• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권3호
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• pp.215-220
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• 2002

This paper proposes a method to apply the Backpropagation(BP) algorithm of MVL(Multi-Valued Logic) Neural Network to pattern recognition. It extracts the property of an object density about an original pattern necessary for pattern processing and makes the property of the object density mapped to MVL. In addition, because it team the pattern by using multiple valued logic, it can reduce time f3r pattern and space fer memory to a minimum. There is, however, a demerit that existed MVL cannot adapt the change of circumstance. Through changing input into MVL function, not direct input of an existed Multiple pattern, and making it each variable loam by neural network after calculating each variable into liter function. Error has been reduced and convergence speed has become fast.

• Educational Technology International
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• 제9권2호
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• pp.39-56
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• 2008

This paper investigates the relationship between the structural characteristics of a virtual CoP and the measures of social network analysis. Several implications were developed by the results of the study First, the study, based on reviews of both the CoP and SNA literature, identified specific structural measures of SNA; connectedness, geodesic distance, and density. Second, the formal CoP investigated in this study showed greater development that the classic, informal CoP in terms of the structural dimension of a CoP. The results show that those measures of social network analysis provide an illuminating way to better understand the structural properties of CoP's. Implications of the study with some suggestions for future research are provided.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.305-316
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• 2011

협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.179-201
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• 2004

지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.82-88
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• 2012

VANET(Vehicular Ad Hoc Network)은 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 일종으로 기지국과 같은 기반시설의 도움 없이 차량 간의 무선 통신을 통해 구성되는 임시적인 네트워크이다. VANET은 차량들의 고속 이동성이나 차량 간 밀도 변화로 인해 빈번한 링크 단절 및 네트워크 토폴로지 변화 등을 야기한다. 이러한 VANET의 특성으로 인해 기존의 MANET에서 사용되는 AODV와 DSR과 같은 경로기반 라우팅 프로토콜보다는 주변 노드의 정보만을 이용하는 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 같은 지리기반 라우팅 프로토콜이 매우 적합하다. 그러나 GPSR은 차량 노드의 밀도가 낮은 환경에서는 잦은 링크 단절과 반복적인 로컬 맥시멈으로 인해 전송지연 및 데이터 손실이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량의 밀도가 낮은 VANET 환경에서 효율적인 라우팅을 수행하기 위해 2-hop 이웃 노드의 존재가 없는 경우에 DTN 기반의 라우팅을 수행하는 DTVR(Delay Tolerant Vehicular Routing) 알고리즘을 제안한다. ns-2를 이용한 성능분석 결과 제안된 DTVR 프로토콜이 차량 밀도가 낮은 환경에서 기존 라우팅 프로토콜보다 성능이 우수함을 입증하였다.

• Perspectives in Nursing Science
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• 제13권1호
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• pp.29-35
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• 2016

Purpose: This study aimed to explore the underlying structures of students' interaction networks to monitor network changes during the year, to verify the relationship with self-directed learning, and to identify the effect of problem-based learning on interaction and self-directed learning. Methods: A longitudinal study was designed which included 3 parts (A=25, B=27, C=26) with a total of 78 second-year nursing students from 2013 to 2014. Interaction indicators used group network centralization and density, and individual in-degree centrality. Results: Group network centralization showed mean reversion patterns, however, centralization and density showed a slight increase from 2013 to 2014 (Centralization of A part from 52.78 to 36.96, B part from 20.56 to 32.20, C part from 34.40 to 37.24; Density of A part from 0.122 to 0.123, B part from 0.111 to 0.121, C part from 0.109 to 0.121). The individual in-degree centrality is significantly correlated with self-directed learning and the correlation coefficient increased during the year (r=.274 in 2013, r=.356 in 2014, p<.001). Conclusion: Students share information more interactively during the year and the more they share the higher the scores of self-directed learning.

• 한국습지학회지
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• 제16권1호
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• pp.113-124
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• 2014

강우량은 관측소의 설치고도에 따라 관측량의 편차가 심하며, 이로 인해 도시지역과 산지지역의 강우발생 특성이 다르다. 산지효과로 인해 고도가 높아질수록 강우 관측시 불확실성이 커지는 것을 감안하면 산지지역에서의 강우관측소 밀도는 커야한다. 이러한 관측소의 고도특성이 반영된 관측망 평가는 산지효과를 반영하기 위한 것으로 산악지역에서 발생하는 돌발홍수의 효과적인 예측 및 레이더 자료의 보정에 있어 중요한 과정이 된다. 이에 본 연구에서는 강우관측소의 설치고 도를 고려한 강우관측망의 평가방법론을 제안하였다. 강우관측소의 고도별 설치밀도 파악을 위해 고정간격의 고도를 이용하는 등고도비별 설치밀도 산정방법과 유역의 면적비를 이용하는 등면적비별 설치밀도 산정방법을 적용하였다. 그 결과 등면적비를 이용하는 경우가 고도별 강우관측망의 평가에 보다 유리함을 확인하였다. 아울러 타유역과의 비교를 위해 등면적별 관측소 설치밀도의 변동계수를 이용하여 고도별 분포를 정량화 하였다. 이는 강우관측소의 설치고도분포의 균등함을 평가하는 정량적 지표가 되며, 제시된 방법론을 5대강 유역에 적용하였다. 그 결과, 설치밀도의 변동계수가 작은 유역에서는 고도별 강우설치밀도가 일정함으로 인해 보다 균등한 분포를, 반면 변동계수가 큰 유역에서는 상대적으로 고도별 설치밀도가 불균등함을 확인하였다.

• 지식경영연구
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• 제14권5호
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• pp.101-120
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• 2013

The effective management of knowledge has become one of the critical success factors in current organizations. In spite of the extensive use of Knowledge Management System (KMS), useful information and knowledge resources are still transmitted through personal networks among people in organizations. Thus, social network theory which focuses on social relationships in organization can be a fruitful theoretical resource for enhancing Knowledge Management (KM) performances. In this study, we investigate the effects of intra-team network characteristics (i.e., group density and degree of centralization) and external boundary spanning activities on knowledge management performances of a team. We also acknowledge that all group members do not necessarily agree on the team goal and actively disseminate useful information and knowledge. Drawing on the political perspective on KM which emphasizes the role of trust among group members, we examine the mediating effects of team trust between internal/external network characteristics and KM performances. From the data of 220 teams in financial companies in Korea, we found that: (1) group density had positive effects on KM performances (i.e., knowledge creation, sharing, and use). (2) However, centralization was not significantly associated with KM performances. (3) Team trust was found to be an important factor mediating the relationship between intra-team network characteristics, boundary spanning activities, and KM performances. Based on these results, we discuss and suggest possible implications of the findings when designing and implementing KM practices.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3470-3493
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• 2019

IEEE 802.11s-based infrastructure Wireless Mesh Networks (iWMNs) are envisaged as a promising solution to provide ubiquitous wireless Internet access. The limited network capacity is a problem mainly caused by the medium contention between mesh users and the mesh access points (MAPs), which gets worst when the mesh clients employ the Transmission Control Protocol (TCP). To mitigate this problem, we use wireless network coding (WNC) in the MAPs. The aim of this proposal is to take advantage of the network topology around the MAPs, to alleviate the contention and maximize the use of the network capacity. We evaluate WNC when is used in MAPs. We model the formation of coding opportunities and, using computer simulations, we evaluate the formation of such coding opportunities. The results show that as the users density grows, the coding opportunities increase up to 70%; however, at the same time, the coding delay increments significantly. In order to reduce such delay, we propose to adaptively adjust the time that a packet can wait to catch a coding opportunity in an MAP. We assess the performance of moving-average estimation methods to forecast this adaptive sojourn time. We show that using moving-average estimation methods can significantly decrease the coding delay since they consider the traffic density conditions.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.49.1-49
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• 2001

The skin color model is a very important concept in face detection, face recognition and face tracking. Usually, this model is obtained by estimating a probability density function of skin color distribution. In many cases, it is assumed that the underlying density function follows a Gaussian distribution. In this paper, a new method for non-parametric estimation of the probability density function, by using feed-forward neural network, is used to estimate the underlying skin color model. By using this method, the resulting skin color model is better than the Gaussian estimation and substantially approaches the real distribution. Applications to face detection and face ...