it becomes difficult to make accurate recommendations due to the sparsity of data. To overcome this drawback, the use of text data related to items was recently suggested for matrix factorization algorithms. Furthermore, a word-level convolutional neural network was shown to be effective in the process of extracting the word-level features from the text data among these kinds of matrix factorization algorithms. However, it involves a large number of parameters to learn in the word-level convolutional neural network. Thus, we propose a matrix factorization algorithm which utilizes a character-level convolutional neural network with which to extract the character-level features from the text data. We also conducted a performance study with real-life datasets to show the effectiveness of the proposed matrix factorization algorithm.
In Unicode, two types of Hangul encoding schemes are currently in use, namely, the "precomposed modern Hangul syllables" model and the "conjoining Hangul characters" model. The current Unicode Hangul conjoining rules allow a precomposed Hangul syllable to be a member of a syllable which includes conjoining Hangul characters; this has resulted in a number of different Hangul encoding implementations. This unfortunate problem stems from an incomplete understanding of the Hangul writing system when the normalization and encoding schemes were originally designed. In particular, the extended use of old Hangul was not taken into consideration. As a result, there are different ways to represent Hangul syllables, and this cause problem in the processing of Hangul text, for instance in searching, comparison and sorting functions. In this paper, we discuss the problems with the normalization of current Hangul encodings, and suggest a single efficient rule to correctly process the Hangul encoding in Unicode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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