• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.959-973
• /
• 2014

Asset pricing models that account for asymmetric volatility in asset prices have been recently proposed. This article presents an efficient Bayesian method to analyze asset-pricing models. The method is developed by devising a partially collapsed Gibbs sampler that capitalizes on the functional incompatibility of conditional distributions without complicating the updates of model components. The proposed method is illustrated using simulated data and applied to daily S&P 500 data observed from September 1980 to August 2014.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.11 no.4
• /
• pp.85-94
• /
• 2010

In this paper, we propose a location-prediction structure that can provide user service in advance. It consists of seven steps and supplies intelligent services which can forecast user's location. Context information collected from physical sensors and a history database is so difficult that it can't present importance of data and abstraction of data because of heterogeneous data type. Hence, we offer the location-prediction that change data type from heterogeneous data to homogeneous data. Extracted data is clustered by SOFM, then it gets user's location information by ARIMA and realizes the services by a reasoning engine. In order to validate the proposed location-prediction, we built a test-bed and test it by the scenario.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.13 no.4
• /
• pp.185-193
• /
• 2008

In spite of rapid development of IT-related meteorology and services, human users still ought to check the weather information manually as they did before because traditional weather information retrieval is based on pull-type and human interpretation. Furthermore, the automatic machine-driven weather information processing has been neglected for a long time although the intelligent weather information processing is expected to be very useful for personal daily life and ubiquitous computing. In this paper, we discussed a design of GRIB based ontology to enable smart weather information processing. GRIB is the general purposed and world-wildly used weather data format approved by the World Meteorological Organization. With the designed ontology and the inference system containing Jess engine, several intelligent weather applications have been implemented and tested to verify the virtue of machine-driven weather information processing.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 2003.05a
• /
• pp.331-344
• /
• 2003

본 연구는 정보시스템의 평가영역 및 평가지표를 개발하기 위한 것으로 선행연구에 대한 검토를 통하여 정보시스템의 주요 평가영역을 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도 및 IS의 자원관리 적정도의 총 5개 영역으로 범주화하고 각 평가영역별 세부 평가지표를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 평가영역 및 세부 평가지표의 타당성을 검증하기 위한 실증분석 자료는 25개 정부기관에서 현재 운영중인 65개 정보시스템들을 대상으로 수집하였다. 분석결과 공공부문 정보시스템의 평가영역은 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도, IS의 자원관리 적정도의 5개의 영역으로 이론적으로 도출된 가설적 모형과 동일한 것으로 확인되었으며, 세부 평가항목에 있어서도 시스템영역의 경우에는 시스템의 질, 정보의 질, 서비스의 질로 구성되는 것으로 나타나 가설적 모형과 일치하였다. 그러나 사용자영역은 원래 2개의 평가항목으로 즉, 인식된 유용성과 사용자 만족도로 구성되는 것으로 당초 추론하였으나 1개의 평가항목(사용자 만족도)으로 통합되는 것으로 나타났다. 아울러 조직 및 경영영역은 내부업무효율성, 고객만족도, 조직혁신, 정보화역량 향상도의 4개 평가항목을 포함하는 것으로 확인되었다. 각 평가영역 및 평가항목을 구성하는 평가지표는 요인분석과 더불어 기준 타당도 분석과 신뢰도 분석을 통해 총 57개의 평가지표가 유의적으로 도출되었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.26 no.12
• /
• pp.1507-1518
• /
• 1999

본 논문은 제어대상체의 지식을 이용하여 적절한 의사결정을 내리거나 또는 지속적으로 변화하는 주변환경에 적응해 나갈 수 있는 지능시스템 설계를 위한 내배엽성 모델링 방법론을 제시한다. 이러한 지능적 내배엽성 시스템은 의사결정 모델, 지식기반의 내부모델, 그리고 내부모델의 구축모델 등을 기반으로 달성될 수 있다. 학습기능의 모델링을 위하여 수정된 귀납추론 방법과 적응형 전문가 시스템 방법이 제안되었다. 제시된 방법론은 지능적 학습 및 의사결정 기능을 갖춘 지능적 카드경기자 모델링의 예를 통하여 그 가능성을 검증하였다. Abstract This paper presents an endomorphic modeling methodology for designing intelligent systems that can determine by itself using its knowledge of the world and adapt itself to continuously changing circumstances. We have developed such an intelligent endomorphic system by integrating the decision making component and knowledge based internal model with internal model construction model. Learning capabilities are established using the modified inductive reasoning and adaptive expert system techniques we developed. Proposed methodology has been successfully applied to a design of intelligent card game players capable of supporting the intelligent learning and decision making.

• The Journal of Information Technology
• /
• v.5 no.4
• /
• pp.57-64
• /
• 2002

The system that is thermal test system for elements has been controlled generally by PID algorithm because of its characteristic. There is not a mathematical model for the system. So the system that is use the PID controller is not properly operated. To solve this problem, we propose a fuzzy algorithm that parameters and rule base is selected by self-searched algorithm for each system. The input fuzzy membership function is adapted based on the set stable range. Output membership function is nearly fixed but some parameter is adjustable. The rule base is changed under basis on the system response. The output value computed through inference and defuzzification is mapped into a value that is proper for the system operation. Through this regulation, it will be possible to prevent the temperature of system to go into the unstable temperature.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• v.47 no.1
• /
• pp.12-21
• /
• 2010

In this paper, we suggest Location Recognition System using Sensor Network; it distinguishes locations. Furthermore, this paper proposes Intelligent Navigation System which presents the proper route for the user. INS evaluates the user's preference, tendency and environmental state using Sensor Network Module and current driving information. This system also uses Soft-computing method to learn and infer the person’s preference and tendency. This paper defines Intelligent Assistance Module (IAM) which is a connector in between a user and a robot; it is portable. All in all, we created a basic intelligent robot, Location Recognition System, and Environment Sensor Modules; we verified the proposed algorithm through computer simulations.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.5 no.4
• /
• pp.730-737
• /
• 2001

In this paper, an stabilization control method using adaptive neuro-fuzzy controller(ANFC) is proposed for modeling of nonlinear complex systems. The proposed adaptive neuro-fuzzy controller implements system structure and parameter identification using the intelligent schemes together with optimization theory, linguistic fuzzy implication rules, and neural networks from input and output data of processes. The results show that the proposed method can produce the intelligence model with higher accuracy than other works achieved previously.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.414-418
• /
• 2010

최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.306-309
• /
• 2009

MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자율망 또는 추론망 토폴로지에 의한 멀티홉 무선 네트워크이다. MANET을 구성하는 각 노드의 이동성, 속도 그리고 에너지와 같은 다양한 속성정보는 망의 특징과 운영을 결정하는 요인이다. 특히 망의 운영상, 전송 대역폭과 에너지 사용에 따른 제약을 가지며 이러한 특징을 고려한 라우팅 프로토콜의 설계 및 하드웨어 개발이 중요하게 요구된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 구조의 MANET 환경에서 노드의 에너지 속성과 네트워크의 트래픽 상태를 고려한 적응적 시간차 노드관리 기법인 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control)을 제안한다. 제안된 ATICC은 시간차 노드 관리기법인 TICC(Time Interval Clustering Control)[1]에 기반하며 노드에 최적화된 Active/Sleep, Idle Listening 상태를 적응적으로 설정한 후 패킷을 전송함으로서 계층적 클러스터 내의 각 노드의 균형적인 에너지 소모를 이루는 에너지 효율적인 방식이다. 제안한 노드관리 방법은 기존의 LEACH, TICC과 비교 실험하고 그 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 노드관리 방법이 노드별 에너지 소모량을 줄였으며 전체 네트워크의 생존시간을 연장함으로서 기존의 방법 보다 우수함을 확인하였다.