본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Robot inverse kinematics solution is a complex nonlinear equation and very time-consuming task. This paper propose to use TSK fuzzy reasoning for solving robot inverse kinematics. A fuzzy model of inverse kinematics is identified by using input-output data and the model is used to solve the inverse kinematics. To show that, when used in robot inverse kinematics, fuzzy model is simple and generates a fairly accurate solution, a fuzzy model of inverse kinematics for PUMA robot is constructed.
Previous studies in stock market predictions using artificial intelligence techniques such as artificial neural networks and case-based reasoning, have focused mainly on spot market prediction. Korea launched trading in index futures market (KOSPI 200) on May 3, 1996, then more people became attracted to this market. Thus, this research intends to predict the daily up/down fluctuant direction of the price for KOSPI 200 index futures to meet this recent surge of interest. The forecasting methodologies employed in this research are the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN) and the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR). Genetic algorithm was mainly used to select relevant input variables. This study adopts the categorical data preprocessing based on expert's knowledge as well as traditional data preprocessing. The experimental results of each forecasting method with each data preprocessing method are compared and statistically tested. Artificial neural network and case-based reasoning methods with best performance are integrated. Out-of-the Model Integration and In-Model Integration are presented as the integration methodology. The research outcomes are as follows; First, genetic algorithms are useful and effective method to select input variables for Al techniques. Second, the results of the experiment with categorical data preprocessing significantly outperform that with traditional data preprocessing in forecasting up/down fluctuant direction of index futures price. Third, the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR) outperforms the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN). Forth, the integration of genetic algorithm, case-based reasoning and artificial neural network (GAANN-GACBR, GACBRNN and GANNCBR) provide worse results than GACBR.
본 연구에서는 단순한 구간대신에 구간내에 제한된 형태의 가능성 분포를 갖 는 복합구간으로 학장하는 것이다. 그리고 이러한 가능성 분포는 퍼지 집합이론에서 사용되는 것처럼 일반적인 분포형태 전체를 사용하는 것이 아니라, 가능성 분포의 무 게중심만 정의하고 이 무게중심과 구간경계만을 사용하여 시스템 변수가 갖는 정성값 을 나타낸다. 이를 바탕으로 새로운 상태변화와 그 규칙을 정의함으로써 정성 모델 링과 시뮬레이션을 할 수 있는 정성 수학을 공식화하였다.이와 같은 방식으로 구한 정성 모델과 추론방법으로 기존의 논문에 나와 있는 시뮬레이션 결과와 비교하여 본 논문에서 제시한 정성해의 논리적 건전성(soundness)을 보였다.
In this study, we created, implemented, and evaluated the impact of proportional reasoning authentic investigative activities on the mathematical content and pedagogical knowledge and attitudes of pre-service elementary and middle school mathematics teachers. For this purpose, a special teaching model was developed, implemented, and tested as part of the pre-service mathematics teacher training programs conducted in Israeli teacher colleges. The model was developed following pilot studies investigating the change in mathematical and pedagogical knowledge of pre- and in-service mathematics teachers, due to experience in authentic proportional reasoning activities. The conclusion of the study is that application of the model, through which the pre-service teachers gain experience and are exposed to authentic proportional reasoning activities with incorporation of theory (reading and analyzing relevant research reports) and practice, leads to a significant positive change in the pre-service teachers' mathematical content and pedagogical knowledge. In addition, improvement occurred in their attitudes and beliefs towards learning and teaching mathematics in general, and ratio and proportion in particular.
The credit ration is a significant area of financial management which is of major interest to practitioners, financial and credit analysts. The components of credit rating are identified decision models are developed to assess credit rating an the corresponding creditworthiness of firms an accurately ad possble. Although many early studies demonstrate a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific classification problem. Recently, a number of studies have demonstrate that a hybrid model integration artificial intelligence approaches with other feature selection algorthms can be alternative methodologies for business classification problems. In this article, we propose a hybrid approach using rough set theory as an alternative methodology to select appropriate attributes for case-based reasoning. This model uses rough specific interest lies in lthe stable combining of both rough set theory to extract knowledge that can guide dffective retrevals of useful cases. Our specific interest lies in the stable combining of both rough set theory and case-based reasoning in the problem of corporate credit rating. In addition, we summarize backgrounds of applying integrated model in the field of corporate credit rating with a brief description of various credit rating methodologies.
As we move from the industrial age to the information age, domestic industries are changing rapidly, and rural society is also laying the foundation to make use of information technologies. Through this kind of modernization, the size of agricultural facilities has been increasing on a significant scale. But, in reality, there are many difficulties in the maintenance of agricultural facilities in proportion to their growing number. Accordingly, this research aims to solve the fundamental problems that occur with agricultural facilities in the maintenance stage. In addition, it aims to provide information on how to maintain and manage facilities for farmers. The presentation of the maintenance information was conducted using a case-based reasoning method that solves current problems based on past cases. The tool of case-based reasoning was applied to define the establishment of the base for cases, characteristic variables and maintenance measures. The effectiveness of a CBR model was examined through the case study. The use of the case-based reasoning method is judged to be effective as a tool to support the decisions of farmers regarding maintenance. When the maintenance measures derived through the CBR model are offered to farmers, the fundamental problems of maintaining agricultural facilities will be solved, and the damage to such facilities minimized.
The use of the internet to facilitate commerce among companies promises vast benefits. Lots of e-marketplaces are building for several industries such as chemistry, airplane, and automobile industries. This study proposed new B2B EC business model for the shipping industry which concerns relatively massive fixed assets to be fully utilized. To be successful the proposed model gives participants to support useful information. To do this the expert system is constructed as the hybrid prediction system of neural network (NN) and memory based reasoning (MBR) with self-organizing map (SOM) and knowledge augmentaton technique using qualitative reasoning (QR). The expert system supports participants useful information coping with dynamic market environment. with this transportation companies are induced to participate in the proposed e-marketplace and helped for exchanges easily. Also participants would utilize their assets fully through B2B exchanges.
It is needed to evaluate information systems actively which has already developed to improve future performance of the organization and foster the activation of information system. The introduction or development of information system also can bring about a organizational success. To measure exactly the organizational performance of information systems, it is needed to develop a new valuation model for a specific information system from a objective pint of view, as well as to equip a standard methodology using BSC measurement. The information system valuation from a objective point of view is of importance as the basic information for the decision to obtain information system. This paper takes aim at investigating a new information system valuation model and developing a information system valuation system using case-based reasoning for predicting currency value of information system in each organization. A new information system valuation system is developed as a web-enabling base. Using this, users are able to estimate the value of specific information system on a real time efficiently.
This study proposes a case based reasoning system with two dimensional reduction techniques. In this study, vertical and horizontal dimensions of the research data are reduced through hybrid feature and instance selection process using genetic algorithms. We applied the proposed model to customer classification model which utilizes customers' demographic characteristics as inputs to predict their buying behavior for the specific product. Experimental results show that the proposed technique may improve the classification accuracy and outperform various optimized models of typical CBR system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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