This paper deals with the case analysis of second order processes under sampled-data. Proportional Integral-Derivative(PID) control, and development of Decision Support Systems(DSS) for such processes. In this paper three techniques were described for identifying the dynamics of closed loop stable processes. The first, called pulse testing is a frequency-domain method, which yields the frequency response diagram of an open loop process. The second is a time-domain method which yields the gain and time constants of the process model. The third technique is based on step response and gives the parameters of PID controllers. The development of DSS design programs consisting of above three techniques will provide very powerful tools in the microcomputer based process control.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the usability of a prototype personal digital assistant (PDA)-based decision support system for the management of obesity through usability testing with end-users (Advanced Practice Nurses [APNs]) prior to its implementation in clinical settings. Methods: This descriptive study used observational and think aloud techniques to address the research question: what usability problems are perceived by end-users? Five APNs were provided with the scenarios and the list of tasks to evaluate the application. Their verbalizations were recorded through Morae usabil ity software. Data analysis was based on the data captured through Morae, transcriptions, notes, and the end-user survey. Results: End-users completed all the required tasks without encountering a severe usability problem, and agreed that the system was easy to use. clear, concise, and useful. Usability issues that were unrecognized by the developer or usability experts were identified by APNs. The usability problems were categorized according to positive characteristics, negative characteristics, and recommendations. The usability issues were discussed with the project team members, and solutions were suggested to improve the user interface of the PDA-based decision support system before the final implementation. Conclusions: This approach had an important impact on making the system easier to use and more useful from the perspective of design and content. The results of this evaluation provided iterative feedback regarding the design and implementation of the PDA-based decision support system for the management of obesity.
This study attempted to analyze the factors that influence the participation of beneficiary companies in the government's defense industry promotion support project. To this end, experimental data were analyzed by constructing a prediction model consisting of highly important variables in beneficiary company decisions among various company information using the decision tree model, one of the data mining techniques. In addition, various rules were derived to determine the beneficiary companies of the government's support project using the analysis results expressed as decision trees. Three policy measures were presented based on the important rules that repeatedly appear in different predictive models to increase the effect of the government's industrial development. Using the analysis methods presented in this study and the determinants of the beneficiary companies of the government support project will help create a sustainable future defense industry growth environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.248-268
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2018
The performance of smartphone applications are usually constrained in user interactions due to resource limitation and it promises great opportunities to improve the performance by exploring the smartphone built-in and embedded sensing techniques. However, heterogeneity in techniques, semantic gap between sensor data and usable context, and complexity of contextual situations keep the techniques from seamless integration. Relevant studies mainly focus on feasibility demonstration of emerging sensing techniques, which rarely address both general architectures and comprehensive technical solutions. Based on a proposed functional model, this investigation provides a general architecture to deal with the dynamic context for context-aware automation and decision support. In order to take advantage of the built-in sensors to improve the performance of mobile applications, an ontology-based method is employed for context modelling, linguistic variables are used for heterogeneous context presentation, and semantic distance-based rule matching is employed to customise functions to the contextual situations. A case study on mobile application authentication is conducted with smartphone built-in hardware modules. The results demonstrate the feasibility of the proposed solutions and their effectiveness in improving operational efficiency.
경영 환경이 급격하게 변화함에 따라서 전략적 의사결정의 중요성이 커지고 있고, 효과적인 전략적 의사결정 지원 시스템을 개발하기 위해서는 체계적인 전략적 의사결정 프로세스 개발, 효과적인 문제 해결 기법, 편리한 IT 도구가 필요하다. 본 연구에서는 전략적 의사결정 프로세스를 개발하고, 문제해결 기법을 분류하고, 이를 기반으로 기법 추천 시스템을 개발하였다. 이를 기반으로 한 SDSS 프레임웍은 기업의 전략적 의사결정을 지원하기 위한 SDSS 개발에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
Various algorithms and system development are being required to support the advanced decision making of navigation information support system because of a serious loss of lives and property accidents by officer's error like as carelessness and decision faults. Much of researchers have introduced the techniques about the systems, but they hardly consider environmental factors. In this paper, We collect the context information in order to assess the risk, which is considered the various factor of the sailing ship, then extract the features of knowledge context, which is to apply the weight of correlation coefficients among data in context information. We decide the risk after the extract features through the classification and prediction of context information, and compare the value accuracy of proposed method in order to compare efficiency of the weighted value with the non-weighted value. As a result of experience, we know that the method of weight properties effectively reflect the marine environment because the weight accurate better than the non-weighted.
In the medical web forum, people share medical experience and information as patients and patents' families. Some people search medical information written in non-expert language and some people offer words of comport to who are suffering from diseases. Medical web forums play a role of the informative support and the emotional support. We propose the automatic classification model of articles in the medical web forum into the information support and emotional support. We extract text features of articles in web forum using text mining techniques from the perspective of linguistics and then perform supervised learning to classify texts into the information support and the emotional support types. We adopt the Support Vector Machine (SVM), Naive-Bayesian, decision tree for automatic classification. We apply the proposed model to the HealthBoards forum, which is also one of the largest and most dynamic medical web forum.
The objective of this paper is to show how team study can be advanced with the aid of a current computer technology, that is distributed Artificial Intelligence(DAI). Studying distributed problem solving by using groups of artificial agents, DAI can provide important ideas and techniques for the study of team behaviors like team decision making. To demonstrate the usefulness of DAI models as team research tools, a DAI model called 'Team-Soar' was built and a simulation experiment done with the model was introduced, Here, Team-Soar models a naval command and control team consisting of four members whose mission was to identify the threat level of aircraft. The simulation experiment was performed to examine the relationships of team decision scheme and member incompetence with team performance. Generally, the results of the Team-Soar simulation met expectations and confirmed previous findings in the literature. For example, the results support the existence of main and interaction effects of team decision scheme and member competence on team performance. Certain results of the Team-Soar simulation provide new insights about team decision making, which can be tested against human subjects or empirical data.
최근 GPS 재밍으로 인한 피해가 증가되면서 GPS 재밍을 탐지하고 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 다중 GPS 수신채널과 3가지 기계학습을 이용한 GPS 재밍 탐지 방법을 다루고 있다. 제안된 다중 GPS 채널은 항재밍 기능이 없는 상용 GPS 수신기와 항잡음 재밍능력만 있는 수신기, 항잡음/항기만 재밍능력이 있는 수신기로 구성되고 운용자는 각각의 수신기에 수신된 좌표를 비교하여 재밍신호의 특성을 식별할 수 있다. 본 논문에서는 신호특성이 다른 각각의 5개 재밍신호를 입력하고, 3가지 기계학습방법(AB: Adaptive Boosting, SVM: Support Vector Machine, DT: Decision Tree)을 이용하여 재밍탐지 시험을 수행하였다. 시험 결과 머신러닝 기법을 단독으로 사용하였을 때 DT 기법이 96.9% 탐지율로 가장 우수한 성능을 보였으며 이진분류기 기법에 비해 모호성 낮고 하드웨어가 단순하여 GPS 재밍탐지에 효과적임을 확인하였다. 또한, 모호성을 해결해주는 추가기법을 적용할 경우 SVM 기법을 활용할 수 있음을 확인하였다.
Bukhsuren, Enkhtuul;Sambuu, Uyanga;Namsrai, Oyun-Erdene;Namsrai, Batnasan;Ryu, Keun Ho
Journal of Information Processing Systems
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제18권5호
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pp.637-649
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2022
Investors aim to increase their profitability by investing in the stock market. An adroit strategy for minimizing related risk lies through diversifying portfolio operationalization. In this paper, we propose a six-step stocks portfolio selection model. This model is based on data mining clustering techniques that reflect the ensuing impact of the political, economic, legal, and corporate governance in Mongolia. As a dataset, we have selected stock exchange trading price, financial statements, and operational reports of top-20 highly capitalized stocks that were traded at the Mongolian Stock Exchange from 2013 to 2017. In order to cluster the stock returns and risks, we have used k-means clustering techniques. We have combined both k-means clustering with Markowitz's portfolio theory to create an optimal and efficient portfolio. We constructed an efficient frontier, creating 15 portfolios, and computed the weight of stocks in each portfolio. From these portfolio options, the investor is given a choice to choose any one option.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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