This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.
G-induced Loss of Consciousness(G-LOC) can be predicted by measuring Electromyogram(EMG) signals. Existing studies have mainly focused on specific body parts and lacked of consideration with quantitative EMG indices. The purpose of this study is to analyze the indices of EMG signals by human body parts for monitoring G-LOC condition. The data of seven EMG features such as Root Mean Square(RMS), Integrated Absolute Value(IAV), and Mean Absolute Value(MAV) for reflecting muscle contraction and Slope Sign Changes(SSC), Waveform Length (WL), Zero Crossing(ZC), and Median Frequency(MF) for representing muscle contraction and fatigue was retrieved from high G-training on a human centrifuge simulator. A total of 19 trainees out of 47 trainees of the Korean Air Force fell into G-LOC condition during the training in attaching EMG sensor to three body parts(neck, abdomen, calf). IAV, MAV, WL, and ZC under condition after G-LOC were decreased by 17 %, 17 %, 18 %, and 4 % comparing to those under condition before G-LOC respectively. Also, RMS, IAV, MAV, and WL in neck part under condition after G-LOC were higher than those under condition before G-LOC; while, those in abdomen and calf part lower. This study suggest that measurement of IAV and WL by attaching EMG sensor to calf part may be optimal for predicting G-LOC.
통신시스템에서의 에러의 처리는 매우 중요한 문제로서 비터비 디코더와 같은 에러처리를 위해서 주로 절대값으로 표현하기 때문에 아날로그 절대값 회로가 자주 필요하게 된다. 이 논문에서는 절대값을 정확하게 계산할 수 있는 아날로그 절대값 회로를 제안하였다. 제안한 절대값 회로에는 부호가 반대인 두 신호들을 만든 다음, 이 신호들을 아날로그MAX회로에 인가하여 둘 중 최대값을 출력하게 하는 방법이다. 이 구조를 회로로 구현하기 위해서는 두 개의 입력 신호를 반대방향으로 차를 구하여, 크기는 같고 부호가 다른 두 개의 신호를 만든 다음 이들을 MAX회로의 입력으로 사용하는 회로를 설계하였다. 본 논문에서는 제안한 회로를 Hspice를 이용하여 시뮬레이션을 수행했으며, 그 결과를 제시하였다.
The criterion of 'void space' in this paper is based on the sense of unusual experiences to afford the improvement of the value of cultural life with the sense of Healing. The more chances to spiritual converse with nature and oneself, the higher the value of healing experiences that one has will grow. This analysis has been done on the premises that this is derived from the inner conversation with 'nature' and 'oneself', as well as among 'others'. In other words, while the 'community void' affords programmatic aspect in relations between humans, the 'ecological void', systemic aspect in relations between human and nature, the 'meditation void', the aspect of image in relations between human and human's inside. Jong-soung Kimm and Hyo-sang Seung are Korean architects who have consistently expressed contrastive essential characteristics of the 'void space' in their contemporary works. While the void space of contemporary Korean architectures have shown various external forms, there has been a trace deeply rooted from the absolute and neutral concepts of the masters of Modern architects and 'Madang'of Korean traditional space. The integrated composition in the works of Jong-soung Kimm suggested integrated characters and healing affordances of 'Madang', but it hardly showed the poetic simplicity that could be seen from the image of traditional 'Madang'. On the other hand, the works of Hyo-sang Seung represented the simple and silent image of 'Madang', but showed fragmented characteristics that didn't sufficiently afford the integrated healing functions of 'Madang'.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
In this paper, time series prediction method of photovoltaic power is introduced using seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). In order to obtain the best fitting model by a time series method in the absence of an environmental sensor, this research was used data below 50% of cloud cover. Three samples were extracted by time intervals from the raw data. After that, the best fitting models were derived from mean absolute percentage error (MAPE) with the minimum akaike information criterion (AIC) or beysian information criterion (BIC). They are SARIMA (1,0,0)(0,2,2)14, SARIMA (1,0,0)(0,2,2)28, SARIMA (2,0,3)(1,2,2)55. Generally parameter of model derived from BIC was lower than AIC. SARIMA (2,0,3)(1,2,2)55, unlike other models, was drawn by AIC. And the performance of models obtained by SARIMA was compared. MAPE value was affected by the seasonal period of the sample. It is estimated that long seasonal period samples include atmosphere irregularity. Consequently using 1 hour or 30 minutes interval sample is able to be helpful for prediction accuracy improvement.
사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
There is a increasingly growing emphasis on health promotion, disease prevention and optimum functioning for peaple including the chronically ill and disabled. According as the purpose of the nursing is the promotion of health, the value and belief of heal th within the nursing paradigm need to be defined in every culture. The paradigm components must be explored for meaning given by the aged in their traditional thought and philosophy, The problem addressed by this qualitative study was how the aged recognize value and belief of health, which contribute to the development of Korean nursing theory. Theoretical support for the study was from Leininger's cultural care theory and Korean philosophy and traditional oriented thought. Literature review refers to literature on the aged, health of the aged, and definition and meaning of general health concept. Grounded theory methodology guied the research methodology and analysis to build a substantive theory. The informants were 119 from a variety of social levels and family patterns; traditionally the aged are responsible for the health. The concentrated interviewing period was from may to june, 1995 ; the interviews were done by the researcher with two supporter and most were recorded on audio tape. Result from analysis of base datas follows; The value and belief of health that emerged from the categories and properties were the physical stability, the stability of mind, the stability of mind and body, the smoothness (harmony) of body function, the family concord, and the perfection of self. These values and beliefs of health are affected by the cosmic dual forces thought is based on the Great Absolute, family principle of confucian scholar, and Buddism. Among the values and beliefs of health, family concord is found out Korean culture peculiarities. These values and beliefs are all integrated into the idea of health. The study provided implications for nursing theory research, education, and practice change and development.
Forecasts of monthly landings of walleye pollock, Theragra chalcogramma, in Korea were carried out by the seasonal Autoregressive Integrated Moving Average(ARlMA) model. The Box - Cox transformation on the walleye pollock catch data handles nonstationary variance. The equation of Box - Cox transformation was Y'=($Y^0.31$_ 1)/0.31. The model identification was determined by minimum AIC(Akaike Information Criteria). And the seasonal ARlMA model is presented (1- O.583B)(1- $B^1$)(l- $B^12$)$Z_t$ =(l- O.912B)(1- O.732$B^12$)et where: $Z_t$=value at month t ; $B^p$ is a backward shift operator, that is, $B^p$$Z_t$=$Z_t$-P; and et= error term at month t, which is to forecast 24 months ahead the walleye pollock landings in Korea. Monthly forecasts of the walleye pollock landings for 1993~ 1994, which were compared with the actual landings, had an absolute percentage error(APE) range of 20.2-226.1 %. Thtal observed annual landings in 1993 and 1994 were 16, 61OM/T and 1O, 748M/T respectively, while the model predicted 10, 7 48M/T and 8, 203M/T(APE 37.0% and 23.7%, respectively).
Rahman, A. B. M. Salman;Lee, MyeongBae;Venkatesan, Saravanakumar;Lim, JongHyun;Shin, ChangSun
스마트미디어저널
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제11권5호
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pp.38-47
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2022
Honey is one of the most significant ingredients in conventional food production in different regions of the world. Honey is commonly used as an ingredient in ethnic food. Beekeeping is performed in various locations as part of the local food culture and an occupation related to pollinator production. It is important to conduct beekeeping so that it generates food culture and helps regulate the regional environment in an integrated manner in preserving and improving local food culture. This study analyzes different types of environmental factors of a smart bee farm. The major goal of this study is to determine the best prediction model between the linear regression model (LM) and the support vector regression model (SVR) based on the environmental factors of a smart bee farm. The performance of prediction models is measured by R2 value, root mean squared error (RMSE), and mean absolute error (MAE). From all analysis reports, the best prediction model is the support vector regression model (SVR) with a low coefficient of variation, and the R2 values for Farm inside temperature, bee box inside temperature, and Farm inside humidity are 0.97, 0.96, and 0.44.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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