Pattern recognition in three dimensional image is highly sensitive to assigned value and formation of voxels (pixels for two dimension case). However, occurred while digital imaging, digitization error leads to unpredictable noises in image data. Skeletonization, a powerful tool of pattern recognition, is sensitively dependent on boundary formation. Without successful controlling of the noises, the results of skeletonization can not be allowed as a stable solution. To minimize the effect of noises affecting to boundary formation, we developed a robust processing method useful in skeletonization technique for pattern recognition. Finally, we provide rigorous test results achieved throughout simulation on analytic three dimensional image.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권1호
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pp.77-94
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2006
Case-based Reasoning (CBR) is widely used in business and industry prediction. It is suitable to solve complex and unstructured business problems. Recently, the prediction accuracy of CBR has been enhanced by not only various machine learning algorithms such as genetic algorithms, relative weighting of Artificial Neural Network (ANN) input variable but also data mining technique such as feature selection, feature weighting, feature transformation, and instance selection As a result, CBR is even more widely used today in business area. In this study, we investigated the usefulness of the CBR method in forecasting success in implementing ERP systems. We used a CBR method based on the feature weighting technique to compare the performance of three different models : MDA (Multiple Discriminant Analysis), GECBR (GEneral CBR), FWCBR (CBR with Feature Weighting supported by Analytic Hierarchy Process). The study suggests that the FWCBR approach is a promising method for forecasting of successful ERP implementation in Small and Medium sized Enterprises.
본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 팔리 AHP 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
This study suggests a new approach for identifying core robot tech-nologies based on technological cross-impact. Specifically, the approach applies data mining techniques and multi-criteria decision-making methods to the co-classification information of registered patents on the robots. First, a cross-impact matrix is constructed with the confidence values by applying association rule mining (ARM) to the co-classification information of patents. Analytic network process (ANP) is applied to the co-classification frequency matrix for deriving weights of each robot technology. Then, a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) is employed to the derived cross-impact matrix and weights for identifying core robot technologies from the overall cross-impact perspective. It is expected that the proposed approach could help robot technology managers to formulate strategy and policy for technology planning of robot area.
This study aims to provide basic data for establishing strategies for asset management in the future through priorities and influence of the asset management items of public facilities in Korea. To this end, 4 upper items and 20 lower items in priority were selected based on existing literature. The analytic hierarchy process was used to determine the importance of each of the selected items, and the interpretive structural modeling (ISM) technique was used to examine the relationships among the 20 lower items. On this basis, directions for the efficient asset management of public facilities were suggested.
This study creates the LCP (Landscape Control Point) through the survey of spot sites for the quality of landscape assessment, which is based on an objective and departmentalized data base; the landscape assessment was achieved by production of weight value with the AHP (Analytic Hierarchy Process) technique, selection of requisites for the landscape assessment with the IVERSON method and visual area analysis with GIS (Geographic Information System). Futhermore, validity of the landscape assessment was verified by analysis of the correlation between physical amount and aesthetic amount. The purpose of this study is to suggest the basic essential data for landscape assessment and landscape planning by the characteristics of landscape based on verification of the suggested landscape assessment methods. The results of this study are summarized below. 1. In the adaptation of landscape assessment using GIS, the landscape assessment points of LCP 18, 17 and 16, which have more visible elements such as hill area, mountain area, and forest and farm land, were indicated to be higher than the others. In contrast, the landscape assessment points of LCP 13, 6 and 10, which have less visible elements, were relatively lower than the others. 2. In the visible preference measuring method, LCP 4, 14, and 16 showed high points of landscape assessment with 3.46, 3.4, and 3.18 each. With the more natural environments such as hill area, mountain area, and forest and farm land, higher results were shown. In contrast, LCP 7, 1, and 9 showed low points of landscape assessment with 2.24, 2.36, and 2.53 each. 3. In this study, a coefficient of 0.746 was gained by the analysis of correlation between the points of landscape assessment method and the points of visual preference from a slide show. This has 99 percent of probability in statistical data. 4. In conclusion, with the demonstration of the correlation between the landscape assessment method based on the AHP technique and the aesthetic amount (preference proportion), the practical use of landscape assessment can be demonstrated by the suggested landscape assessment method.
In this paper we present an integrated methodology for strategic planning in telecommunications standardization. Especially this paper focuses on the method of setting priorities for telecommunications SWAs(Standardization Work Areas) and related SWls(Standardization Work Items). To make a strategic plan for telecommunications standardization in which usually includes prioritization, resource allocation, standardization schedule for each SWA is based on prioritization of SWAs. Our methodology integrated various existing methods including the Analytic Hierarchy Process(AHP) and a modified Delphi technique. Recently, rapid technology evolution in telecommunications fields increases the necessity of developing more and more new standards. Also increased complexity of those technologies makes standards more complicated, more specified and more thick than the past ones. As a result, the number of SWAs and SWIs are being increased constantly. Furthermore, rapid telecommunication environment changes such as deregulation, liberalization, privatization, regionalization, and globalization surrounding standardization bring about new challenges and opportunities. Due to all these trends, strategic planning for telecommunications standardization grows more and more important. To cope with these challenges and also to make the more efficient use of the limited standardization resources including time, financial, human resources, we suggest more logical and rational approach that will be a backbone of strategic plan for telecommunications standardization. The telecommunications standardization planning process involves a MCDM(Multi-Criteria Decision Making) process. The Analytic Hierarchy Process(AHP) is a kind of MCDM approaches. Our method is based on a combination of a modified Delphi technique and an application of AHP(Liberator's spreadsheet model). Analyzed data from Delphi technique is used as inputs to ABP. In addition, we also focus on the technique how to combine group judgments and to handle a large number of comparisons. We present analyzed results including Pilot and Full Scale Survey according to the proposed process. The result of this study will be useful input for telecommunications standardization policy making and practical implementation.
A procedure of detecting change-points is considered with split linear fitting idea from Hall and Titterington(1992). At each given point, left, central and right linear fits are compared to detect the discontinuities or change-points. A simulation study is done with various types of change models and shows that the suggested technique can be a flexible data-analytic tool.
Schafer and Shenker(2000) mentioned the one of analytic imputation technique involving conditional means. We derive an approximate moments of a variance estimate with imputed conditional means.
정보 기술과 첨단 무선 네트워크 응용 기술의 급속한 발전과 더불어, 방대하고 다양한 형태의 데이터들이 시시각각 양산되고 있으며, 최근 빅 데이터 분석기술의 중요성과 가치는 점차 증대되고 있다. 과거에는 너무 방대하여 관리조차 힘들어 무용지물이던 빅 데이터는 데이터 수집 컴퓨팅 장비와 분석 도구의 발전을 통해 다양한 활용분야에서 작은 규모의 데이터로는 불가능했던 새로운 영감이나 가치를 추출해 내는 것이 가능하게 되었다. 하지만 현실 세계에서는 아직도 빅 데이터 대부분이 제대로 적절하게 분석되어 사용되지 못하고 사장되는 것이 사실이다. 결국, 빅 데이터에서 통찰력 습득과 새로운 가치 창출을 위한 전제 조건으로 효율적인 빅 데이터 처리를 위한 분석 기술의 확보가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 빅 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 원하는 관심 정보를 효과적으로 추출해 낼 수 있는 정밀한 분석기법과 처리 기술을 연구하고 이를 실제 적용하는 스마트 응용을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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