This paper introduces three continuous sampling plans by attribute. Revised KS standards for acceptance samplings such as KSA ISO 2859-3, 4 : 2001 and 21247 : 2007 are presented. These plans are based on skip-lot, DQL(Declared Quality Level) and VL (Verification Level).
Since most real-world application data involve continuous-valued attributes, properly addressing the discretization process for constructing a decision tree is an important problem. A continuous-valued attribute is typically discretized during decision tree generation by partitioning its range into two intervals recursively. In this paper, by removing the restriction to the binary discretization, we present a hybrid multi-interval discretization algorithm for discretizing the range of continuous-valued attribute into multiple intervals. On the basis of experiment using semiconductor etching machine, it has been verified that our discretization algorithm constructs a more efficient incremental decision tree compared to previously proposed discretization algorithms.
데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.879-894
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2003
We evaluated the efficiencies of applying attribute selection methods and prior discretization to supervised learning, modelled by C4.5 and Naive Bayes. Three databases were obtained from UCI data archive, which consisted of continuous attributes except for one decision attribute. Four methods were used for attribute selection : MDI, ReliefF, Gain Ratio and Consistency-based method. MDI and ReliefF can be used for both continuous and discrete attributes, but the other two methods can be used only for discrete attributes. Discretization was performed using the Fayyad and Irani method. To investigate the effect of noise included in the database, noises were introduced into the data sets up to the extents of 10 or 20%, and then the data, including those either containing the noises or not, were processed through the steps of attribute selection, discretization and classification. The results of this study indicate that classification of the data based on selected attributes yields higher accuracy than in the case of classifying the full data set, and prior discretization does not lower the accuracy.
지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.
이동객체에 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고차원 데이타에 대한 중첩되어지는 연속 범위 질의의 정보를 기존의 색인으로 구성한다면 객체의 수와 질의의 수가 증가함에 따라 질의처리성능이 저하된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PAB(Projected Attribute Bit)-기반의 질의색인방법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능향상을 위하여 질의의 정보를 각 속성 축에 투영이라는 작업을 통하여 고차원의 데이타를 1차원 정보들로 변환하고 이러한 정보를 비트단위로 구성하였다. 또한 제안하는 질의색인은 보다 효율적인 질의의 처리를 위하여 점진적인 갱신(Incremental Update)을 지원한다. 다양한 성능평가 및 분석을 통하여 제안하는 방법이 최근에 연구된 CES-기반의 질의색인 기법보다 더 나은 확장성(Scalability)을 가짐을 입증한다.
Data mining is widely used for turning huge amounts of data into useful information and knowledge in the information industry in recent years. When analyzing data set with continuous values in order to gain knowledge utilizing data mining, we often undergo a process called discretization, which divides the attribute's value into intervals. Such intervals from new values for the attribute allow to reduce the size of the data set. In addition, discretization based on rough set theory has the advantage of being easily applied. In this paper, we suggest a discretization algorithm based on Rough Set theory and SOM(Self-Organizing Map) as a means of extracting valuable information from large data set, which can be employed even in the case where there lacks of professional knowledge for the field.
세계화 및 개방화에 능동적으로 대응할 수 있는 건설자재 정보속성 표준화는 건설산업 전반에 걸쳐 그 수요가 지속적으로 유지되고 있으며, 건설시장의 생산성에 획기적인 기여효과를 파생할 수 있는 기반기술이다. 건설자재 정보유통 활성화를 위해 건설자재 구매실무자를 대상으로 입수경로 및 정보속성을 조사하여 건설자재 정보제공체계의 현황을 분석하고, 이를 토대로 정보속성 개선점 및 활용도를 모색하여 표준화/정형화된 건설자재 일반정보 표준속성을 도출하고자 한다. 또한, 건설산업의 안정성 및 품질확보의 초석이 되는 품질정보 표준화를 위해 건설자재 품질인증 시험항목 분석을 수행하여 건설공정에 따라 정보속성을 분류하였으며, 이를 기반으로 품질정보 대표속성을 제시하고자 하였따. 건설자재 일반정보 속성도출의 논리성을 확립하고자 전자상거래를 위한 대표적 송성체계인 ECCMA와 ISO국제표준과의 호환성 검토를 기반으로 자재구매 실무자 200명을 대상으로 실태수요조사를 수행하여 통계적 분석을 수행하였으며, 품질정보속성 표준화의 체계성 확보를 위해 국제적으로 통용되고 있는 북미의 대표적인 분류체계인 Master Format(2004)을 준용하였다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.157-162
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2000
Discriminant analysis is a method to relate whether the objects have a specific characteristic or not with their 'continuous' attribute values and, for given objects, to estimate whether they have a specific characteristic or not by their values of discriminant scores gotten from their attribute values. The author developed the new 'computational' method of discriminant analysis without specific hypotheses or assumptions and, by this new method, we can find 'feasible' solutions under the conditions required by our actual problems. In this paper, the author tried to apply this new method to the discrimination of logical relations. If this trial could be a success, we can apply this new method of discriminant analysis to the problems about relating the specific characteristic of the objects with their 'discrete' attribute values. The result was successful and the applicability of discriminant analysis could be expanded as a method for constructing the models for "estimating impressions".
본 연구는 학부모들이 인식하는 태권도장의 선택속성을 중심으로 만족도 및 지속적 참여의도 간의 영향력을 규명하여 차별화된 선택속성에 의한 경쟁력 강화와 효율적인 운영방안의 기초자료를 제공하고자 했다. 따라서 수도권에 위치한 태권도장에 등록해 자녀가 참여한 경험이 있는 학부모들을 표본으로 선정해 2021년 2월 1일부터 26일까지 조사를 실시했으며, 총 386부의 자료를 최종 분석에 이용했다. 자료처리는 SPSS(ver. 21.0) 프로그램을 활용해 빈도분석, 탐색적 요인분석, 문항내적일관성, 상관분석, 단순 및 다중회귀 분석을 실시했다. 본 연구의 주요 결과, 첫째, 태권도장의 선택속성은 시설 및 환경, 지도자, 가격, 프로그램 순으로 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘쨰, 태권도장의 만족도는 지속적 참여의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 태권도장의 선택속성은 접근성, 시설 및 환경, 지도자, 프로그램 순으로 지속적 참여의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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