In this paper, we introduce XOnto-Apriori algorithm which is an extension of the Onto-Apriori algorithm. The extended algorithm is designed to improve the conventional algorithm's problem of comparing only identifiers of transaction items by reasoning transaction properties of the items which belong in the same category. We show how the mining algorithm works with a smartphone application recommender system based on our extended algorithm to clearly describe the procedures providing personalized recommendations. Further, our simulation results validate our analysis on the algorithm overhead, precision, and recall.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.4
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pp.316-320
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2016
In this paper, we presents a pattern recognition by considering the spatial co-occurrence among micro-patterns of texture images. The micro-patterns of texture image have been extracted by local binary pattern based on median(MLBP) of block image, and the recognition process is based on co-occurrence among MLBPs. The MLBP is applied not only to consider the local character but also analyze the pattern in order to be robust noise, and spatial co-occurrence is also applied to improve the recognition performance by considering the global space of image. The proposed method has been applied to recognized 17 RGB images of 120*120 pixels from Mayang texture image based on Euclidean distance. The experimental results show that the proposed method has a texture recognition performance.
본 논문은 순이익의 시계열 속성을 조사하고, 순이익의 시계열이 랜덤워크 모형과 일치하는지를 단위근 검증방식을 사용하여 조사하며, 시계열 속성에 근거하여 도출된 예측모형과 흔히 사용되어 온 랜덤워크 모형의 예측능력을 비교하여 선행연구에서 사용되고 있는 랜덤워크 모형에 실증적 타당성을 제시하는 것을 주목적으로 하고 있다. 본 연구는 한국신용평가주식회사의 데이터 베이스에 1980년부터 1996년까지 17년간 자료가 연속적으로 포함되어 있는 금융기업을 제외한 모든 기업(272개)을 표본으로 사용하고 있다. 표본기업의 순이익 시계열에 가장 적합한 과정은 랜덤워크나 AR(1) 또는 AR(2) 모형이다. 또한 본 논문은 대부분의 기업에 때해 순이익이 랜덤워크 과정을 따른다는 가설을 기각할 수 없음을 보였다. 이들 상이한 모형의 표본외 예측력(out-of-sample predictive ability)을 비교한 결과 상수항을 포함한 랜덤워크 모형이 가장 작은 평균 절대 예측오차(mean absolute forecast error)를 갖는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 기존의 연구가 순이익 시계열의 불안정성(nonstationarity) 문제를 무시하거나 명시적으로 다루고 있지 않은 것과는 달리 단위근 검증(unit root test)을 통해 연간 순이익이 대체로 불안정하다는 것을 보였으며, 또한 상이한 모형의 표본외 예측능력을 비교한 결과 선행연구에서 사용하여 온 랜덤워크 모형의 우월성에 대한 실증적 증거를 제공하였다는 데 의의가 있다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.479-486
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2007
멘토링은 조직이나 사회 구성원들의 발전을 돕기 위한 프로그램으로서, 조언자, 상담자 및 후원자 역할을 하는 '멘토(mentor)'와 도움을 얻고자 하는 '멘티(mentee)'가 긴밀한 관계를 맺고 유지함으로써 상호 발전을 위해 수행된다. 현재 이루어지고 있는 대부분의 멘토링은 면대면 (face-to-face) 시스템이거나 웹 기반의 e-mentoring 시스템으로, 전자는 시간적 그리고 지역적 한계를 극복해야만 하고 후자는 멘토나 멘티가 멘토링 사이트에 접속하여 게시판을 확인하지 않으면 제대로 된 멘토링을 수행할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 또한 멘토와 멘티의 매칭은 무작위로 이루어지거나 코디네이터라고 불리는 사람이 수행하기 때문에, 비용이 많이 소용될 뿐 아니라 개인적인 편견이나 오류가 개입될 여지가 상존한다. 이에 본 연구에서는 시간과 장소의 제약에 구애 받지 않는 u-Mentoring 시스템을 개발하고자 하며, 그 첫 단계로써 멘토와 멘티간의 매칭을 지원하는 새로운 알고리즘(M3 Algorithm, Mentor-Mentee Matching Algorithm)을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 매칭의 정확도와 멘토-멘티의 매칭 만족도를 높이기 위해 멘토-멘티 온톨로지(M-Ontology)와 사례기반추론 기법을 사용하였다. 즉, 멘토-멘티의 효과적인 매칭을 위해, 멘토-멘티간 매칭 사례가 없는 초기 단계에는 멘토와 멘티의 속성 비교를 통한 추천 방식을 사용하고, 멘토링이 종료되어 충분한 멘토-멘티간 매칭사례가 수집되면 그 결과를 재사용해 추후 매칭에 활용한다. 본 논문에서는 제안한 매칭 알고리즘이 내장된 u-Mentoring system의 포로토타입을 보여주고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.371-371
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2017
평가기준과 대안의 종류가 다양한 경우 사용하는 다기준의사결정기법은 생산관리, 공공투자 분야 등에서 널리 사용되고 있으며 수자원분야에서는 주로 홍수위험지구 선정에 사용되어 왔다. 다기준의사결정기법은 평가기준의 한정여부 및 대안을 찾는 방식에 따라 다속성의사결정기법과 다목적의사결정기법으로 다시 구분할 수 있다. 홍수방어대안을 의사결정방법에 따라 결정하는 경우, 해당지역의 환경에 따라 가능한 대안은 유한하며 한 개의 최적해를 선정하기보다는 대안의 우선 순위를 결정하여 지역 상황에 적합한 대안을 설정할 수 있도록 한다는 측면에서 다속성의사결정 기법을 활용하여 순위를 정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 과거 홍수피해 지역에서 적용이 가능한 대안을 경제성분석을 동반하여 평가하고, 실제 대안의 실효성을 검증하였다. 홍수방어대안으로는 전통적인 구조물적 방법 및 비구조물적 방법에 도시계획 및 토지이용계획을 포함하여 가능한 대안을 검토하였다. 또한 적용 가능한 다른 대안을 다기준의사결정기법을 활용하여 우선순위를 결정하여 제시하였다. 향후 도시계획의 수립에 있어 홍수방어에 대해 고려할 수 있는 방법이 될 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.63-63
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2019
최근 기후변화로 인한 도시지역 침수 피해를 저감하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며 침수해석을 위한 기초자료로써 GIS 기반 하수관망 자료 활용의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 이러한 하수관망 자료의 대부분은 지자체 수준의 행정단위에 의해 작성/관리 되고 있으며 하수관 망의 유지보수에 중점을 두어 제작되었기 때문에 침수해석을 위한 속성자료가 누락되어 있는 경우가 상당수 존재한다. 따라서 고유의 제작 목적과 침수해석이라는 활용 목적이 일치 하지 않아 속성 데이터 값이 존재하지 않거나 침수 모델링에 필요한 필수 정보가 누락되어 개별 연구자들이 별도의 보완작업을 수행한 후 침수해석에 활용하고 있는 실정이다. 이러한 개인연구자들의 주관적 판단에 의한 하수관망의 단순화 또는 보완작업은 상황에 따라 자료의 불확실성을 증대시키며 연구자의 숙련도와 배경지식에 따라 침수 해석 결과에 많은 영향을 미치고 있다. 따라서 GIS기반 하수관망 자료를 침수 모의에 활용 가능한 입력 자료로 변환 하는 경우 개별 연구자들의 주관적 개입이 최대한 배제된 형태의 자료를 만들기 위한 기본 알고리즘 개발이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료의 형식에 대해서 알아보고 누락 자료를 보완하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 활용하여 누락자료가 보완된 하수관망 자료는 향후 개별 연구자들의 주관적 판단을 배제하여 도시침수 해석 시 하수관망 자료의 불확실성을 최소화 하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to identify and clarify the concept of high-risk pregnant nursing. This study used Schwartz-Barcott & Kim's hybrid model to identify the main attributes and indicators. In the fieldwork stage, data were collected in Seoul. The participants were 10 nurses working in the who performed direct nursing care for high risk pregnant women in the high risk ward for more than 5 years. The concept of high-risk pregnant nursing was found to have 5 attributes and 37 indicators in 3 dimensions. The concept analysis high-risk pregnant nursing in this study could provide guidelines for high-risk pregnant nursing and lay a theoretical foundation.support' nursing practice and be useful for research in the women's health field..
The Korean food, which has been attracting attention only as a unique culture of Korea, has become popular in the world market by being used as a material of Korean Wave and me-media. The systematic organization of knowledge for recipes and related information can highlight the value of Korean food. It will serve as a basis for improving the reusability of Korean food contents through expanded and limited search and effective browsing. This study purports to design an ontology for establishing Korean food knowledge structure. Ontology modeling is based on OWL. Vocabularies of Korean food were examined based on 32 volumes of Korean food information, and data elements were extracted by analyzing five domains and applications. As a result, the study derived classes and properties, and proposed an indexing example.
우리나라 기업 창업 후 5년까지 생존율(27.5%)은 OECD 평균 생존율(43.9%)보다 낮으며 최근 5년간('11~'15년) 연평균 창업은 81만개, 폐업은 70만개로 다산다사(多産多死) 특징 보유하고 있다. 사업 실패로 인한 폐업은 개인적인 차원을 넘어 사회적인 문제로 확대되고 국가 경제에 부담으로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 사업실패경험이 학습효과와 자산으로 승화하여 재창업의지에 직접적인 영향을 미치는지, 사업실패자에 대한 사회적지지가 재창업 의지에 어느 정도 상승효과를 주는지에 대해 분석하기 위해 사업실패자자들을 대상으로 자료를 수집, 실증 분석하였다. 본 연구 결과는 첫째, 사업실패경험 속성중 비재무적 손실이 발생한 경우 재창업의지에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 비재무적 손실이 크다면 재창업의지는 낮아지게 된다. 둘째, 재무적 손실이 발생한 경우에는 재창업의지에 영향을 미치지 못하였다. 셋째, 조절변수인 정서적지지는 비재무적 손실이 발생한 경우 재창업의지에 정(+)영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 재창업지원은 이들이 경험한 비재무적 손실을 회복 할 수 있도록 정서적지지를 활용하는 다양한 정책안들이 고안 되어야 하고 사업실패로 재무적 손실이 크게 나기 전에 사업을 빠른 시일 내에 정리토록 하는 것이 재도전 시책에서 무엇보다 중요하다는 시사점을 주고 있다.
클라우드 시스템에서는 데이터 소유자가 아닌 클라우드 서비스 제공자가 각 개인의 데이터에 대한 저장과 관리를 책임진다. 따라서 클라우드 서버 상의 사용자 데이터에 대한 보안을 보장해 주는 것이 가장 중요한 이슈이다. 데이터 보안 문제는 안전하고 효율적인 접근제어 기술을 통해 해결 할 수 있다. 기존 시스템에서 많이 이용되고 있는 RBAC(Role based access control)은 접근제어의 형태가 주로 수직적이고, 데이터 접근가능 여부를 역할이라는 고정적인 값에 따라 결정하기 때문에 동적인 클라우드 환경에 적합하지 않다. 반면 HASBE(Hierarchical attribute set based encryption) 모델은 ABAC(Attribute based access control)를 통해 유연하고 탄력적인 접근제어를 제공한다. 또한 HASBE 는 인가자(Authority)와 사용자의 관계 모델이 계층적인 구조를 갖고 있기 때문에 큰 조직에서 수많은 사용자들의 데이터 관리와 키 분배를 좀더 효율적으로 할 수 있다. 본 논문에서는 위의 계층적인 모델에서 더 나아가서, 실제 클라우드 환경에서 데이터가 가질 수 있는 복잡한 속성과 인가자의 관계를 고려해 다중 인가자의 개념이 더해진 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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