• Geomechanics and Engineering
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• 제33권3호
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• pp.231-242
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• 2023

This paper represents a comparative study in which Gene Expression Programming (GEP), Group Method of Data Handling (GMDH), and multiple linear regressions (MLR) were utilized to derive new equations for the prediction of time-dependent bearing capacity of pile foundations driven in cohesive soil, technically called pile set-up. This term means that many piles which are installed in cohesive soil experience a noticeable increase in bearing capacity after a specific time. Results of researches indicate that side resistance encounters more increase than toe resistance. The main reason leading to pile setup in saturated soil has been found to be the dissipation of excess pore water pressure generated in the process of pile installation, while in unsaturated conditions aging is the major justification. In this study, a comprehensive dataset containing information about 169 test piles was obtained from literature reviews used to develop the models. to prepare the data for further developments using intelligent algorithms, Data mining techniques were performed as a fundamental stage of the study. To verify the models, the data were randomly divided into training and testing datasets. The most striking difference between this study and the previous researches is that the dataset used in this study includes different piles driven in soil with varied geotechnical characterization; therefore, the proposed equations are more generalizable. According to the evaluation criteria, GEP was found to be the most effective method to predict set-up among the other approaches developed earlier for the pertinent research.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권5호
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• pp.611-619
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• 2014

Combining similar data provides larger data sets through conducting test for homogeneity of several samples under various production processes or samples from different LOTs. The test for homogeneity has been applied to either variable or attribute data, and for variable data set physical homogeneity has been tested without consideration of the specification to the set. This paper proposes a method for test of homogeneity based on quality level through using both variable data and the specification. Quality-based test for homogeneity as a way of combining data is implemented by test for coefficient of variation in the proposed method. The method was verified through the application to the data set in open literature. And possibility to combine performance data for various types of thermal battery was discussed in order to estimate operation reliability.

• 방송공학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.86-91
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• 2008

네트워크 데이터 분석에 있어서 추정모델이 얼마나 모집단을 대표하느냐는 반드시 연구되어야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터의 각 추출 가능한 표준 정보를 이용하여 현재 공개되어 사용하고 있는 MIT Lincoln Lab의 네트워크 데이터와 모델링 된 KDD CUP 99 데이터를 비교 분석한다. 비교, 분석에 있어서 두 데이터에 공통으로 포함되고 표준 정보인 프로토콜 정보를 이용하여 분석한다. 분석은 통계적 분석 방법인 대응 분석 방법을 이용하여 분석하고, SVD를 이용해 2차원 공간에 표현하며, 가중 유클리드 거리를 이용해 네트워크 데이터를 수량화하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1323-1326
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• 2003

In this paper, we propose set-up model of silicon steel cold rolling mill. Until now, the working of Silicon Steel is operated using the look-up table value of roll force which a field operator finds by making good use of his experience. Therefore, the standardization of data and an improvement of the quality on product are very difficult. So we establish neural model using field data of various kinds of coil at each pass.

• Genomics & Informatics
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• 제18권1호
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• pp.2.1-2.11
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• 2020

In this paper, we propose a new approach to detecting outliers in a set of segmented genomes of the flu virus, a data set with a heterogeneous set of sequences. The approach has the following computational phases: feature extraction, which is a mapping into feature space, alignment-free distance measure to measure the distance between any two segmented genomes, and a mapping into distance space to analyze a quantum of distance values. The approach is implemented using supervised and unsupervised learning modes. The experiments show robustness in detecting outliers of the segmented genome of the flu virus.

• 정보화사회
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• 통권129호
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• pp.42-49
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• 1999

디지털 비디오의 혁명이 가시화 되면서 가정의 각 Consumer기기들 간의 고속 Digital Interface가 요구되어져 왔다. 이러한 요구의 예는 MPEG-2 Transport Stream을 이용한 Set-Top Bx, Digital Television, DVCR 또는 Camcorder간의 Interface와 Interactive Games, Computers 및 주변기기간의 Control/Data Interface를 포함하고 있다. 엄밀히 말해 Data의 일반적인 전송을 지원하는 Interface가 요구되어지며, IEEE1394 Standard는 이에 대한 최적의 Solution을 제공해 준다. 본 기술은 IEEE1394를 기반으로 MPEG-2 Transport Stream을 주고받을 수 있는 방법을 제공하기 위한 Hardware를 개발하는 기술인 MPEG2용 IEEE1394 Link Chip Set 개발 기술에 대하여 설명한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1545-1546
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• 2008

In this study, an image processing method with FRANSAC(Fuzzy RANSAC) is presented and discussed for the development of a microscopic gap measuring algorithm. Many problems in edge detection processing are mainly occurred by the illumination system. A serious problem is that the edge set of gap could include the error elements that have relatively larger error than normal. This problem leads to a incorrect measurement of gap. We present a gap measuring algorithm using FRANSAC[1] that is a representative robust estimation algorithm. FRANSAC is peformed by first categorizing all data into good sample set, bad sample set and vague sample set using a fuzzy classification and then sampling in only good sample set. Experimental results show that the presented gap measuring algorithm gives a higher accurate value of gap especially for the more noisy image data.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권4호
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• pp.269-274
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• 2009

Measuring uncertainty for fuzzy sets has been carried out by calculating fuzzy entropy. Fuzzy entropy of fuzzy set is derived with the help of distance measure. The distance proportional value between the fuzzy set and the corresponding crisp set is designed as the fuzzy entropy. The usefulness is verified by proving the proposed entropy. Generally, fuzzy entropy contains the complementary characteristics that the fuzzy entropies of fuzzy set and complementary fuzzy set have the same entropies. Discrepancy that low fuzzy entropy did not guarantee the data certainty was overcome by modifying fuzzy entropy formulation. Obtained fuzzy entropy is analyzed and discussed through simple example.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.816-821
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• 2018

최근 감정 분석 및 질병 진단을 위한 뇌파 연구 분야에서 인공 신경망을 기반으로 한 기계학습 알고리즘이 분류기로 널리 사용되기 시작했다. 뇌파 데이터 분류를 위해 기계학습 모델을 사용하는 경우 유사한 특성을 가지는 데이터만으로 학습데이터가 구성되면 다른 그룹의 데이터에 적용했을 때 분류 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 준 지도학습 알고리즘을 사용해 여러 그룹의 데이터를 선택하여 학습데이터 세트를 구성하는 방법을 제안한다. 이후 제안하는 방법을 사용하여 구성한 학습데이터 세트와 유사한 특성을 가지는 데이터로 구성된 학습데이터 세트로 모델을 학습하여 두 모델의 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권2호
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• pp.252-266
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• 2006

컴퓨터 비전 분야에서 다루는 많은 문제는 대부분 수학적 모델을 기반으로 하고 있으며 그 모델의 인수를 예측하는 방법을 사용하여 주어진 문제에 대한 최적의 해를 구한다. 그런데 입력 데이타 집합에 보통의 잡음에 비해 상대적으로 크기가 큰 이상치가 포함되어 있다면 이것은 부정확한 결과를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용되는 대표적인 방법으로 강건한 예측기법인 RANSAC 알고리즘이 있다. 기존 RANSAC 알고리즘의 가장 큰 문제점은 이상치의 비율과 같은 데이타 분포에 대한 사전지식이 필요하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 매 반복 수행시 마다 퍼지분류 기법을 이용하여 전체 데이타를 좋은 샘플집합(good sample set)과 나쁜 샘플집합(bad sample set) 그리고 모호한 샘플집합(vague sample set)으로 분류한 뒤 좋은 샘플집합에서만 샘플링을 해나감으로써 이상치에 대한 제거율과 해의 정확도를 향상시키는 FRANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘을 각각 선형회귀 문제와 호모그래피 계산 문제에 대해 적용했을 때의 성능을 보인다.