본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.
연구 활동의 결과물로 생성되는 성과물(논문, 특허, 보고서)은 연구 성과를 측정하는 중요한 척도로서 사용될 뿐만 아니라, 연구에 참여한 연구자 및 연구자가 소속된 기관의 연구 동향 정보를 판단하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 성과 관리 시스템(OntoStore-K$^{(R)}$)은 정보 자원의 식별을 위해서 인력, 기관, 부서, 성과물 등 사용되는 모든 자원에 URI를 할당하고, 이를 기반으로 성과 정보를 등록하고 관리함으로써 정확한 성과 관리를 지원한다. 또한 URI 기반의 성과 정보가 추론 규칙을 통해 확장되면서 다양한 부가 정보를 획득할 수 있는 기반을 제공한다. 본 시스템을 통해 연구 성과물에 대한 정확한 관리는 물론, 연구 성과물에 대한 효율적인 공유 및 접근이 가능함으로써 연구 활동을 촉진할 수 있는 기반이 마련될 수 있다.
본 연구는 부실기업의 갱생에 있어 중요한 요인인 청구권자들 사이의 정보불균형 및 이해갈등 문제에 초점을 맞추어 부실채권 정상화를 위하여 채권자주도로 시도되는 M&A의 성공여부에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하였다. 로지트(logit)모형에 의하여 M&A의 성공여부를 회귀분석한 결과, '청산가치비율'(+)은 1%의 유의수준에서, '구경영진 부실경영책임여부 가변수'(-)와 '파산이후 순이익 정리계획안 계획대비 달성률'(+)은 5%의 유의수준에서 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 그리고 '광고연구개발비율'(+) 및 '파산이후 매출액증가율'(+)은 1%의 유의수준에서 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 채권자가 주도하는 M&A의 성공요인으로 파산전후 청구권자들 사이의 정보불균형 문제가 적은 부실기업일수록 그리고 '광고연구개발비율'이 높은 부실기업으로서 상대적으로 무형적인 자산의 가치가 높고, 전문적인 제품을 생산하는 기업은 M&A의 성공 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한 부실기업에 대한 부채조정 등 재무구조의 변화에 따라 '파산이후 매출액증가율'이 높은 기업일수록 M&A의 성공가능성이 높다고 추론할 수 있을 것이다 그러나 '담보권 있는 금융기관 수 비율'(+), '금융비용부담률'(-)과 '대주주지분율'(-) 등은 비유의적인 것으로 나타나서 부실기업의 부채조달내역의 우선권 구조, 재무구조 불안정성 및 소유구조 등은 M&A의 성공여부와 관련성이 거의 없는 것으로 나타났다.
문화유산 정보 관리를 위한 참조온톨로지인 CIDOC Conceptual Reference Model(CRM)을 통해 관련 기관 간의 상호 협력 가능성이 증대되었으며, 서지레코드를 중심으로 개발된 FRBR 모형을 CRM을 기반으로 재구조화하여 통합한 FRBRoo 모형이 개발되었다. 본 연구에서는 FRBRoo 온톨로지를 분석하고 향후 적용방안을 도출하였는데, 그 결과 FRBRoo를 통해 문화유산 관리기관 간 정보의 교환과 통합을 위한 상호운용성 강화와 보다 확장된 추론 규칙을 설계할 수 있었다. 또한 통합의 부산물로써 FRBR과 CRM이 간과했던 정보 자원의 특징들을 새로운 시각으로 인식하고 개선할 수 있는 기회도 얻게 되었다.
본 논문은 생체 센서 시스템(bio-physical sensor system)을 이용하여 홈 네트워크 시스템을 구성하고, 생체 신호가 전달되도록 생체 신호 원격용 네트워크를 구현하였다. 측정 시스템의 구성조건은 시각(Vision), 체성감각(Somatosensory), 전정기관(Vestibular), 중추신경계통(CNS)의 변위점에서 평가하고, 맥박(Heart Rate), 체온(Temperature), 체중(Weight)을 기본 측정항목에 사용하였다. 주파수 변동에 따른 0.01 단위로 측정하여 평균값을 가지고 기준치에 비교하여 설정환경을 구성하고 측정값을 결정하였다. 생체 신호는 신체의 균형조절기능인 신경생리학적 감각처리 및 운동 출력기전으로 시각, 체성감각, 전정기관, 중추신경계통, 체질량지수(BMI)의 신체적 감각 기관의 수용체들 간의 운동에 대한 균형과 자세를 통한 기준으로 정상적인 균형 조절 상태와 균형의 크기 형태로 구분하고, 건강의 상태를 확인하도록 의미를 부여하였다. 본 연구의 결과로 제안한 홈 네트워크를 통해 헬스 센터 및 건강관리 중앙 시스템에 단말기를 통하여 전송됨으로 전문가을 통한 건강 관리시스템이 진행되는 결과를 얻을 수 있고, 다양한 신체적 파라메타를 통한 원격네트워크 모니터링 기능의 관리시스템이 형성 될 것으로 추론 할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권1호
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pp.42-48
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2003
In general many engineers can diagnose the fault condition using the abnormal ones among data monitored from a diesel engine, but they don't need the system modelling or identification for the work. They check the abnormal data and the relationship and then catch the fault condition of the engine. This paper proposes the construction of a fault diagnosis engine through malfunction data gained from the data fault detection system of neural networks for diesel generator engine, and the rule inference method to induce the rule for fuzzy inference from the malfunction data of diesel engine like a site engineer with a fuzzy system. The proposed fault diagnosis system is constructed in the sense of the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HMH). The system is concerned with the rule reduction method of knowledge base for related data among the various interactive data.
기업이나 기관들의 효율적인 성과관리를 위해서는 고객이 원하는 서비스 요소를 추론하여 제공하고 그 결과를 평가하여 지속적으로 서비스품질을 향상 시킬 수 있도록 해야 한다. 이를 위한 중요한 요소는 고객 만족도의 정확한 피드백인데 우리나라에는 고객 만족도 측정에 대한 정량적이고 표준화된 시스템이 부족한 상황이다. 본 연구에서는 고객만족도를 효율적으로 평가할 수 있는 표준화된 설문분석시스템을 제안한다. 서비스나 상품별로 품질요인에 따른 설문을 생성하고, 계약이나 예약내역 및 일정 관리 하고, 서비스 진행 중 모바일을 통한 실시간 설문 조사와 사후 온라인을 통한 설문 조사를 실시한다. IPA분석, 상관요인분석 등 다양한 분석을 통해 상품별, 서비스별로 만족도를 분석할 수 있도록 하였으며, 데쉬 보드를 통해 종합분석이 가능하도록 화면을 구성하였다.
This paper propose the construction of fault diagnosis engine for diesel generator engine and rule inference method to induce rule for fuzzy inference from the monitored data of diesel engine. The proposed fault diagnosis system is constructed the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HME), It is Proposed the rule reduction method of knowledge base for concerning data among the various analog data.
인간은 두뇌의 일부를 이용하여 감각 정보를 수집하고 이에 대한 분석 및 판단을 행한 후에 행동을 취하는 일반적인 과정에 의해, 느끼고 생각하고 말한다. 이런 일련의 과정은 신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 본 논문에서는 신경회로망의 적응적 학습 기법을 통해 입력된 감각 정보에 대한 추론 과정에 감정의 변화를 고려하는 학습 모델을 제시하고자 한다. 감정을 고려하지 않은 경우에 비해, 동일한 감각 입력에 대해 감정에 따라 차별화된 행동을 결정할 수 있는 학습 모델을 설정함으로써 단순한 감각 정보 처리의 차원을 극복하고자 한다.
본 연구는 키워드 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 시맨틱 웹 기술의 기반인 URI가 부여된 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스의 동시 작업 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 추론을 통해 인력, 기관, 위치 등으로 전파함으로써 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험을 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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