본 연구는 소프트웨어 재사용을 효과적으로 수행하기 위해 사용자 검색 피드백을 지원할 수 있는 유저 프로필을 정의하였다. 컴포넌트 검색을 위해 퍼지 함수를 이용한 신뢰값을 사용하였으며, 사용자 집단의 요구에 능동적으로 반응할 수 있도록 퍼지 함수를 변화시켜 컴포넌트의 검색 우선순위를 변경시키는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 사용자 피드백을 반영하는 퍼지화 함수에 유저 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백 방법은 퍼지 기법을 적용한 퍼지화 함수와 유저 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.133-135
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2004
본 논문에서는 개미 집단을 외삽한 새로운 적응형 유전 알고리즘을 제안하고, 최적해로의 수렴이 어려운 여러 가지 대표적인 함수들에 대한 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 우성 형질의 유전 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적해에 수렴하며 파라미터 값에 따른 유연성을 가지고 있는 알고리즘임을 확인하였다.
In this study, we develop the mathematical modeling teaching materials focused function units of mathematics textbooks and establish the appropriate teaching and learning model. Using mathematical modeling materials and developed instructional materials for teaching high school students is aimed to improve the academic achievement, mathematical attitude and fear. The problem of this study is as follows : First, between the groups using mathematical modeling and a traditional textbook teaching academic achievement groups showed that there is a difference? Second, between the groups using mathematical modeling and a traditional textbook teaching mathematics between groups showed that there is a difference of mathematical attitude and fear? Third, what are the lessons for the students' responses using mathematical modeling?
This paper defines a multi-selection knapsack problem and presents an algorithm for seeking its optimal solution. Multi-selection means that all members of the particular group be selected or excluded. Our branch-and-bound algorithm introduces a simplex containing the feasible region of the original problem to exploit the fact that the most tightly underestimating function on the simplex is linear. In bounding operation, the subproblem defined over the candidate simplex is minimized. During the branching process the candidate simplex is splitted into two one-less dimensional subsimplices by being projected onto two hyperplanes. The approach of this paper can be applied to solving the global minimization problems under various types of the knapsack constraints.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.298-300
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2002
기존의 유전자 알고리즘은 우리가 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 일반적인 문제들에 있어 개체의 적합도를 평가하는 젓은 어렵기 때문에 큰 집단의 로든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 커다란 시간과 비용을 소모한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 적합도 평가 과정을 줄이는 방안으로 클러스터링에 기반한 효율적인 유전자 알고리즘을 제시하고 체계적인 평가를 한다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 여러 클러스터링 방법을 적용하여 실험한 결과 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.227-231
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2024
This study purports to examine the potential effects of welfare attitudes of Korean people upon their political orientation. The 17th Korea Welfare Panel Data(KWPD) in 2022 are used for this purpose. Independent variable include sex, age, education, interest in politics, and employment status. Discriminant analysis show several results. First and foremost, pre-established discriminant function works well for classification of respondents' liberal vs conservative stance. Secondly, except gender and dummy variable for temporary employed, all independent variables contribute significantly for the classification at a given significance level. . Finally, welfare attitudes of respondents', measured by universalism vs selectivism and the attitudes upon increasing tax for welfare expenditures are found to be significant and relatively big impacts upon dependent variable, compard to other variables in the model. The nature of causal relationship between welfare attitudes and political orientation remains for further study.
The Pharmacokinetic model is a complex nonlinear model with pharmacokinetic parameters that is some-times represented by a complex form of differential equations. A population pharmacokinetic model adds individual variability using the random effects to the pharmacokinetic model. It amounts to the nonlinear mixed effect model. This paper, reviews the population pharmacokinetic model from a statistical viewpoint; in addition, a population pharmacokinetic model is also applied to the real clinical data along with a review of the statistical meaning of this model.
A large number of non-responses are occurring in the sample survey, and various methods have been developed to deal with them appropriately. In particular, the bias caused by non-ignorable non-response greatly reduces the accuracy of estimation and makes non-response processing difficult. Recently, Chung and Shin (2017, 2020) proposed an estimator that improves the accuracy of estimation using parametric super-population model and response rate model. In this study, we suggested a bias corrected non-response mean estimator using a nonparametric function generalizing the form of a parametric super-population model. We confirmed the superiority of the proposed estimator through simulation studies.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.104-107
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2007
다목적 함수의 최적화 문제(Multiobjective optimization problems)의 경우에는 하나의 최적해가 존재하는 것이 아니라 '파레토 최적해 집합(Pareto optimal set)'이라고 알려진 해들의 집합이 존재한다. 이러한 이상적 파레토 최적해 집합과 가까운 최적해를 찾기 위한 다양한 해탐색 능력은 진화 알고리즘의 성능을 결정한다. 본 논문에서는 게임 모텔에 기반한 공진화 알고리즘(GCEA:Game model based Co-Evolutionary Algorithm)에서 해집단의 다양성을 유지하여, 다양한 비지배적 파레토 대안해(non-dominated alternatives)들을 찾기 위한 방법을 제안한다.
빙산 질의란 대용량의 데이터에 대해 집단 함수를 수행하여 특정 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 다차원, 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해 효율적으로 빙산질의를 수행하는 방법을 제시하였다. 빙산 질의의 임계값이 저장뷰 내에 포함되는 경우에는 즉각적으로 결과를 돌려줄 수 있으며, 그렇지 않음 경우에도 표본추출 대신 저장뷰를 사용함으로써 빙산 질의 중간 단계의 후보 수를 크게 감소시키고, 질의 수행 시간 또한 단축시킬 수 있다. 또한 순위 빙산 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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