OC-SVM(One Class Support Vector Machine) avoids solving a full density estimation problem, and instead focuses on a simpler task, estimating quantiles of a data distribution, i.e. its support. OC-SVM seeks to estimate regions where most of data resides and represents the regions as a function of the support vectors, Although OC-SVM is powerful method for data description, it is difficult to incorporate human subjective importance into its estimation process, In order to integrate the importance of each point into the OC-SVM process, we propose a fuzzy version of OC-SVM. In FOC-SVM (Fuzzy One-Class Support Vector Machine), we do not equally treat data points and instead weight data points according to the importance measure of the corresponding objects. That is, we scale the kernel feature vector according to the importance measure of the object so that a kernel feature vector of a less important object should contribute less to the detection process of OC-SVM. We demonstrate the performance of our algorithm on several synthesized data sets, Experimental results showed the promising results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2407-2426
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2016
A group signature scheme allows any member to sign on behalf of a group. It is applied to practical distributed security communication environments, such as privacy-preserving, data mining. In particular, the excellent features of group signatures, including membership joining and revocation, anonymity, traceability, non-frameability and controllable linkability, make group signature scheme more attractive. Among these features, non-frameability can guarantee that a member's signature cannot be forged by any other (including issuer), and controllable linkability supports to confirm whether or not two group signatures are created by the same signer while preserving anonymity. Until now, only Hwang et al.'s group schemes (proposed in 2013 and 2015) can support all of these features. In this paper, we present a new dynamic group signature scheme which can achieve all of the above excellent features. Compared with their schemes, our scheme has the following advantages. Firstly, our scheme achieves more efficient membership revocation, signing and verifying. The cost of update key in our scheme is two-thirds of them. Secondly, the tracing algorithm is simpler, since the signer can be determined without the judging step. Furthermore, in our scheme, the size of group public key and member's private key are shorter. Lastly, we also prove security features of our scheme, such as anonymity, traceability, non-frameability, under a random oracle model.
In the study, an expert system was developed to predict the safety of tunnel and select proper tunnel reinforcement system using fuzzy quantification theory and fuzzy inference rule based on tunnel information database, For this development, many tunnelling sites were investigated and the applied countermeasures were studied after building tunnel database. There will be benefit for the deciding tunnel reinforcement method in the case of poor ground condition. The expert system developed in the study has two main parts, pre-module and post-module. Pre-module is used to decide input items of tunnel information based on the tunnel face mapping information which can be easily obtained in in-situ site. Then, using fuzzy quantification theory II, fuzzy membership function is composed and tunnel safety level is inferred through this membership function. Post-module is used to infer the applicability of each reinforcement methods according to the face level. The result of the predicted reinforcement system level was similar to measured ones. In-situ data were obtained in three tunnel sites including subway tunnel under Han River. Therefore, this system will be helpful to make the mose of in-situ data available and suggest proper applicability of tunnel reinforcement system to development more resonable tunnel support method without dependance of some experienced experts opinions.
This study aimed at examining the factors affecting citizen engagement in community health promotion program that a local government offered for residents. A descriptive study was conducted with a sample of 418 participants who completed 10,000-Step Walking Program, sponsored by the local government of B city. Data were collected, using a self-reported questionnaire, and analyzed with statistical methods, including T-test, ANOVA, and multiple regression. There were significantly different in the number of participation days in the program by material support(pace counter(p<.001), exercise notebook(p<.001), piggy bank((p=.002)), informational support(Walking training, leadership training)(p<.001), promotion events and meetings, and membership of exercise club(p<.001). Using exercise notebook(p<.001) and exercise club membership(p<.001)) were the supporting factors affecting citizen engagement in the walking program. This research shows that various political plans for providing material and social supports including walking activity aids, community club forming are needed to encouraging citizens' participation in health promotion programs.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.64-67
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2002
인터넷 기반의 전자상거래에 참여하는 판매자와 구매자는 가격, 마진 등 다양한 거래조건들을 가지고 협상 (negotiation)을 진행하는 경우가 많다. 그러나, 기존연구에서는 대부분 가격과 거래량과 같은 두 개 미만의 정량적 (quantitative)인 거래조건을 중심으로 협상을 진행하는 방안을 중점적으로 다루었다. 그 결과, 단순한 실험적 문제에 대해서만 협상지원이 가능했고, 실세계의 전자상거래 협상과정에서 발생할 수 있는 다중 협상 요인들간의 동적인 변화를 고려하지 못했다는 지적을 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 전자상거래 판매자와 구매자가 웹 상에서 다차원적인 거래조건을 가지고 실시간으로 시뮬레이션을 하면서 보다 동적으로 협상을 수행할 수 있도록 퍼지 멤버심 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원 (Fuzzy AHP Negotiation support. FAHP-NEGO) 메커니즘을 제안하고자 한다. 실험결과, 협상에 필요한 정량적인 값과 판매자와 구매자의 주관적인 의사결정 행동양식이 반영된 보다 동적인 협상을 진행할 수 있었다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 전자상거래 협상에 있어서 보다 현실적인 협상을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
일반적으로 support vector machine (SVM)은 입력 데이터를 두개의 다른 클래스로 구별하는 결정면을 학습을 통하여 구한다. 특히 비분류 문제, 비선형 분류 문제들과 같은 두-클래스 문제를 해결하기 위해 데이터를 고차원의 특정 공간에서 다룬다. 많은 응용분야에서, 각 입력 데이터들은 이 두개의 클래스 중의 하나로 완전히 정의되지 않을 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 본 논문에서 FSVM(fuzzy support vector machine)을 적용한다. 각 입력 데이터에 퍼지 멤버십(fuzzy membership)을 적용하여 결정면의 학습과정에 입력 데이터들이 다른 기여 (contribution)를 할 수 있게 한다. 본 논문에서는 기준 데이터 집합에 대해 제안된 방법을 실험하고, FSVM이 기존의 SVM보다 더 나음을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.380-383
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1999
This paper proposes a basic framework of tight management of the group membership for Internet Multicast applications. At first, this paper describes and summary requirements for group management in multicast applications. So, tile framework model is designed to support the requirements. In the framework model, the CM (Croup Manage.) plays a main .ole. The CM has the four functionality: group creation, group announce, group query, group enroll, and group notification. Consequently, the proposed framework should support the new protocol for group management.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2003.11a
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pp.239-250
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2003
In this research, we propose a hybrid group decision support mechanism (H-GDSM) based on Fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) and FCM (Fuzzy Cognitive Map). The AHP elicits a corresponding priority vector interpreting the preferred information among the decision makers. Corresponding vector was composed of the pairwise comparison values of a set of objects. Since pairwise comparison values are the judgments obtained from an appropriate semantic scale. However, AHP couldn't represent the causal relationship among information, which were used by decision makers. In contrast to AHP, FCM could represent the causal relationship among variables or information. Therefore, FCMs were successfully developed and used in several ill-structured domains, such as strategic decision-making, policy making, and simulations. Nonetheless, many researchers used subjective and voluntary inputs to simulate the FCM. As a result of subjective inputs, it couldn't avoid the rebukes of businessman. To overcome these limitations, we incorporated the Fuzzy membership functions, AHP and FCM into a H-GDSM. In contrast to current AHP methods and FCMs, the H-GDSM method developed herein could concurrently tackle the pairwise comparison involving causal relationships under a group decision-making environment. The strengths and contributions of our mechanism were 1) handling of qualitative knowledge and causal relationships, 2) extraction of objective input value to simulate the FCM, 3) multi-phase group decision support based on H-GDSM. To validate our proposed mechanism we developed a simple prototype system to support negotiation-based decisions in electronic commerce (EC).
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.8
no.1
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pp.41-58
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2001
The purpose of this study was to develop plans for activating the 4-H clubs in Korea. Data for this study were collected from 125 members in 4-H clubs and 140 extension educators who participated in 4-H activity. Total of 265 responses were analyzed after data screening. The Statistical Package for Social Sciences(SPSS) for Windows for the personal computer were used to analyze the data. Frequency, percentage, ANOVA, and LSD test for post-hoc interpretation were employed to analyze the data with a statistical significance level of .05. Based on the conclusions of this study, following recommendations were offered: To activate rural youth organizations, especially 4-H clubs in Korea the following measures should be included in the plans for activation; 1) To classify membership into student and non-student clubs to focus on the needs of active members; 2) To establish clear objectives for club activities; 3) To enhance field-oriented operation of clubs; 4) To develop various activity programs that members could be fascinated; 5) To promote subject matter specialists in order to support club activities effectively; and 6) To clarify functions and roles of extension service centers and non-governmental organizations in order to support club activites.
The paradigm of health promotion requests community participation and its active problem-solving. Community is conceptualized as a resource pool to be organized. Such resource is called community capacity. Community participation is a process of capacity building. Community voluntary associations are considered as valuable resource to be used for health promotion. This paper tried to identify the network structure among community voluntary associations and to infer the possibility to make such network of organizations participate in health promotion programs. Two survey data were used for this research: 1) Measurements and Evaluations of Community Capacity on Dobong-gu (N=94) 2) A development plan of health medicine service to be Healthy Gangdong-gu (N=69). The questionnaire included such variables measuring community capacity as leadership, membership, organizational resources, and inter-organizational network, etc. Both regions had the following common characteristics: 1) There were positive correlations between the organization's budget and membership. 2) Organizational types were associated with their founded years. Two regions showed the following differences: Dobong displayed the high density of community organizations, but Gangdong showed the low density. Dobong community organizations were able to be classified into three network clusters such as women & environments, youth & adolescent, and sports organizations. Each cluster of organizations favored the different type of health promotion programs. Gangdong community organizations were less developed, and not possible to be clustered. Depending upon the level of community capacity or community organizations' differentiation, the strategy of community participation could be settle down in different ways. Particularly the health agency had to pay more attention to support the growth of civil organizations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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