Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.347-354
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1999
The credit rating represents an assessment of the relative level of risk associated with the timely payments required by the debt obligation. In this paper, we present a new approach to credit rating of customers based on the rough set theory. The concept of a rough set appeared to be an effective tool for the analysis of customer information systems representing knowledge gained by experience. The customer information system describes a set of customers by a set of multi-valued attributes, called condition attributes. The customers are classified into groups of risk subject to an expert's opinion, called decision attribute. A natural problem of knowledge analysis consists then in discovering relationships, in terms of decision rules, between description of customers by condition attributes and particular decisions. The rough set approach enables one to discover minimal subsets of condition attributes ensuring an acceptable quality of classification of the customers analyzed and to derive decision rules from the customer information system which can be used to support decisions about rating new customers. Using the rough set approach one analyses only facts hidden in data, it does not need any additional information about data and does not correct inconsistencies manifested in data; instead, rules produced are categorized into certain and possible. A real problem of the evaluation of the evaluation of credit rating by a department store is studied using the rough set approach.
With the development of Cyber-Physical Systems(CPS), several technologies such as automation control, automotive and intelligent house systems have been developed. To enable communication among various components of such systems, several wired and wireless communication protocols are used. The Controller Area Network(CAN) is one of such wired communication protocols that is popularly used for communication in automobiles and other machinery in the industry. In this paper, we designed and implemented a response time analysis system for CAN communication. The reliable data transfer among various electronic components in a significant time is crucial for the smooth operation of an electric vehicle. Therefore, this system is designed to conveniently analyze the response time of various electronic components of a CAN enabled system. The priority for transmission of the messages in the CAN bus is determined by the message identifier. As the number of nodes increases the transmission of low priority messages is delayed due to the existence of higher priority messages on the bus. We used Raspberry Pi3 and PiCAN2 board to simulate the data transfer for studying the comparative delay in low priority nodes.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.5
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pp.583-589
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2019
One of the core pillars of the Fourth Industrial Revolution is the innovation of the manufacturing industry. From the beginning, the 4th Industrial Revolution appeared in Germany under the concept of 'Industrial 4.0', which means a radical change in the manufacturing industry that can provide super intelligent product production and services based on artificial intelligence and big data. Since manufacturing innovation is a change in the industrial character of the entire nation, the initial role of government is important. Korea also has various policies related to the 4th Industrial Revolution, but there are still various problems to be solved. Therefore, this paper monitors and analyzes the public R&D projects of the advanced countries on manufacturing innovations in the background mentioned above, and through this, the policy implications are drawn.
The paper presents an Integrated E-Community System (IECS) for management, decision and service, designed for the e-government project of Haishu District of Ningbo, Zhejiang, China. The project need is to promote the integration of management information and service information of communities, providing a unified platform on which different departments of the district government can share and exchange community information, government officers can analyze information and make decisions, and the outside users can access and request services. To meet the project need, the IECS consists of five parts: 1) The Central DataBase (CDB) that stores all information related with management, decision and service of communities: 2) Information Extracting Subsystem (IES) that provides functions of extracting data from data sources, transforming and loading them into the CDB for system administrators; 3) Information Management Subsystem (IMS) that provides functions of querying and sharing of information for government users, and functions of information maintenance, rights and log management for system administrators: 4) Intelligent Analysis Subsystem (IAS) that provides functions of extracting analysis related data from the CDB and loading them into the DW, and functions of multi-dimensional analysis and decision-making based on the DW and OLAP for government users; 5) Information Service Website (ISW) that provides functions of promulgating and collecting of information for government users and system administrators, and functions of browsing, querying and requesting of service information for outside users. The IECS supports management, decision and service of a government based on a unified data platform--the CDB, and ensures data security by providing different workplaces and rights for different users. In the real application, the system works well.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.1
s.31
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pp.71-80
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2005
Recently, water quality problems are emerging as important social issues since water quality in rivers and lakes are significantly deteriorated. Thus, an accurate prediction system on reservoir water quality is required, as well as an integrated system which can provide a solution for taking away contaminated materials. This research aims to develop an intelligent decision support system, which uses a GIS enabling management and spatial analysis. The developed system is a prototype that can be applied into real spot. This research area includes the following main subjects; system analysis and design, geometry data collection and database implementation, data acquisition and analysis on reservoir water quality, interface design and development GIS, and development of an expert system for water quality forecasting by WASPS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5243-5263
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2017
Data center networks provide critical bandwidth for the continuous growth of cloud computing, multimedia storage, data analysis and other businesses. The problem of low link bandwidth utilization in data center network is gradually addressed in more hot fields. However, the current scheduling strategies applied in data center network do not adapt to the real-time dynamic change of the traffic in the network. Thus, they fail to distribute resources due to the lack of intelligent management. In this paper, we present an improved adaptive traffic scheduling strategy utilizing the simulated annealing genetic algorithm (SAGA). Inspired by the idea of software defined network, when a flow arrives, our strategy changes the bandwidth demand dynamically to filter out the flow. Then, SAGA distributes the path for the flow by considering the scheduling of the different pods as well as the same pod. It is implemented through software defined network technology. Simulation results show that the bisection bandwidth of our strategy is higher than state-of-the-art mechanisms.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.10
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pp.59-68
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1998
The goal of data mining is to develop the automatic and intelligent tools and technologies that can find useful knowledge from databases. To meet this goal, we propose an efficient data mining algorithm based on the fuzzy decision tree. The proposed method combines comprehensibility of decision tree such as ID3 and C4.5 and representation power of fuzzy set theory. So, it can generate simple and comprehensive rules describing data. The proposed algorithm consists of two stages: the first stage generates the fuzzy membership functions using histogram analysis, and the second stage constructs a fuzzy decision tree using the fuzzy membership functions. From the testing of the proposed algorithm on the IRIS data and the Wisconsin Breast Cancer data, we found that the proposed method can generate a set of fuzzy rules from data efficiently.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.11
no.2
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pp.67-81
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2023
This paper presents a dynamic development of an ontology-based statistical information system supporting the collection, storage, processing, analysis, and the presentation of statistical knowledge at the national scale. To accomplish this, we propose a data mining technique to dynamically collect data relating to citizens from publicly available data sources; the collected data will then be structured, classified, categorized, and integrated into an ontology. Moreover, an intelligent platform is proposed in order to generate quantitative and qualitative statistical information based on the knowledge stored in the ontology. The main aims of our proposed system are to digitize administrative tasks and to provide reliable statistical information to governmental, economic, and social actors. The authorities will use the ontology-based statistical information system for strategic decision-making as it easily collects, produces, analyzes, and provides both quantitative and qualitative knowledge that will help to improve the administration and management of national political, social, and economic life.
Kim, Han-Soo;Park, Dong-Joo;Shin, Seung-Jin;Beck, Seung-Kirl;NamKoong, Sung
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.1
s.12
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pp.13-26
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2007
A VDS data in the domestic has been used within limits to real time information such as congestion management, incident management, and route guidance service. On the other hand, a VDS data in the foreign countries had been used to various objectives such as transportation policy assessment, transportation construction evaluation, franc safety improvement, and etc. The scope and method of the study is the VDS data which was installed in the uninterrupted flow such as the freeway and the interrupted flow in a diversion route of the leeway. It has investigated and analyzed the VDS as our subject to study, study objective and study methodology for each study generally classified as 1) data collection 2) data processing 3) data store and 4) data quality section. This study has investigated and analyzed the various literatures in domestic and foreign countries regarding the VDS data. And It drew the development direction of the study which is about VDS data in domestic from now.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.11
s.158
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pp.1608-1617
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2006
Due to the popularization of fashion, it is important for consumers to find out under what kinds of reasons consumers choose and prefer the clothing products as consumers are interested in clothing and have variety of their styles to choose This study is to classify the self-image of the middle-aged women and examine the characteristics of each group and also to inquire into the evaluation of clothing by each group. Data are collected through a self-administered questionnaire survey from 4 to October 31, 2005 from 350 middle-aged women in Daegu; 275 are used for the data analysis. Data analysis is performed using SPSS Package, which included cluster analysis, factor analysis, ANOVA, Duncan's multiple range test, and chi-square test. The results are as follows: 1. As a result of factor analysis of self-image, the five factors which are intelligent image, social image, fashionable image, female image, bold image are extracted. Besides, as a result of cluster analysis, the three types which are female-type, neuter-type, male-type are classified. 2. The middle-aged women regard the classic style as their best style for outgoing and then they like the casual style, elegant style, dramatic style in order. 3. As a result of factor analysis for clothing image, the four factors which are dignity, attraction, simplicity activity are extracted. 4. According to self-image types, there are differences for clothing image and preferring clothing styles. While female-type groups choose the elegant style, neuter-type groups regard the classic style as their best style and male-type groups regard the casual style as their best style. In case of daring style, the preference shows the lowest among all the types unrelated to self-image types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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