온라인 상품평 양의 비약적 증가로 인해 소비자들이 유용한 상품평 만을 찾는 것이 거의 불가능에 가까워졌다. 이 연구는 온라인 상품평의 유용성을 자동적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 상품평을 이루는 문장에 담긴 정보를 설명하는 그 대상에 따라 종류를 나눌 수 있도록 상품평 정보 분류를(Review Information Types) 제안하고, 각 정보 분류 내에서 문장의 주제 벡터 변환 방법과 군집화를 이용하여 더 세부적으로 각 문장이 어떤 정보를 제공하는지를 추출함으로써 각 상품평이 제공하는 정보에 따라 그 유용성을 평가하는 방법을 제안한다. 이러한 시도는 잠재적 소비자들이 상품평에서 상품 자체의 특성이나 상품평 제공자의 경험과 같은 정보를 배송과 같은 정보보다 중요하게 생각할 것이라는 가정에서 시작했다. 자동 상품평 유용성 평가 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법이 기존의 비교 가능한 연구들에 비해 더 효과적인 것을 밝혀냈다.
본 논문에서는 엔트로피 부호화기를 통해 그레이레벨 이미지에서의 효율적인 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심은 원래의 그레이레벨 이미지 정보를 특정 순위 정보로 변환하는 것이다. 이를 위해 먼저, 그레이레벨 값을 가지는 정보를 부호화하기 전에 이웃하는 주변 픽셀(그레이레벨) 값들에 대해서 상호 발생 빈도수를 계산한다. 그런 후, 이미 계산된 상호 발생 빈도수에 따른 특정 순위를 각 그레이레벨 값에 적용한다. 마지막으로, 엔트로피 부호화기를 통해 순위 정보를 전송하여 압축을 수행한다. 제안하는 기법은, 영상의 통계적 발생 빈도에 따른 정보를 토대로, 그레이레벨 이미지를 순위 영상으로 변환함으로써 기존의 엔트로피 코딩 기법의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 8비트의 그레이레벨 이미지에 대해서 제안하는 기법이 기존의 엔트로피 부호화기에 비해 최대 37.85%까지 압축 성능을 더 향상시킴을 알 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.60-71
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2015
In this paper, a matrix game is considered in which the elements are represented as Z-numbers. The objective is to formalize the human capability for solving decision-making problems in uncertain situations. A ranking method of Z-numbers is proposed and used to define pure and mixed strategies. These strategies are then applied to find the optimal solution to the game problem with an induced pay off matrix using a min max, max min algorithm and the multi-section technique. Numerical examples are given in support of the proposed method.
본 논문에서는 여러 가지 클러스터링 기법들을 사용하여 키워드 유사도롤 순위화하여 사용자의 질의를 확장하는 기법을 제안한다. 클러스터링 기법에는 연관(Association) 클러스터링, 메트릭(Metric) 클러스터링, 스칼라(Scalar) 클러스터링 기법을 사용하고, 이들간의 가중치를 적절히 조절하여 검색 시스템을 만든다. 사용자의 질의가 주어졌을 때, 질의 키워드와 연관된 키워드들을 순위화 하여 사용자에게 보여주고, 사용자의 추가입력을 받아서 질의를 확장한다. 사용자가 적당한 질의어로 판단하여 확장된 질의로 검색을 수행할 때까지 이 과정을 반복한다. 실험에서 사용한 문헌집합은 Korea Herald의 2003년 1월과 2월의 경제 관련 기사들을 수집하여 사용하였고, 실험을 거쳐서 질의를 확장한 결과 만족할 만한 결과가 도출되었다.
This paper presents new contingency screen and ranking method using the time-domain simulation program and energy function. Since the suggested method is very simple and has fast computation time to calculate energy margin and list the contingency according to the its severity, it can be used in connection with the on-line TSA which has accurate binary search algorithm in parallel or distributed computing environment. The suggested method has been tested by appling to 3-machine and 9-bus system, and its effectiveness has been verified.
The study on query relaxation which provides approximate answers has received attention. In recent years, some arguments have been made that semantic relationships are useful to present the relationships among data values and calculating the semantic distance between two data values can be used as a quantitative measure to express relative distance. The aim of this article is a hierarchical metricized knowledge abstraction (HiMKA) with an emphasis on combining data abstraction hierarchy and distance measure among data values. We propose the operations and the query relaxation algorithm appropriate to the HiMKA. With various experiments and comparison with other method, we show that the HiMKA is very useful for the quantified approximate query answering and our result is to offer a new methodological framework for query relaxation.
This paper presents a technique for contingency ranting using line capacity calculation method and outage distribution factors(LODF) which are established by generation shift distribution factors from DC load flow solutions. By using the LODF, the line flow can be calculated a ccording to the modification of base load flow if the contingency occur. To obtain contingency ranting, maximum power tansferred to the load is obtained when load impedance $Z_r$ equal to line impedance $Z_s$. ( $Z_r$/ $Z_s$=1) The proposed algorithm has been validated in tests on a 6-bus test system.
The Eigen analysis in large power system provides much useful information that is not got in nose curve. The branch participation factor is not quantitative information and is an indirect method calculating incremental change in branch reactive loss. But the Eigen sensitivity analysis to each mode is direct and provides of quantitative information but this method because of needing much time is used in large power system. In this paper the Hessenberg method is used to obtaining dominant eignvalues and corresponding eigenvectors of Jacobian matrix. Ranking the critical contingencies is done by computing the Eigen sensitivity of each dominant eignvalues for changes of each line. The proposed algorithm is tested on the New England 30-bus system and KEPCO system in the year of 2000, which comprises of 791-bus and 2500-branches.
This paper presents a new method for contingency selection of the transient stability. Contingency ranking in transient stability is done by estimating the change in the imaginary part of electro-mechanical oscillation mode, which represents modal synchronizing coefficient. And the change in the imaginary part is obtained by applying eigen-sensitivity theory of augmented matrix to linear system model. The Proposed algorithm was tested for New England System and compared the results with PSS/E dynamic simulation.
The Analytic Hierarchy Process (AHP), a decision making model, which is more applicable than other methods to R&D project selection, particularly when it is applied to intangibles. The objective of this paper is to develop an extended model of the AHP which Is linked to Cross Impact Analysis to assist in the ranking of a large number of technological alternatives. In this study, we developed a priority setting algorithm which considers the cross-impact of the future technology alternatives and thus developed an integrated cross-impact hierarchical decision-making model, which sets the priority by considering technological forecasting and technology dependency
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[게시일 2004년 10월 1일]
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