This paper presents an application of an artificial neural net to the implementation of decision class analysis (DCA), together with the generation of a decision model influence diagram. The diagram is well-known as a good tool for knowledge representation of complex decision problems. Generating influence diagram model is known to in practice require much time and effort, and the resulting model can be generally applicable to only a specific decision problem. In order to reduce the burden of modeling decision problems, the concept of DCA is introduced. DCA treats a set of decision problems having some degree of similarityz as a single unit. We propose a method utilizing a feedforward neural net with supervised learning rule to develop DCA based on influence diagram, which method consists of two phases: Phase l is to search for relevant chance and value nodes of an individual influence diagram from given decision and specific situations and Phase II elicits arcs among the nodes in the diagram. We also examine the results of neural net simulation with an example of a class of decision problems.
The primary purpose of this study is to inquire into the characteristic of exposure presented in fashion, identify the correct concept of exposure from an aesthetic perspective, and grasp the contemporary meaning of exposure presented in fashion. As a result of study, the following findings were obtained: First, the surrealist style of fashion exhibited representations such as the relocation of the partial details, the harmonization of the natural and the artificial, the emphasis or expansion of each part of the body, and the like. It used highlighted the genital region with ornamentations or used the technique of paradoxically exposing the part of the body always covered. And it exbibited the paradoxical relationship of exposure and concealment by exposing the concealed part of the human body. Second, the post-modern style showed the complicated phenomenon that the values of several meanings such as the historic, the folk, and the like appeared in its fashion. It shares in spatiotemporal eclecticism, pluralistic characteristics and the like found in the post-modern culture. Third, the deconstructive style gets rid of the distinction between the external space and the private space by translating underwears into outer garments. It destroys clothing by tearing or perforating clothing whereby it represents the poor image. Coupled with women‘s psychology of exposure and the new generation’s way of thinking indifferent to others‘ eyes, this fashion of deconstruction occupies the great current of fashion. Deconstructive fashion gets away with the rule of ‘having to wear clothing to suit TPO(Time, Place and Occasion), the traditional norm of wearing clothing.
영한 기계번역에서 전치사구의 해석 부착의 문제(Attachment Problem)와 의미 해석의 문제, 그리고 해석에 필요한 정보 획득의 문제가 있다. 이 세 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 전치사구 해석 시스템을 제시한다. 이 시스템은 규칙 제어기와 신경망의 하이브리드 구문해석 시스템, 격의미 해석 시스템, 그리고 신경망 의 입력 정보를 자동으로 생성하는 의미속성 생성기로 구성한다. 의미속성 생성기는 시스템의 입력이 되는 의미속성을 자동으로 생성하는 방법으로 인위적인 방법의 단점 을보완하여 객관성 있는 전치사구 해석을 하게 한다. 격의미 해석 시스템은 영한 기계 번역에 맞는 격의미를 찾아내어 자연스런 한국어 생성을 하게 하고 구문해석 시스템은 규칙 방법의 장점과 신경망 방법의 장점을 취한 하이브리드 방식의 시스템으로 전치사 구 부착의 문제를 해결한다.
본 논문은 주어진 얼굴 사진에 대하여 자동으로 얼굴의 특징을 강조한 캐리커쳐 생성 기법을 제안한다. AAM(Active Appearance Model)을 사용하여 트레이닝 이미지의 특징점과 텍스쳐 정보를 유지하고 이것을 이용하여 평균 얼굴의 정보와 함께 주어진 얼굴에 대한 특징점을 찾아낸다. 캐리커쳐 아티스트들의 제안을 바탕으로 특징적인 부분을 과장하기 위한 룰을 정의하고 이를 입력 얼굴의 특징점에 적용하여 과장된 특징점을 얻는다. 마지막으로 주어진 사진에 대하여 좀 더 만화적인 효과를 내기 위해 얼굴 이미지에 카투닝을 적용한 다음 과장된 특징점으로 와핑한다. 이러한 방법으로 사용자의 조작을 최소로 하는 캐리커처 생성을 할 수 있다.
웹 환경의 급성장에 따른 애플리케이션의 사용성 중심설계가 부각되고 있다. 본 논문에서는 사용성 중심설계를 기반으로 사용자 인터페이스의 프로토타입을 자동으로 생성하기 위한 개발 단계와 알고리즘을 제안한다. 즉, 요구분석으로부터 사용자 인터페이스의 전이 객체를 모델링하고, 사용자 인터페이스를 생성하기 위한 비즈니스 이벤트의 추상화 모델링 규칙과 알고리즘을 만들었다. 이것은 사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트들의 가시적 응집도를 높일 수 있고, 미숙한 설계자도 양질의 사용자 인터페이스의 프로토타입을 개발할 수 있도록 지원한다. 또한, 사용자가 인터페이스에 대한 비즈니스 업무의 이해도를 향상시키고, 프로토타이핑의 반복 횟수를 줄일 수 있다.
With the advent of new customs and practice of electronic records, the eUCP provides some useful guidance to accommodate the presentation of the paper documents electronically and also provides necessary rules to allow the UCP and eUCP to work together. There is no denying the fact that many of the UCP articles are not impacted by the presentation of electronic equivalent of paper documents, so the integrated application of the UCP and eUCP will be broad enough to allow for developing practice in this area. This study discusses some theoretical implication for efficient utilization of the global usages of letter of credit through the finding of optimal solution in the state of uncertainty caused by the electronic presentation of documents. This study suggest that the decision rules be developed to show how individuals choose optimal portfolio between the eUCP and the UCP that maximize their expected utility in letter of credit transaction, and also suggest that the optimal portfolio be determined at the point of tangency between the efficient trading line and the highest indifference curve in the mean-variance plane. This study finally recommends three rebuttable doctrines with regard to the relationship between the eUCP and UCP such as linkage characteristics, generation lap propensity, and homothetic application rule, which may be the critical standards for understanding of the integrated usages of the eUCP and UCP.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제3A권1호
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pp.53-60
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2003
At present the electric power industry in Korea is going through a major restructuring process. The restructuring is motivated by a desire to reduce electricity supply costs, to attract new in-vestment in modern generation, transmission and distribution facilities, and to stimulate innovation in the wholesale production and the retail supply of electricity. The experience to date shows that restructuring of electric power industry in the US, however, is marred with a number of problematic market performances including unreasonably high prices at wholesale. This paper investigates the important role of Power Exchange for stabilizing electric power industry in transition by offering various financial products. These financial products are used for risk hedging by the market participants. The paper focuses on the risk hedging by an individual supplier and derives an explicit decision rule that incorporates the attitude towards the risks. In addition to providing the financial products for risk hedging by market participants, the Power Exchange plays another very important role of financial safeguard system. Because of its unique characteristics, the Power Exchange is well suited for financial surveillance where it performs the early detection of unsound financial (and to a large extent operational) practices on the part of any system users and protect the system integrity and the market participants from the consequences of a default in the clearing structure.
Statistical process control (SPC) is a powerful technique for monitoring, managing, analysing and improving the process performance. However, its has limitations such as lack of engineering, statistical skill and training, and lesser importance of activity. To solve the problems, this study proposes an intelligent SPC system using specified agents which are derived through analysis and evaluation of the SPC activities. The activities investigated by the relevant researches are categorized as collection, process analysis, diagnosis, detection, cause analysis and rule generation. Also, the evaluation criteria are established as feasibility of automation, frequency, level and time. The requirements of the agent functions are derived by the evaluation, and the types of customized agents are as data collection, store, analysis, diagnosis, monitoring, alarm and reporting. A prototype SPC system represents that the functions of the proposed agents are successfully validated.
본 논문에서는 적응 뉴로-퍼지 모델링을 위해 최근에 BBS(blind source separation)분야에서 발전된 독립 성분 분석기법(ICA)을 전처리로 이용하여 효과적인 퍼지 규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 뉴로-퍼지 모델링은 입력 데이터 성분간의 상관관계를 고려하지 않고 입력공간을 분할하기 때문에 효과적으로 분할하지 못하는 단점이 있다. 이로 인해 과도한 규칙 수와 큰 오차를 가지고 있었다. 이에, 본 연구에서는 독립 성분 분석기법을 이용하여 입력 데이터 성분간의 상관관계를 제거함으로서 적은 규칙 수를 갖으면서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 예로서 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델링에 적용하여 유용성과 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다.
유전자 알고리즘은 탐색, 최적화 및 기계 학습의 도구로 많이 사용되고 있는데, 구조는 단순하지만, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그리고 변화하는 환경에서 유연하게 대처 할 수 있는 자율운송장치의 능동적이고 효과적인 제어기에 관한 연구와 스스로 진화하여 학습할 수 있도록 하는 행동 기반 시스템에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자기 조직이 가능한 자율 운송 장치를 구성하기 위해서, 유전자 알고리즘을 이용하여 최적에 가깝도록 멤버십 함수를 조정했으며 제어규칙의 자기수정과 생성에 의해 제어 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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