Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2007.11a
/
pp.391-394
/
2007
상위(HOST)시스템은 TCP/IP 환경이 적용 되어야 하며, 하위(P/C)시스템은 BSC프로토콜을 그대로 사용가능 해야 한다. G/W시스템은 이 두가지 NETWORK환경을 모두 지원 해야 한다. LAN카드는 TCP/IP프로토콜을 지원할 것이며 BSC카드는 모뎀을 통해서 BSC 프로토콜을 지원할 것이다. 시스템은 산업용 PC보다 성능이 뛰어난 Unix시스템을 사용할것이다. G/W시스템의 역할은 각기 형태가 다른 전문을 재편성 하는 기능을 추가한다. 상위(HOST)시스템으로 부터 받는 지시 데이터의 SIZE를 하위(P/C)시스템에서 적용 가능한 수준으로 재조정 되어야 한다. 반대로 하위(P/C)시스템에서 송신되는 전문 형태를 상위(HOST)시스템에 맞게 재조정 되어야 한다.
Traditional frequent pattern mining discovers valid patterns with no smaller frequency than a user-defined minimum threshold from databases. In this framework, an enormous number of patterns may be extracted by a too low threshold, which makes result analysis difficult, and a too high one may generate no valid pattern. Setting an appropriate threshold is not an easy task since it requires the prior knowledge for its domain. Therefore, a pattern mining approach that is not based on the domain knowledge became needed due to inability of the framework to predict and control mining results precisely according to the given threshold. Top-k frequent pattern mining was proposed to solve the problem, and it mines top-k important patterns without any threshold setting. Through this method, users can find patterns from ones with the highest frequency to ones with the k-th highest frequency regardless of databases. In this paper, we provide knowledge both on frequent and top-k pattern mining. Although top-k frequent pattern mining extracts top-k significant patterns without the setting, it cannot consider both item quantities in transactions and relative importance of items in databases, and this is why the method cannot meet requirements of many real-world applications. That is, patterns with low frequency can be meaningful, and vice versa, in the applications. High utility pattern mining was proposed to reflect the characteristics of non-binary databases and requires a minimum threshold. Recently, top-k high utility pattern mining has been developed, through which users can mine the desired number of high utility patterns without the prior knowledge. In this paper, we analyze two algorithms related to top-k high utility pattern mining in detail. We also conduct various experiments for the algorithms on real datasets and study improvement point and development direction of top-k high utility pattern mining through performance analysis with respect to the experimental results.
Cho, Jum Rae;Kim, Jeong Hwan;Seo, Bo Yoon;Park, Bue Yong;Seo, Meeja
Korean journal of applied entomology
/
v.59
no.4
/
pp.383-391
/
2020
The vertical distribution and dispersion of the two-spotted spider mite, Tetranychus urticae and its predator, Phytoseiulus persimilis, were investigated within and between green pepper plants. We also tested the effect of an artificial bridge with threads on dispersal of P. persimilis between the plants. The extent of spread of T. urticae depended on its infested density and location. When 10 adults of T. urticae were inoculated on upper leaf, they stayed on the upper leaf until 5 days after inoculation. However, when 100 adults were inoculated on an upper leaf, they dispersed to the lower leaf within a day. In condition that 10 adults of T. urticae were inoculated on the lower leaf, they started to move toward upward within a day. In the absence of T. urticae, P. persimilis tended to move to the leaves where T. urticae was present when both T. urticae and P. persimilis were inoculated together within a plant. An artificial bridge with threads between two plants was helpful to disperse P. persimilis to neighboring plants. Therefore, it would be expected that the dispersal of P. persimilis can be promoted by supplying the artificial bridges among plants and by narrowing the distances between plants.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.25
no.9
/
pp.37-44
/
2020
AI technology has developed in the form of decision support technology in law, patent, finance and national defense and is applied to disease diagnosis and legal judgment. To search real-time information with Deep Learning, Big data Analysis and Deep Learning Algorithm are required. In this paper, we try to predict the entrance rate to high-ranking universities using a Deep Learning model, RNN(Recurrent Neural Network). First, we analyzed the current status of private academies in administrative districts and the number of students by age in administrative districts, and established a socially accepted hypothesis that students residing in areas with a high educational fever have a high rate of enrollment in high-ranking universities. This is to verify based on the data analyzed using the predicted hypothesis and the government's public data. The predictive model uses data from 2015 to 2017 to learn to predict the top enrollment rate, and the trained model predicts the top enrollment rate in 2018. A prediction experiment was performed using RNN, a Deep Learning model, for the high-ranking enrollment rate in the special education zone. In this paper, we define the correlation between the high-ranking enrollment rate by analyzing the household income and the participation rate of private education about the current status of private institutes in regions with high education fever and the effect on the number of students by age.
In order to verify the effectiveness of marketing in the basketball stadium, this study measured and analyzed the gaze frequency and interest when the pupil was expanded by using the eye-tracking technology among various neuro marketing techniques of marketing. To analyze the section where the pupil size get expanded, interval of pupil size was higher than 2.275% (2 sigma data) and higher than 0.135% high (3 sigma data). Overall the valid data was analyzed by inflection points according to gaze frequency. We also analyzed the correlation between overall valid data and the ranges where the pupil size was significantly increased. The result showed that the correlation between overall valid data and pupil size 2 sigma data showed the highest correlation with 0.805. The pupil size 2 sigma data and pupil size 3 sigma data showed a correlation with 0.781, overall the valid data and pupil size 2 sigma data showed a correlation with 0.683. Therefore, it is concluded that, the section where the pupil size was expanded and the section at which gaze frequency is higher in the eye-tracking data were similar. However, the correlation between data of pupil size is determined to be significantly expanded and overall the valid data is decreased.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
/
v.49
no.6
/
pp.18-24
/
2012
This paper reports the test results of a 50MHz/s 10 bits DAC developed with $0.18{\mu}m$ CMOS process for the wireless sensor network application. The 10bits DAC, not likely a typical segmented type, has been designed as a current driving type with double step thermometer decoding architecture in which 10bits are divided into 6bits of MSB and 4bits of LSB. MSB 6bits are converted into 3 bits row thermal codes and 3 bits column thermal codes to control high current cells, and LSB 4 bits are also converted into thermal codes to control the lower current cells. The high and the lower current cells use the same cell size while a bias circuit has been designed to make the amount of lower unit current become 1/16 of high unit current. All thermal codes are synchronized with output latches to prevent glitches on the output signals. The test results show that the DAC consumes 4.3mA DC current with 3.3V DC supply for 2.2Vpp output at 50MHz clock. The linearity characteristics of DAC are the maximum SFDR of 62.02dB, maximum DNL of 0.37 LSB, and maximum INL of 0.67 LSB.
SS(Signalling System) No.7 신호 방식은 통신망 내의 각 노드들 간에 공통적으로 별도의 채널을 이용하여 회선관련 신호 정보 및 비회선 관련 신호 정보를 교환하는 신호방식이다. SS No.7 신호 방식의 각 계위 프로토콜 중에서 비회선 관련 신호 정보를 교환하기 위하여 상위 프로토콜로 TC(Transaction Capabilities)와 TC-User들을 CCITT에서 권고하고 있다. 본 고에서는 국내에 도입할 SS No.7 신호방식의 하위 프로토콜인 SCCP (Signalling Connection Control Part)와 MTP(Message Transfer Part) 프로토콜의 특성에 따른 TC 및 TC-User 프로토콜의 설계시에 고려되어야 할 사항들을 살펴본다.
집적회로 설계에서 소비 전력은 집적도가 증가함에 따라서 중요한 설계 사양으로 전력 소비를 낮추기 위한 저전력 설계 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 저전력 설계 기술은 소비 전력에 대한 정확한 예측 기술과 예측된 결과를 이용한 최적화 기술로 나뉘어 진다. 이들 기술은 논리 수준에서 많은 연구가 진행되었으며 현재, 효과적인 예측과 최적화가 가능한 행위 및 아키텍처 수준의 상위 수준에서 저전력 설계에 대한 연구가 진행되고 있다. 저전력 설계를 위한 최적화 기술, CAD 환경, 그리고 툴에 대하여 살펴보고 상위수준합성 시스템인 HYPER에 대하여 간략하게 소개한다
Annual Conference on Human and Language Technology
/
1989.10a
/
pp.252-256
/
1989
글의 이해의 핵심과정이란 글에 대한 응집성있는 의미표상의 형성과정이라고 간주하고, 참조적 응집성 처리, 상위주제적 인과성 응집성 처리, 상위주제적 대비적 응집성 처리, 글 전체 구조적 응집성 처리의 특성들을 우리말 덩이글을 사용한 실험 결과들을 근거로 논하고 이와 관련하여 한국어 이해의 일반특성에 대한 논의를 제시하였다.
블로그와 관련된 초기의 연구들은 주로 블로그를 사용하는 사용자를 동질성을 지닌 그룹으로 보고 연구를 진행하였다. 하지만 최근 블로그 인구가 크게 증가하여, 더 이상 동질성을 지는 그룹으로 보기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 블로그 사용자(이하 블로거)를 구분하는 특성 요인을 추출하여, 블로거 세분화 작업을 수행한다. 세분화된 블로거 그룹의 전자상거래 이용행태, 콘텐츠 유료 구매 등과의 연관성을 분석하여 다른 인터넷 유저들과의 상대적 가치에 대해서 평가해보고자 한다. 또한 분석된 블로거 그룹의 특성을 활용하여, 하위 블로거의 상위 블로거로의 전환요인이 무엇인지에 대해서 탐구해보고자 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.