Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.5
no.2
s.10
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pp.207-220
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1997
This study aims to develope the production method of digital image map of high capable utiliy and terrain interpretability using aerial photo and Geospatial Information System. Theory and efficient practical method was studied to generate tile digital image map with low-cost personal computer system using the merging procedure of raster scanned aerial photo and vector topographic map. Determination theory of ground coordinates, digital image processing, production of digital elevation model was reviewed. And some chariteristics of digital image map, image collection method and significant concepts of digital image processing was studied. Also input and output way of image data to generate the digital image nap, production method of orthophoto map using aerial photo through digital differential rectification was studied. As the result, digital image map was produced and analyzed through the above mentioned procedures.
Purpose: The purpose of this study was to develop and validate the Communication Behavior Scale for nurses caring for people with Dementia (CBS-D). Methods: Based on communication accommodation theory, the initial items were generated through a literature review and interviews with 20 experts. Content and face validity of the initial items were assessed. Data from 486 nurses caring for people with dementia were analyzed using item analysis, exploratory and confirmatory factor analysis, criterion-related validity, and internal consistency. Results: The final scale consisted of 18 items and four factors (discourse response management, interpersonal control, emotional expression, and interpretability) that explained 57.6% of the variance. Confirmatory factor analysis indicated that the theoretical model with 18 items satisfied all goodness-of-fit parameters. Criterion-related validity was shown by the Global Interpersonal Communication Competence Scale (r=.506, p<.001). Cronbach's alpha for the total scale was .88. Conclusion: The CBS-D can be used to measure the communication behavior of nurses caring for people with dementia.
The purpose of the study is to predict the number of police calls using neural network which is one of the machine learning and negative binomial regression, by using the data of 112 police calls received from Chungnam Provincial Police Agency from June 2016 to May 2017. The variables which may affect the police calls have been selected for developing the prediction model : time, holiday, the day before holiday, season, temperature, precipitation, wind speed, jurisdictional area, population, the number of foreigners, single house rate and other house rate. Some variables show positive correlation, and others negative one. The comparison of the methods can be summarized as follows. Neural network has correlation coefficient of 0.7702 between predicted and actual values with RMSE 2.557. Negative binomial regression on the other hand shows correlation coefficient of 0.7158 with RMSE 2.831. Neural network has low interpretability, but an excellent predictability compared with the negative binomial regression. Based on the prediction model, the police agency can do the optimal manpower allocation for given values in the selected variables.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.2
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pp.51-59
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2024
This study examines the relationship between the release of the news and the individual stock returns. Investors utilize a variety of information sources to maximize stock returns when establishing investment strategies. News companies publish their articles based on stock recommendation reports of analysts, enhancing the reliability of the information. Defining release of a stock-recommendation news article as an event, we examine its economic impacts and propose a binary classification model that predicts the stock return 10 days after the event. XGBoost and LightGBM models are applied for the study with accuracy of 75%, 71% respectively. In addition, after categorizing the recommended stocks based on the listed market(KOSPI/KOSDAQ) and market capitalization(Big/Small), this study verifies difference in the accuracy of models across four sub-datasets. Finally, by conducting SHAP(Shapley Additive exPlanations) analysis, we identify the key variables in each model, reinforcing the interpretability of models.
As the social acceptance of artificial intelligence increases, the number of cases of applying machine learning methods to companies is also increasing. Technical factors such as accuracy and interpretability have been the main criteria for selecting machine learning methods. However, the success of implementing machine learning also affects management factors such as IT departments, operation departments, leadership, and organizational culture. Unfortunately, there are few integrated studies that understand the success factors of machine learning selection in which technical and management factors are considered together. Therefore, the purpose of this paper is to propose and empirically analyze a technology-management integrated model that combines task-tech fit, IS Success Model theory, and John Rice's algorithm selection process model to understand machine learning selection within the company. As a result of a survey of 240 companies that implemented machine learning, it was found that the higher the algorithm quality and data quality, the higher the algorithm-problem fit was perceived. It was also verified that algorithm-problem fit had a significant impact on the organization's innovation and productivity. In addition, it was confirmed that outsourcing and management support had a positive impact on the quality of the machine learning system and organizational cultural factors such as data-driven management and motivation. Data-driven management and motivation were highly perceived in companies' performance.
Bitcoin is a blockchain technology-based digital currency that has been recognized as a representative cryptocurrency and a financial investment asset. Due to its highly volatile nature, Bitcoin has gained a lot of attention from investors and the public. Based on this popularity, numerous studies have been conducted on price and trend prediction using machine learning and deep learning. This study employed LSTM (Long Short Term Memory) and CNN (Convolutional Neural Networks), which have shown potential for predictive performance in the finance domain, to enhance the classification accuracy in Bitcoin price trend prediction. XAI(eXplainable Artificial Intelligence) techniques were applied to the predictive model to enhance its explainability and interpretability by providing a comprehensive explanation of the model. In the empirical experiment, CNN was applied to technical indicators and Google trend data to build a Bitcoin price trend prediction model, and the CNN model using both technical indicators and Google trend data clearly outperformed the other models using neural networks, SVM, and LSTM. Then SHAP(Shapley Additive exPlanations) was applied to the predictive model to obtain explanations about the output values. Important prediction drivers in input variables were extracted through global interpretation, and the interpretation of the predictive model's decision process for each instance was suggested through local interpretation. The results show that our proposed research framework demonstrates both improved classification accuracy and explainability by using CNN, Google trend data, and SHAP.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.4
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pp.95-112
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2013
Information system (IS) security continues to present a challenge for firms. Especially, IT security accident is recently taking place successively in the financial sector. Thus, a comprehensive measure on this is demanded. A large part of a research on security relies upon technical design in nature and is restrictive in a consideration of person and organizational issue. To achieve a goal of firm security, it is possible with an effort of organizational management and supervision for maintaining the technical and procedural status. Based on a theory of accountability, we propose that the security countermeasures of organization lead to an increase in accountability and reduction in risk of IT security in a financial firm and further to firm performance like promotion in firm reliability. In addition, we investigate which difference a theoretical model shows by comparison between South Korean and American financial firms. As a result of analysis, it found that South Korea and America have significant difference, but that a measure on the financing IT security is important for both countries. We aim to enhance interpretability of a research on security by comparatively analysis between countries and conducting a study focus on specific firm called financial business. Our study suggest new theoretical framework to a research of security and provide guideline on design of security to financial firm.
Kim, Won Kyun;Lee, Youn Soo;Won, Joong-Sun;Min, Kyung Duck;Lee, Younghoon
Economic and Environmental Geology
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v.30
no.5
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pp.459-467
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1997
In order to examine the primary trends and characteristics of geological lineaments along the southwestern boundary of Okcheon zone, we carried out the analysis of geological lineament trends over six selected sub-areas using Landsat-5 TM images and digital elevation model. The trends of lineaments is determined by a minimum variance method, and the resulting geological lineament map can be obtained through generalized Hough transform. We have corrected look direction biases reduces the interpretability of remotely sensed image. An approach of histogram modification is also adopted to extract drainage pattern specifically in alluvial plains. The lineament extracting method adopted in this study is very effective to analyze geological lineaments, and that helps estimate geological trends associated various with the tectonic events. In six sub-areas, the general trends of lineaments are characterized NW, NNW, NS-NNE, and NE directions. NW trends in Cretaceous volcanic rocks and Jurassic granite areas may represent tension joints that developed by rejuvenated end of the Early Cretaceous left-lateral strike-slip motion along the Honam Shear Zone, while NE and NS-NNE trends correspond to fault directions which are parallel to the above Shear Zone. NE and NW trends in Granitic Gneiss are parallel to the direction of schitosity, and NS-NNE and NE trends are interpreted the lineation by compressive force which acted by right-lateral strike-slip fault from late Triassic to Jurassic. And in foliated Granite, NE and NNE trends are coincided with directions of ductile foliation and Honam Shear Zone, and NW-NNW trends may be interpreted direction of another compressional foliation (Triassic to Early Jurassic) or end of the Early Cretaceous tensional joints. We interpreted NS-NNE direction lineation is related with the rejuvenated Chugaryung Fault System.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.6
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pp.167-175
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2007
Fuzzy logic is used to represent qualitative knowledge and provides interpretability to a controlling system model in bioinformatics. This paper focuses on a bioinformatics data classification which is an important bioinformatics application. This paper reviews the two traditional controlling system models The sequence-based threshold controller have problems of optimal range decision for threshold readjustment and long processing time for optimal threshold induction. And the binary-based threshold controller does not guarantee for early system stability in the GPCR data classification for optimal threshold induction. To solve these problems, we proposes a fuzzy-based threshold controller for ART1 clustering in GPCR classification. We implement the proposed method and measure processing time by changing an induction recognition success rate and a classification threshold value. And, we compares the proposed method with the sequence-based threshold controller and the binary-based threshold controller The fuzzy-based threshold controller continuously readjusts threshold values with membership function of the previous recognition success rate. The fuzzy-based threshold controller keeps system stability and improves classification system efficiency in GPCR classification.
Licensing the next-generation of nuclear reactor designs requires extensive use of Modeling and Simulation (M&S) to investigate system response to many operational conditions, identify possible accidental scenarios and predict their evolution to undesirable consequences that are to be prevented or mitigated via the deployment of adequate safety barriers. Deep Learning (DL) and Artificial Intelligence (AI) can support M&S computationally by providing surrogates of the complex multi-physics high-fidelity models used for design. However, DL and AI are, generally, low-fidelity 'black-box' models that do not assure any structure based on physical laws and constraints, and may, thus, lack interpretability and accuracy of the results. This poses limitations on their credibility and doubts about their adoption for the safety assessment and licensing of novel reactor designs. In this regard, Physics Informed Neural Networks (PINNs) are receiving growing attention for their ability to integrate fundamental physics laws and domain knowledge in the neural networks, thus assuring credible generalization capabilities and credible predictions. This paper presents the use of PINNs as surrogate models for accidental scenarios simulation in Nuclear Power Plants (NPPs). A case study of a Loss of Heat Sink (LOHS) accidental scenario in a Nuclear Battery (NB), a unique class of transportable, plug-and-play microreactors, is considered. A PINN is developed and compared with a Deep Neural Network (DNN). The results show the advantages of PINNs in providing accurate solutions, avoiding overfitting, underfitting and intrinsically ensuring physics-consistent results.
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