Although the manufacturing time series data clustering technique is an important grouping solution in the field of detecting and improving manufacturing large data-based equipment and process defects, it has a disadvantage of low accuracy when applying the existing static data target clustering technique to time series data. In this paper, an evolutionary computation-based time series cluster analysis approach is presented to improve the coherence of existing clustering techniques. To this end, first, the image shape resulting from the manufacturing process is converted into one-dimensional time series data using linear scanning, and the optimal sub-clusters for hierarchical cluster analysis and split cluster analysis are derived based on the Pearson distance metric as the target of the transformation data. Finally, by using a genetic algorithm, an optimal cluster combination with minimal similarity is derived for the two cluster analysis results. And the performance superiority of the proposed clustering is verified by comparing the performance with the existing clustering technique for the actual manufacturing process image.
Many kinds of ritual manual books for the four ceremonies (coming-of-age, wedding, funeral, and ancestral rites) were published and transcribed during the Japanese Colonial Period. The ritual manuals are classified by 5 different types: 'ritual standards', 'ritual books for the four ceremonies', 'ritual books for the written prayers', 'religious ceremonial books', and 'general manners books'. All of them contributed much to the formation of folk rituals and religions, even though the purpose and contents of each book were different. The ritual manuals were not intellectual results of elites, but rather compilations of pre-modern ritual books and contemporary manners. These were widely spread among the people with the help of modern printing techniques. The ritual manuals aimed at common readers who wanted to look for ritual references easily. They were not just made for the special upper class. We can understand the contexts and characteristics of folk ritual and religion of the $20^{th}$ century by comprehending the ritual manuals of the Japanese Colonial Rule.
Proptech, which has applied information technology to the real estate market, is leading real estate transaction innovation by presenting various value creation models. This study categorizes and understands values that are created and shared in proptech-based businesses, and develops evaluation data that reflects the relative importance of individual value areas. To this end, the dimension of value creation of proptech was hierarchically constructed, and the degree of relative value creation of the sub-industries of the proptech industry was evaluated. In order to grasp the relative importance of the proposed indicators, AHP analysis was conducted for industry and academic experts. In the first stage, intangible values, relational values, and advanced values were presented. It was derived as weights between indicators through two-way comparison. This study aims to improve and develop the value-creation capability of the entire Korean proptech ecosystem in the future by evaluating the value-created competence of each sector of the proptech industry.
The auditory information is used for urgent notification or warning in vehicle because it is not restricted by the direction compared to the visual. However, since the hearing impaired drivers cannot recognize sound signal, various methods of visualizing the auditory information have been attempted to replace it. When visualizing auditory information, only important information should be selected and provided to prevent cognitive overload concentrated on the vision. For this purpose, analysis of the type of auditory information in vehicle should be given in advance. In this study, the types of auditory information in vehicle were analyzed based on the user experience of hearing impaired drivers. Through the observation of the driving behavior of hearing impaired drivers, 33 auditory informations experienced in vehicle were collected. The collected auditory informations were classified into 12 groups through open card sorting by an expert group, and the types of auditory information in vehicle consisting of four levels were presented through a relative comparison of importance between groups. The presented type of auditory information in vehicle can be used as a guideline for selecting important information when the auditory information is converted into visual or tactile. This study is meaningful in that the user experience analysis was conducted by observing actual driving in daily life of hearing impaired drivers.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.527-535
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2021
This study examined the reality of military counseling education applied by the Army and studied the effects of military counseling training using virtual reality. First, we explored the cases of virtual reality application related to counseling, reviewed the virtual reality technology that can be benchmarked in the Army military counseling education, and examined the applicable technology. We classified the education method and the curriculum for the students and tested the difference using the analysis of variance, which is a statistical analysis method, through the satisfaction measurement of the current education. In addition, after having students experience virtual reality contents, the effects of practical training applied with virtual reality technology were derived and the difference in actual training was compared and analyzed through T-test. Then, the reliability of the study was improved by analyzing the effects of practical training using virtual reality by using the Analytic Hierarchy Process for the expert group who can consider the overall situation. Based on the results of the analysis, the development plan of military counseling training combined with virtual reality technology and the supplements of current military counseling education were presented as policy implications.
Harbor floating pier is a structure in which one or several floating vessels are connected to have a port function so that ships can be bordered regardless of tide level in places where differences between tidal rocks are severe. There are 233 harbor floating piers in Korea, and 27.5% of harbor floating pier are over 30 years old. Harbor floating piers older than 30 years are potentially at high risk of accidents. However, there is no clear standard for disposal or sale of aging harbor floating pier, and the management regulations on the timing of maintenance inspection and repair are ambiguous. In this study, the AHP model was designed by classifying the problems and improvement factors of harbor floating pier facility operation through interviews with port managers and existing literature studies. The AHP analysis showed that the relative importance of the evaluation factors of the higher class was in the order of improvement of the legal system, improvement of operational management and technical improvement. This study can be used as basic data for improving the operation of Korea harbor floating pier facilities.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.12
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pp.445-452
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2022
Class distribution of unbalanced data is an important part of the digital world and is a significant part of cybersecurity. Abnormal activity of unbalanced data should be found and problems solved. Although a system capable of tracking patterns in all transactions is needed, machine learning with disproportionate data, which typically has abnormal patterns, can ignore and degrade performance for minority layers, and predictive models can be inaccurately biased. In this paper, we predict target variables and improve accuracy by combining estimates using Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and Light GBM algorithms as an approach to address unbalanced datasets. Experimental results were compared with logistic regression, decision tree, KNN, Random Forest, and XGBoost algorithms. The performance was similar in accuracy and reproduction rate, but in precision, two algorithms performed at Random Forest 80.76% and Light GBM 97.16%, and in F1-score, Random Forest 84.67% and Light GBM 91.96%. As a result of this experiment, it was confirmed that Light GBM's performance was similar without deviation or improved by up to 16% compared to five algorithms.
Korea's self-support program has constituted one of the most important workfare policy for the past 25 years. However, many pointed out the lack of field perceptions in the performance indicators of self-support program, such as overemphasis on the economic performance and uniform application regardless of regional types. This research intends to derive policy implications to improve performance indicators of self-support program by analyzing field perceptions, utilizing ISA(Importance-Satisfaction Analysis) method. Analysis on the difference between importance and satisfaction shows that the procedure was perceived more important than the consequences. It also reveals that current indicators were not satisfactory enough to reflect field practices. Finally, ISA matrix classified indicators into keep, improve, policy reconsideration area, and obvious differences were found by regional type. These findings suggest the importance of field-orientation in performance indicators, and by which, can serve as an exploratory study for the improvement of performance indicators.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.249-251
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2022
In this paper, we present machine learning to control drone flight using EEG signals. We defined takeoff, forward, backward, left movement and right movement as control targets and measured EEG signals from the frontal lobe for controlling using Fp1. Fp2 Fp2 two-channel dry electrode (NeuroNicle FX2) measuring at 250Hz sampling rate. And the collected data were filtered at 6~20Hz cutoff frequency. We measured the motion image of the action associated with each control target open for 5.19 seconds. Using Matlab's classification learner for the measured EEG signal, the triple layer neural network, logistic regression kernel, nonlinear polynomial Support Vector Machine(SVM) learning was performed, logistic regression kernel was confirmed as the highest accuracy for takeoff and forward, backward, left movement and right movement of the drone in learning by class True Positive Rate(TPR).
Deviation of route in aviation safety management is a dangerous factor that can lead to serious accidents. In this study, the anomaly score is calculated by classifying the tracks through clustering and calculating the distance from the cluster center. The study was conducted by extracting tracks within 100 km of the airport from the ADS-B track data received for one year. The wake was vectorized using linear interpolation. Latitude, longitude, and altitude 3D coordinates were used. Through PCA, the dimension was reduced to an axis representing more than 90% of the overall data distribution, and k-means clustering, hierarchical clustering, and PAM techniques were applied. The number of clusters was selected using the silhouette measure, and an abnormality score was calculated by calculating the distance from the cluster center. In this study, we compare the number of clusters for each cluster technique, and evaluate the clustering result through the silhouette measure.
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