This paper tries to provide empirical support for a formal model of social policy development which has been presented in a former paper of this study. In the direct democracy, median voter's social policy preference is critical because he is Condorcet winner in a pair-wise pure majority voting. But, in the more general setting, we should think of various political institutions as a collective choice device. For this reason, I draw a formal model which formulates three contrasting types of political institutions which are distinguished by the developments of political democracy and the differences of electoral rules. Comparative patterns of key variables which measure political institutions, social policy developments, and social policy preference provide support for my arguments. My empirical results suggest that three political institutions are associated with very different policy outcomes. Compared to other institutions, committee system entails more targeted subsidy, less universal benefit. On the contrary, proportional elections produce more universal benefit, less targeted subsidy.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.2
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pp.141-147
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2001
소프트웨어의 측정값에 근거하여 소프트웨어 품질에 관한 의사결정을 할 때, 동치관계의 요구조건인 추이적(transitive) 특성이 항상 만족되는 것은 아니다. 순환수(cyclomatic number)가 거의 비슷한 프로그램에서, 하나의 \"구조적인\" 프로그램 범주에 속하고 또 다른 하나는 \"비구조적인\" 프로그램 범주에 속한다고 명확히 분류할 수 있는가하는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 동치관계보다는 허용적 관계를 만족하는 허용적 러프집합에 근거한 소프트웨어 분류기준을 제시하고자 한다. 분류기준을 생성하기 위한 실험 데이터 집합을 수집하고, 집합 내의 각 원소에 관한 허용적 클래스들을 생성한 후, 각 허용적 클래스들의 중심값을 클러스터링하여 분류기준을 생성한다. 생성된 분류기준을 또 다른 실험 집합에 적용하여 비교 분석한 결과 생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.307-310
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2000
소프트웨어의 측정값에 근거하여 소프트웨어 품질에 관한 의사결정을 할 때, 동치관계의 요구조건인 추이적(transitive) 특성이 항상 만족되는 것은 아니다. 순환수(cyclomatic number)가 거의 비슷한 프로그램에서, 하나는 "구조적인" 프로그램 범주에 속하고 또 다른 하나는 비구조적인 프로그램 범주에 속한다고 명확히 분류 할 수 있는가하는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 동치관계보다는 허용적 관계를 만족하는 허용적 러프집합에 근거한 소프트웨어 분류 기준 제시하고자 한다. 분류기준을 생성하기 위한 실험 데이터 집합을 수집하고, 집합 내의 각 원소에 관한 허용적 클래스들을 생성한 후, 각 허용적 클래스들의 중심값을 클러스터링하여 분류기준을 생성한다. 생성된 분류기준을 또 다른 실험 집합에 적용하여 비교 분석하여 생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.2
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pp.263-270
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2010
Data mining is the process of sorting through large amounts of data and picking out useful information. An important goal of data mining is to discover, define and determine the relationship between several variables. Association rule mining is an important research topic in data mining. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume database. Association rule technique consists of two steps: finding frequent itemsets and then extracting interesting rules from the frequent itemsets. Some interestingness measures have been developed in association rule mining. Interestingness measures are useful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. This paper explores some problems for two interestingness measures, confidence and net confidence, and then propose a decision process for right association rule generation using these interestingness measures.
Why the Korea National Assembly shows often limping in its operations despite the introduction of various democratic legislative rules? Regarding the question, this article pays attention to the institutionalization of legislative rules and political saliency of bills, and analyzes the Constitutional Court's law reports. According to the analysis, the National Assembly goes on smoothly when dealing with the bills with low political saliency, but shows anomaly in its operation when dealing with the bills with high political saliency. This indicates that the institutionalization of the legislative rules is relatively low. The low level of the institutionalization is derived fundamentally from a distinguishing characteristic of the power structure in which political power is too much concentrated on the president. Within the power structure, the ruling party has to play the role of protecting and advocating the president, whereas the opposition parties become actors criticizing and checking the president. Consequently, the parliamentary decision-making processes have been dominated by the political strifes between the ruling and opposition parties, often producing limping operations of the National Assembly and delayed institutionalization of the legislative rules.
The skyline of a multi-dimensional data set is a subset that consists of the data that are not dominated by other members of the set. Skyline computation can be very useful for decision making for multi-dimensional data set. However, in case that the skyline is very large, it may not be much useful for decision making. In this paper, we propose an algorithm for computing a part of the skyline considering location restrictions that the user provides, such as origin movement, degree ranges and/or distances from the origin. The algorithm eliminates noncandidate data rapidly, and returns in order the skyline points that satisfy the user's requests. We show that the algorithm is efficient by experiments.
Urban transport demand is derived from activity participation. A variety of individual daily activities based on the decisions on activity participation result in collective spatial behavior. The travel derived from the effort to overcome the spatially distributed locations of adjacent activities represents the detailed structural relationships among activities. An activity-based approach provides an important framework of analyzing contemporary urban daily life in the sense that it studies the interaction between individuals' daily decision making and social practice in time and space, on the one hand, and socio-spatial environment on the other. The current study identifies representative patterns of urban daily activity implementations and analyzes the correlation between representative patterns and individuals' characteristics and contextual characteristics. The study shows that urban daily activity patterns can be grouped in a limited number of representative patterns, which are systematically correlated with socio-spatial characteristics. The results provide related transportation policy implications.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.15
no.1
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pp.51-61
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2014
Preventive maintenance of buildings has increased the importance of interest in that it is able to maintain the performance building has and to prevent a problem occurred in future. For improved preventive maintenance work, it should be performed to select works order clearly and preceded the accurate measurement for the state of works order. when measuring the conditions, measurement of the state of work order considering the various criteria is more effective than to measure by only criterion. But, there are something hard to evaluate exactly between the criteria because of decision-maker's subjective judgments. To solve these problems, this research proposes decision making support model to determine preventive maintenance works order using Fuzzy-sets. By using Fuzzy-sets when measuring state of work objects, it can be reduced vagueness of judgments by decision-makers. This model can be used as a tool for objective evaluation of preventive maintenance work orders and offer the guideline to perform decision-making.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.6
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pp.828-833
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2009
WWW which is an applicable massive set of document on the Web is a thesaurus of various information for users. However, Search engines spend a lot of time to retrieve necessary information and to filter out unnecessary information for user. In this paper, we propose the EFAM(the Extended Fuzzy AHP Method) model to manage the Web resource efficiently, and to make a decision in the problem of specific domain definitely. The EFAM model is concerned with the emotion analysis based on the domain corpus information, and it composed with systematic common concept grids by the knowledge of multiple experts. Therefore, The proposed the EFAM model can extract the documents by considering on the emotion criteria in the semantic context that is extracted concept from the corpus of specific domain and confirms that our model provides more efficient decision-making through an experiment than the conventional methods such as AHP and Fuzzy AHP which describe as a hierarchical structure elements about decision-making based on the alternatives, evaluation criteria, subjective attribute weight and fuzzy relation between concept and object.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.89-91
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2008
엄청나게 쏟아져 나오는 데이터 홍수 속에서 오늘날의 업체와 연구기관에서는 신속하게 의사 결정을 해야 한다. 당면한 문제점들을 해결하기 위하여 접근할 수 있는 수많은 다양한 데이터 속에서 정확하게 경향을 파악하고 그 근본 원인을 찾아내어 신속하고 action을 행하는 것은 어떠한 회사에서도 성공에 있어서 가장 중요한 인자들 중의 하나이다. 초기 아이디어 도출, 연구 개발에서부터 제품의 생산, 판매 및 서비스에 이르기까지 모든 팀원들은 아주 빠르게 고도의 정확성으로 중요한 결정을 할 필요가 있다. 오늘날의 경쟁 시장에서 기업의 성공은 다른 경쟁자들보다 더 빠르게 결정을 할 수 있는 능력에 달려 있다. 이에 Sporfire에서는 사용자가 쉽고 빠르게 데이터를 분석하여 의사 결정을 할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있다. 사용자가 SQL같은 전문 언어를 사용하지 않고도 다양한 데이터 source에서 쉽게 데이터를 가져오도록 Information Library를 이용할 수 있으며, 데이터베이스에 들어 있는 숫자들의 집합체를 다양한 차트와 도표들을 이용, 그래픽 적으로 제공해 줌으로써 데이터에 대하여 직관적으로 파악하여 신속하게 대응할 수 있도록 도와준다. 또한 그 결과물들을 MS 파워포인트, 엑셀시트, xml 등으로 저장하여 다른 용도로 사용할 수 있도록 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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