• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7534-7540
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• 2015

본 논문은 경관시뮬레이션 평가를 위한 새로운 조망점을 선정하는 것에 초점을 두어 기존에 연구된 연구문헌 및 도서, 보고서 등을 중심으로 실제로 제시되거나 연구된 항목들을 중심으로 조망점을 설정하였다. 다수의 제시된 항목들을 다시 정리 및 분류하여 이를 SPSS 통계를 통해 조망점 선정의 평가 항목을 유출하고자 하였다. 평가 항목은 요인분석을 통하여 요인의 기술적 특성 및 집단별 비교로 조망점 세부 문항의 기술적 특성을 유출하여 선정한 연구 결과로 첫째, 경관시뮬레이션에 대한 구체적이고 체계적인 계획을 수립하기 위해 전문가 설문을 통해 16개 조망점을 설정하였다. 둘째, 설정된 16개 조망점을 조망점의 속성에 따라 비슷한 성질이나 특성을 고려하여 유형별로 분류하면 공공성, 조망성, 장소성의 3개 유형으로 분류되었다. 셋째, 공공성에 해당하는 조망점은 3개항목, 조망성에 해당하는 조망점은 6개 항목, 장소성에 해당하는 조망점은 7개 항목으로 설정되어, 장소성에 해당하는 조망점이 가장 많이 설정되었다. 이러한 결과는 향후 체계적이고 신뢰성 있는 분석의 틀을 마련하고, 경관시뮬레이션 평가 검토 시 참고 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.87-98
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• 2012

교육과학기술부는 고등교육 프로그램 평가인증기관에 대한 정부 인정 사업을 추진해왔다. 이에 본 연구는 정부가 프로그램 평가인증기관을 인정하는 평가모형을 설정하고, 평가부문 및 평가항목, 평가지표를 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 프로그램 평가인증기관에 대한 정부인정의 개념을 설정하고, 프로그램 평가인증기관에 대한 정부인정 평가모형을 설계하였다. 평가 모형은 고등교육 프로그램 평가인증기관에 대한 정부인정사업의 절차를 반영하여 정부인정기관으로서의 기본적인 요건에 부합되는지 여부에 대한 적격성 검토를 수행하는 예비평가단계, 법령 및 관련 규정에 제시된 평가영역별 지정기준에 대한 충족 여부를 검증하는 본 평가단계의 과정으로 설정하였다. 아울러 평가영역에 따라 평가부문, 평가항목 및 평가지표들을 개발하였고, 심층적 검증을 위해 평가전문가들의 검토를 거쳐 2개 평가영역, 5개 평가부문, 24개 평가항목 및 33개 평가지표를 확정하였다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제2권2호
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• pp.71-85
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• 1995

Many research results conducted by neural network researchers have claimed that the classification accuracy of neural networks is superior to, or at least equal to that of conventional methods. However, in series of neural network classifications, it was found that the classification accuracy strongly depends on the characteristics of training data set. Even though there are many research reports that the classification accuracy of neural networks can be different, depending on the composition and architecture of the networks, training algorithm, and test data set, very few research addressed the problem of classification accuracy when the basic assumption of data monotonicity is violated, In this research, development project of automated credit evaluation system is described. The finding was that arrangement of training data is critical to successful implementation of neural training to maintain monotonicity of the data set, for enhancing classification accuracy of neural networks.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.135-142
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• 2011

This paper proposes a performance evaluation method for power consumption of set-top box (STB) stand-by mode transition schemes. A stand-by mode transition scheme characterizes the timing of mode transition. The timing of mode transition affects the duration of stand-by mode operation, and the power consumptions of STB as well. Recently a fast stand-by mode transition scheme (FMT) has been proposed based on user input for selecting the device to be connected to TV. In this paper, we evaluate power consumption of FMT and a conventional mode transition scheme. For the computation of the duration of stand-by mode operation, the user input events are modeled as Poisson process. Simulation results based on the modeling reveals that the proposed scheme is more effective in power saving than the conventional scheme by up to 30%.

• 대한토목학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.125-134
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• 1991

연성포장(延性鋪裝)의 포괄적인 검사는 매우 복잡하므로 그것의 상태평가는 피상적 판정에 근거하여 이루어지고 있다. 특히 포장의 질적(質的) 측정은 오해의 소지가 많은 구어적(口語的) 표현으로 이루어 져 왔다. 그리고 포장의 현 상태를 적절히 사정(査定)할 수 있는 기준도 마련되어 있지 못하다. 따라서 본 연구는 모호집합(模糊集合)의 개념을 이용하여 포장표층의 현재상태와 기대되는 상태를 평가하는 기법을 개발하기 위하여 착안, 수행 되었다. 그리고 이의 유용성을 입증하기 위하여 한 예제를 시범적으로 수행 하였다. 구어적(口語的)인 모호한 표현들을 모호집합의 수리적 계산을 통하여 양적(量的)으로 다루어서 구체적인 도해적(圖解的) 모델로 전환할 수 있으므로 예제를 통하여 보여주듯이 누구나 이해가 쉬운 결과를 얻을 수 있었다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제31권2호
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• pp.103-110
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• 2019

Purpose: This study evaluated the usefulness of International Classification of Functioning, disability and health core set for children and youths with cerebral palsy (ICF-core set for CP) by comparing the Gross Motor Function Measure-88 (GMFM-88), which is the most widely used outcome measure in children with cerebral palsy (ICF-core set for CP). Method: One subject (Female, 14) was evaluated by GMFM-88 and ICF-core set for CP. In addition, the concept of GMFM-88 was compared with the concept of the ICF-core set for CP in compliance with ICF linking rules. The numerical values both of the GMFM-88 categories and the ICF-core set for CP's items were compared. Results: The ICF b760 was linked to the GMFM-88 59~61. d415 was linked to 57~58 of GMFM-88. d450 was linked to GMFM-88's 65~72. d455 was linked to GMFM-88 at 77and 80~83. Conclusion: The association of the ICF-core set for CP and GMFM-88 was confirmed. In addition, the number of categories of ICF-core set for CP was smaller than the number of items of GMFM-88. In conclusion, the ICF-core set for CP is an evaluation tool that can identify the various features of children. In addition, GMFM-88 was linked to the ICF core set for CP according to the ICF linking rules.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권2호
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• pp.835-838
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• 2016

Background: Lung cancer remains one of the most common cancers in the world, both in terms of new cases (about 13% of total per year) and deaths (nearly one cancer death in five), because of the high case fatality. Errors in lung cancer type or malignant growth determination lead to degraded treatment efficacy, because anticancer strategy depends on tumor morphology. Materials and Methods: We have made an attempt to evaluate effectiveness of machine learning algorithms in the task of lung cancer classification based on gene expression levels. We processed four publicly available data sets. The Dana-Farber Cancer Institute data set contains 203 samples and the task was to classify four cancer types and sound tissue samples. With the University of Michigan data set of 96 samples, the task was to execute a binary classification of adenocarcinoma and non-neoplastic tissues. The University of Toronto data set contains 39 samples and the task was to detect recurrence, while with the Brigham and Women's Hospital data set of 181 samples it was to make a binary classification of malignant pleural mesothelioma and adenocarcinoma. We used the k-nearest neighbor algorithm (k=1, k=5, k=10), naive Bayes classifier with assumption of both a normal distribution of attributes and a distribution through histograms, support vector machine and C4.5 decision tree. Effectiveness of machine learning algorithms was evaluated with the Matthews correlation coefficient. Results: The support vector machine method showed best results among data sets from the Dana-Farber Cancer Institute and Brigham and Women's Hospital. All algorithms with the exception of the C4.5 decision tree showed maximum potential effectiveness in the University of Michigan data set. However, the C4.5 decision tree showed best results for the University of Toronto data set. Conclusions: Machine learning algorithms can be used for lung cancer morphology classification and similar tasks based on gene expression level evaluation.

• 자연과학논문집
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• 제11권1호
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• pp.99-103
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• 1999

본 연구는 토마토의 단위결과성을 평가하여 육종의 기초자료로 활용하고자 토마토 12계통과 17근연종을 공시하여 수행한 결과, 제웅후 50%이상, 방임시 90%이상 착과한 CLN431-85-13-12, CLN425-130-8-1, CLN435-185-4-9등 3계통이 단위결과성 모본으로 우수하여 선발되었다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1998년도 춘계학술대회논문집
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• pp.13.1-18
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• 1998

IVNS(In-Vehicle Navigation System) which developed by the advance of technological system including computer, display and communication will procide the important interface functions between the driver and the ITS (Intelligent Transport System). However, hat the human factors engineer can actually offer to the designer is by no means a complete set of design specifications. Therefore, a set of boundary conditions and operational ranges within which the designer can be assured that physical, perceptual and cognitive abilities and limitations of drivers will be accommodated system atically[6]. Also, this will be the considerations to compose the IVNS HMI (Human-Machine Interface) design guidelines and IVNS HMI evaluation system. As the first phase of developing the IVNS HMI evaluation system, this paper describe the architecture and the content of this system.

• 한국학교수학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.27-43
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• 2003

본 논문은 자데교수에 의해 소개된 퍼지집합을 정의하면서 시작된 퍼지이론과 도이거넌과 팔마건에 의해 발전된 지식공간의 수학교육의 교수학습에 효과적으로 적용될 수 있는 모색하고자 하는 의도로 새로운 이론을 소개한다. 특히, 위 두 이론은 평가부분에서 현재의 평가방법이 해결할 수 없는 부분을 접근하여 수학 학습 평가의 새로운 장을 열 것으로 기대한다.