The fuzzy equalization method does not require the usual learning step for generating fuzzy rules. However it is heavily depend on the given input-output data set. So, we adapt an hierarchical scheme which sequentially optimizes the fuzzy inference system. Here, the parameters of fuzzy membership functions obtained from the fuzzy equalization are optimized by the genetic algorithm, and then they are also modified to increase the performance index using the linguistic hedge. Finally, we applied it to the Rice taste data and got better results than previous ones.
We propose a method using QFD for design the hierarchical structure of AHP. This method provides definition for each area of House of Quality and design the hierarchical structure of the bottom-up QFD/AHP in which the upper hierarchy is designed through the classification of common characteristics with a focus on the lower hierarchy. Finally, we apply it to the development of an evaluation index for selecting heavy lifting service providers. This study has significance as the first instance of designing the archical structure of AHP after objectively verifying whether MECE condition, the basic requirement for AHP design, is satisfied.
Previous research on data extraction and integration for data warehousing has concentrated mainly on the relational DBMS or partly on the object-oriented DBMS. Mostly, it describes issues related with the change data (deltas) capture and the incremental update by using the triggering technique of active database systems. But, little attention has been paid to data extraction approaches from other types of source systems like hierarchical DBMS, etc. and from source systems without triggering capability. This paper argues, from the practical point of view, that we need to consider not only the types of information sources and capabilities of ETT tools but also other factors of source systems such as operational characteristics (i.e., whether they support DBMS log, user log or no log, timestamp), and DBMS characteristics (i.e., whether they have the triggering capability or not, etc), in order to find out appropriate data extraction techniques that could be applied to different source systems. Having applied several different data extraction techniques (e.g., DBMS log, user log, triggering, timestamp-based extraction, file comparison) to S bank's source systems (e.g., IMS, DB2, ORACLE, and SAM file), we discovered that data extraction techniques available in a commercial ETT tool do not completely support data extraction from the DBMS log of IMS system. For such IMS systems, a new date extraction technique is proposed which first creates Index database and then updates the data warehouse using the Index database. We illustrates this technique using an example application.
클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.
객체지향 지리정보 데이타베이스 시스템의 설계시 중요한 고려 사항은 저장된 데이타에 대한 좋은 접근 전략을 갖도록 하는 것이다. 객체지향 시스템에서는 이러한 목적으로 여러가지 색인 기법이 개발되었으나, 이러한 기법들은 객체지향 데이타 모델의 집단화 계층이나 상속 계층 중 어느 한 가지만을 고려하는 경우가 대부분이었다. 본 연구에서는 포인터 체인 디렉토리를 이용하여 객체지향 지리 데이터베이스의 집단화 및 상속 계층을 접근하는 데 효율적인 색인 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 효용성을 기존의 색인 기법들과 다양하게 비교하였으며, 저장비용과 검색비용 측면에서 그 성능을 시뮬레이션한 결과를 제시하였다.
Objectives: The purpose of this study is to investigate the use of happiness index in dental hygienists. This study can be used to improve the quality of life and the turnover intention in the dental hygienists. Methods: The subjects were 281 dental hygienists in Seoul, Gyeonggi-do, and Chungcheong province. A self-reported questionnaire was completed by the subjects. The questionnaire consisted of 7 questions of general characteristics of the subjects, 7 questions of dental hygiene performance, and 9 questions of happiness index. The instrument for happiness index was modified from Suh and Koo. Cronbach's alpha was 0.850 in the happiness index measure by Likert 7 scale. The instrument for professionalism was modified from Baek and consisted of 25 questions measure by Likert 5 scale. Cronbach's alpha was 0.694 in the professionalism. The instrument for turnover intention was modified from Lee and consisted of 5 questions measured by Likert 5 scale. Cronbach's alpha was 0.712 in turnover intention. Data were analyzed using SPSS 18.0. for one way ANOVA, Duncan posthoc test, Pearson correlation coefficients and hierarchical regression. Results: The means of happiness index, professionalism and turnover intention of subjects were 4.44, 3.06 and 3.05, respectively. The happiness index was higher in those who are married(4.66), those who have high income, and those who have careers in dental hygienists(4.61). There were significant differences in the happiness index by the average daily working hours, place of treatment, work intensity and off duty hours. Conclusions: This study suggests that improvement of the happiness index in clinical dental hygienists requires the continuing and systematic education program and administrative support that can reduce the turnover intention.
본 연구에서는 위성영상 기반의 동계작물 구분도 작성을 위한 계층분류 기법을 제안한다. 계층분류 기법은 입력 자료를 계층별로 정의하여 분류하는 방법으로 혼합 픽셀의 효과를 줄이고 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 전북 김제시의 동계작물을 대상으로 Landsat-8 위성영상을 사용하였다. 먼저, Landsat-8 위성영상에서 스마트 팜 맵을 이용하여 농경지를 분류하였다. 그리고 추출된 농경지를 대상으로 시계열 식생지수를 사용하여 동계작물 재배지를 추출한 후, 최종적으로 무인기 영상에서 추출한 훈련자료를 활용하여 밀, 보리, IRG, 청보리 및 혼파 재배지로 분류하였다. 그 결과, 계층분류 기법에 의한 동계작물 분류 정확도는 98.99%로 동계작물별 재배 필지를 효과적으로 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 제안된 분류방법은 작물구분도 작성에 효과적으로 사용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 무선망에서 채널할당을 받은 호가 무선 패킷 데이터를 서비스하는 경우의 성능분석 수행을 위한 계층 모델을 제안한다. 제안된 계층 모델로는 상위계층으로 무선자원 관리를 위한 채널할당 모델을, 하위계층으로 에러발생을 고려한 패킷 재전송 프로토콜 모델을 고려하였으며 이들 모델은 모델링 도구인 SRN을 이용하여 각각 개발한다. 추계적 페트리 네트의 확장형인 SRN은 시스템 성능분석을 위한 간결한 모델링 기능을 제공해 주며 모델에 적절한 보상률(reward) 기능을 부여함으로써 원하는 성능지표를 구할 수 있다. 이들 두 계층간의 상호 연관된 매개변수의 값인 서비스 시간과 패킷 발생률은 고정점 반복순환(fixed-point iteration) 기법을 사용하여 구한다. 즉 상위계층의 호 서비스 시간은 한 호당 K개의 패킷전송을 완료할때 까지 소요되는 시간인 하위계층 모델의 지연시간으로 구할 수 있고, 하위계층 모델의 패킷 발사율은 상위계층의 새로운 호와 핸드오프 호의 발생률로부터 구할 수 있다.
본 연구는 다층모형(multilevel model)을 상수원관리지역 주민지원사업 정책평가에 활용하는데 있어 유효성 및 효과를 이해하는데 연구의 목적이 있다. 정책의 대상이 위계적인(hierarchical) 특성을 지니고 있는 경우 다층모형을 이용하여 정책평가를 하는 것이 정책의 효과를 평가하고 검증하는데 있어 적절하다. 또한 이 모형은 기존 평가결과의 재평가 등에 응용될 수 있다. 상수원관리지역의 주민지원사업을 대상으로 주민만족도와 경제적 도움정도를 정책효과변수로 하여 다층모형을 적용 하였다. 그 결과 정책효과변수에 기존 평가결과 및 중요한 사업으로 여겨지던 소득증대사업 등이 직접적인 영향을 미치지 못함을 통계적으로 확인할 수 있었다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지의 정책적 함의를 지닌다. 첫째, 정책 및 사업평가에 있어 정책의 효과를 엄밀히 파악하기 위하여 위계적 구조를 고려할 수 있는 다층모형을 이용하여야 한다. 둘째, 기관평가의 순위 도출에 있어 다층모형을 이용하여 지표에 의한 성과지표와 보완적으로 이용해야 한다. 셋째, 위계적 구조의 하나로서 공간적 위계를 고려하여 정책평가를 시행하여야 한다.
극한 강우의 정량화는 홍수방어계획의 수립에 대단히 중요하며 극한 강우의 일반적인 척도는 T-년 재현기간으로 표현된다. 본 연구에서는 기후정보와 지리정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 이용하여 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성을 추정하는 방법을 제시하고 이를 서울-인천-경기 지역에 적용하였다. 한국 기상청에서 운영 중인 서울-인천-경기 지역의 6개 종관기상관측소의 연 최대 일 강우량이 일반화된 극치 분포에 적합되었다. 지점 빈도해석과 지수 홍수법을 이용한 지역 빈도해석으로부터 도출된 재현기간별 일 강우량과의 비교를 통하여 제안된 방법의 적용성 및 신뢰도를 살펴보았다. 모든 지점과 모든 재현기간에서 지수홍수법에 의한 지역 빈도해석의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으며, 계층적 베이지안 모형에 의한 지역 빈도해석의 신뢰도가 가장 높은 것을 확인하였다. 제안된 방법은 서울-인천-경기 지역 및 공간적인 크기가 유사한 다른 지역에서 다양한 지속기간에 대한 확률강우량 지도를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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