• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.159-169
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• 2018

Discretization of continuous variables intended to improve the performance of various algorithms such as data mining by transforming quantitative variables into qualitative variables. If we use appropriate discretization techniques for data, we can expect not only better performance of classification algorithms, but also accurate and concise interpretation of results and speed improvements. Various discretization techniques have been studied up to now, and however there is still demand of research on discretization studies. In this paper, we propose a new discretization technique to set the cut-point using Wasserstein distance with considering the distribution of continuous variable values with classes of data. We show the superiority of the proposed method through the performance comparison between the proposed method and the existing proven methods.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.9 no.1
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• pp.259-269
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• 2005

This paper describes the application of genetic algorithm for the discrete optimum design of reinforced concrete continuous beams. The objective is to minimize the total cost of reinforced concrete beams including the costs of concrete, form work, main reinforcement and stirrup. The flexural and shear strength, deflection, crack, spacing of reinforcement, concrete cover, upper-lower bounds on main reinforcement, beam width-depth ratio and anchorage for main reinforcement are considered as the constraints. The width and effective depth of beam and steel area are taken as design variables, and those are selected among the discrete design space which is composed with dimensions and steel area being used from in practice. Optimum result obtained from GA is compared with other literature to verify the validity of GA. To show the applicability and efficiency of GA, it is applied to three and five span reinforced concrete beams satisfying with the Korean standard specifications.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.1
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• pp.89-102
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• 2011

The discretization process that converts continuous attributes into discrete ones is a preprocessing step in data mining such as classification. Some classification algorithms can handle only discrete attributes. The purpose of discretization is to obtain discretized data without losing the information for the original data and to obtain a high predictive accuracy when discretized data are used in classification. Many discretization algorithms have been developed. This paper presents the results of our comparative study on recently proposed representative discretization algorithms from the view point of splitting versus merging and supervised versus unsupervised. We implemented R codes for discretization algorithms and made them available for public users.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.255-263
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• 1997

The optimum design of most structural systems used in practice requires considering design variables as discrete quantities. The present paper shows that the linear approximation method is very effective as a tool for the discrete optimum designs of unsymmetric composite laminates. The formulated design problem is subjected to a multiple in-plane loading condition due to shear and axial forces, bending and twisting moments, which is controlled by maximum strain criterion for each of the plys of a composite laminate. As an initial approach, the process of continuous variable optimization by FDM is required only once in operating discrete optimization. The nonlinear discrete optimization problem that has the discrete and continuous variables is transformed into the mixed integer programming problem by SLDP. In numerical examples, the discrete optimum solutions for the unsymmetric composite laminates consisted of six plys according to rotated stacking sequence were found, and then compared the results with the nonlinear branch and bound method to verify the efficiency of present method.

• ICROS
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• v.6 no.3
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• pp.68-81
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• 2000

본 논문에서는 최근 10여년간 세계적으로 많은 관심과 더불어 비약적인 연구발전을 이루어 온 이산사건시스템의 관리제어에 있어서 기본적인 이산사건모델링과 관리제어이론을 설명하고최근의 연구동향 등을 소개한다. 또한 기존의 연속변수시스템과 대비해 이산사건시스템의 동적특성을 알아보고 구체적인 사례들을 살펴본다. 이러한 이산사건시스템의 동적특성을 기술하기 위해 형식언어이론에 기초한 논리적 이산사건모델을 소개하고 그 위에서 관리제어이론의 개념을 설명하나다 그리고 제어가능성 및 관측가능성의 관리제어기 존재조건을 토대로 관리제어기의 구현에 대해 알아본다 마지막으로 현재까지 수행되어온 관리제어에 대한 다방변의 연구 활동을 살펴보고 앞으로의 연구방향을 전만해 본다

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.2
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• pp.17-28
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• 2010

Since a homing torpedo system consists of various subsystems, organic interactions of which dictate the performance of the torpedo system, it is necessary to estimate the effects of individual subsystems in order to obtain an optimized design of the overall system. This paper attempts to gain some insight into the detection mechanism of a torpedo run, and analyze the relative importance of various parameters of a torpedo system. A database for the analysis was generated using a simulation model based on the combined discrete event and discrete time architecture. Multiple search schemes, including the snake-search method, were applied to the torpedo model, and some parameters of the torpedo were found to be stochastic. We then analyzed the effectiveness of torpedo’s detection capability according to the torpedo speed, the target speed, and the maximum detection range.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.1
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• pp.127-140
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• 2010

In interim analysis, group sequential tests are widely used for the ethical, scientific, and economic reasons. In this paper, we propose the group sequential tests using both type I and type II error spending rate functions when the response variable is discrete, especially binomial distribution, in the interim analysis. In addition, we propose new error spending rate function which covers the formerly proposed. Our method has good property that is flexible, fast and easily applicable. A numerical simulations are carried out to evaluate our method and it shows good performance.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.3021-3023
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• 1999

엄격한 시간 제약성에 의해 특성화되는 실시간 시스템의 성능을 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수가 포함된 이산 사건 모델을 제시한다. 실시간 시스템의 정확성은 출력의 논리적 결과 뿐 아니라 반응시간에도 의존하므로, 본 논문에서는 실시간 시스템의 성능을 유연하게 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수에 의해 적절하게 변형된 상태 오토마타를 제시하고 그 오토마타를 적용한 수치 예제를 제시한다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.265-274
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• 1998

본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의

• Journal of KIISE
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• v.42 no.6
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• pp.748-754
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• 2015

This paper proposes a sequential state estimation model consisting of continuous and discrete variables, as a way of generalizing all discrete-state factorial HMM, and gives a design of gait motion model based on the idea. The discrete state variable implements a Markov chain that models the gait dynamics, and for each state of the Markov chain, we created a Gaussian process over the space of the continuous variable. The Markov chain controls the switching among Gaussian processes, each of which models the rotation or various views of a gait state. Then a particle filter-based algorithm is presented to give an approximate filtering solution. Given an input vector sequence presented over time, this finds a trajectory that follows a Gaussian process and occasionally switches to another dynamically. Experimental results show that the proposed model can provide a very intuitive interpretation of video-based gait into a sequence of poses and a sequence of posture states.