• 제목/요약/키워드: Online Algorithm

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Hybrid-Online 방법을 통한 압밀해석 (Fundamental Aspects of Hybrid-Online Simulation for One Dimensional Consolidation Analysis)

  • 권영철
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제7권1호
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    • pp.67-80
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    • 2006
  • 본 논문에서는 지반 하이브리드-온라인 시뮬레이션의 방법을 압밀 해석에 적용하기 위한 시도를 수행하였다. 일반적인 수치해석법이 실내시험을 통해 얻어진 흙의 구성모델을 이상화시켜 사용하는 것과 달리, 이 방법에서는 흙의 거동을 요소시험체로부터 직접 도입해가면서 해석을 수행한다. 그러므로 복잡한 파라미터의 평가과정이 생략될 수 있게 되며 인위적 이상화에 의한 해석 오차를 경감할 수 있게 된다. 본 논문에서는 실험장치의 물리적 성능을 검증하기 위하여 단계압밀시험과 투수시험(CONPERM test)을 수행하여 제어와 계측의 결과를 고찰하였으며, 시스템으로부터 얻은 데이터의 건전성을 평가하기 위하여 검증해석을 수행하였다. 결과적으로, 본 연구를 통해 개발된 하이브리드-온라인 압밀해석 시스템은 재성형된 카오리나이트의 압밀거동을 모순없이 재현하고 있음을 알 수 있었다.

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온라인 고객 리뷰를 활용한 제품 효과 분석 기법 (A Technique for Product Effect Analysis Using Online Customer Reviews)

  • 임영서;이소영;이지나;류보경;김현희
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권9호
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    • pp.259-266
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    • 2020
  • 본 논문에서는 온라인 고객 리뷰를 활용하여 건강 보조제, 화장품 등 현재의 상태를 개선하기 위해 사용되는 제품을 대상으로 그 효과를 알아보기 위한 제품 효과 분석 기법을 제시하였다. 제안하는 제품 효과 분석 기법은 블로그 포스팅에 존재하는 광고를 자동 제거하고, 효과 분석을 위한 증상, 효과, 증가, 및 감소로 이루어진 단어 사전을 구축하며, 제안하는 알고리즘을 통해 제품의 효과를 측정한다. 제품 효과 분석 기법을 검증하기 위해 정답 레이블이 존재하는 네이버 쇼핑 리뷰 데이터셋을 대상으로 성능평가를 실시하였으며, 전통적인 긍부정 사전과 RNN 모델과 성능을 비교하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 효과 분석 기법이 다른 두가지 방법보다 정확도가 뛰어남을 보여주었다. 또한, 아토피 피부염, 여드름 치료제에 제안하는 기법을 적용하여 소셜 미디어에 나타난 효과적인 치료법을 소개하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 블로그를 포함한 여러 매체의 리뷰로부터 제품의 효과를 점수화할 수 있으므로 다양한 제품군과 소셜 미디어에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

Machine learning-based nutrient classification recommendation algorithm and nutrient suitability assessment questionnaire

  • JaHyung, Koo;LanMi, Hwang;HooHyun, Kim;TaeHee, Kim;JinHyang, Kim;HeeSeok, Song
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권1호
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    • pp.16-30
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    • 2023
  • The elderly population is increasing owing to a low fertility rate and an aging population. In addition, life expectancy is increasing, and the advancement of medicine has increased the importance of health to most people. Therefore, government and companies are developing and supporting smart healthcare, which is a health-related product or industry, and providing related services. Moreover, with the development of the Internet, many people are managing their health through online searches. The most convenient way to achieve such management is by consuming nutritional supplements or seasonal foods to prevent a nutrient deficiency. However, before implementing such methods, knowing the nutrient status of the individual is difficult, and even if a test method is developed, the cost of the test will be a burden. To solve this problem, we developed a questionnaire related to nutrient classification twice, based upon which an adaptive algorithm was designed. This algorithm was designed as a machine learning based algorithm for nutrient classification and its accuracy was much better than the other machine learning algorithm.

Energy-Efficient Scheduling with Individual Packet Delay Constraints and Non-Ideal Circuit Power

  • Yinghao, Jin;Jie, Xu;Ling, Qiu
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제16권1호
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    • pp.36-44
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    • 2014
  • Exploiting the energy-delay tradeoff for energy saving is critical for developing green wireless communication systems. In this paper, we investigate the delay-constrained energy-efficient packet transmission. We aim to minimize the energy consumption of multiple randomly arrived packets in an additive white Gaussian noise channel subject to individual packet delay constraints, by taking into account the practical on-off circuit power consumption at the transmitter. First, we consider the offline case, by assuming that the full packet arrival information is known a priori at the transmitter, and formulate the energy minimization problem as a non-convex optimization problem. By exploiting the specific problem structure, we propose an efficient scheduling algorithm to obtain the globally optimal solution. It is shown that the optimal solution consists of two types of scheduling intervals, namely "selected-off" and "always-on" intervals, which correspond to bits-per-joule energy efficiency maximization and "lazy scheduling" rate allocation, respectively. Next, we consider the practical online case where only causal packet arrival information is available. Inspired by the optimal offline solution, we propose a new online scheme. It is shown by simulations that the proposed online scheme has a comparable performance with the optimal offline one and outperforms the design without considering on-off circuit power as well as the other heuristically designed online schemes.

의사결정나무를 이용한 온라인 자동차 보험 고객 이탈 예측과 전략적 시사점 (Customer Churning Forecasting and Strategic Implication in Online Auto Insurance using Decision Tree Algorithms)

  • 임세현;허연
    • 경영정보학연구
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    • 제8권3호
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    • pp.125-134
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    • 2006
  • 본 연구에서는 온라인 자동차보험 고객 이탈 예측에 있어 의사결정나무를 적용하였다. 우리는 본 연구에서 2003년과 2004년 사이에 온라인 자동차 보험을 계약한 고객의 데이터를 이용하여 의사결정나무를 이용해 고객이탈을 예측하였다. 우리는 C5.0 알고리즘에 기반을 둔 의사결정나무의 예측 결과에 대한 비교를 위해 다변량판별분석과 로짓분석을 이용하였다. 분석결과 의사결정나무 알고리즘은 다른 기법보다 예측성과가 매우 뛰어난 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 온라인 자동차 보험에 있어서 마케팅전략 수립에 유용한 가이드라인을 제공해 줄 것이다.

The Impact of Self-Efficacy and Job Crafting on Job Satisfaction of Gig Workers: An Empirical Study from Indonesia

  • RACHMAWATI, Riani;ZAKIA, Luthfianti;SAFITRI, Safitri;LUPITA, Ayu
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제9권3호
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    • pp.159-169
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    • 2022
  • This study investigates the job satisfaction of gig workers in Indonesia, particularly the online motorcycle taxi or ojek drivers, by looking at the influence of proactive behavior, self-efficacy, and job crafting as found in previous studies. Gig workers are classified as 'independent contractors' where some studies show that they achieve high job satisfaction through autonomy and flexibility. However, other studies show that all gig workers do not experience this condition. Location-based gig workers such as the online drivers are highly controlled by algorithm control and customer management, which makes their autonomy and flexibility questionable. The study is quantitative research by conducting a survey approach in seven main cities in Indonesia. Two hundred eighty online ojek drivers participated in this research by fulfilling questionnaires. The result shows that proactive behavior does not directly affect job satisfaction, but self-efficacy fully mediates the relationship. Job crafting has an insignificant influence on job satisfaction, and thus, this variable cannot mediate the relationship between job satisfaction and proactive behavior. The major finding of this study suggests that self-efficacy, which is their belief that they can overcome the challenges and achieve their goals, is very central to shaping job satisfaction of the online drivers.

빅데이터 분석을 이용한 이러닝 수강 후기 분석 (e-Learning Course Reviews Analysis based on Big Data Analytics)

  • 김장영;박은혜
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.423-428
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    • 2017
  • 인터넷과 스마트 기기의 사용량 증가로 인해 다양한 교육정보와 많은 양의 데이터가 생성되어 빠르게 확산되고 있다. 최근 이러닝 이용률이 증가하면서 발생하는 빅데이터를 활용하여 학습자들의 교육 성과와 교육 시스템의 효과성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 교육 데이터 관련 연구 분야에 대한 관심이 높아지고 있으며 온라인에서 학습자들이 학습한 수많은 기록과 데이터들이 정보로 쌓이게 된다. 이에 본 논문에서는 이러닝 학습자들이 시스템에 남긴 수강 기록을 기반으로 학습자 현황에 대해 객관적으로 파악할 수 있도록 신경망 알고리즘인 Word2Vec을 적용하여 단어 간 유사도를 구하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. Word2vec을 이용하여 학습을 시키면 연관된 의미의 단어가 나타나게 되고 학습을 반복해 나가는 과정에서 점차 가까운 벡터를 지니게 된다. 또한 클러스터 알고리즘을 이용하여 명사, 동사, 형용사, 부사가 중심점에서 최소의 거리를 두고 같은 거리에 위치해 있음을 실험 검증하였다.

협상 해법을 이용한 이더리움 샤드 부하 균형 알고리즘 (Adaptive Load Balancing Algorithm of Ethereum Shard Using Bargaining Solution)

  • 백동환;김승욱
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권4호
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    • pp.93-100
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    • 2021
  • 블록체인의 확장성 문제를 해결하기 위한 이더리움 샤드 시스템은 부하 균형 문제가 존재하며 이는 그래프 분할 문제로 모델링된다. 본 논문에서는 게임 이론의 협상 해법을 사용하여 이더리움 샤드 시스템의 상반된 효용에 대한 협상이 가능한 적응적 온라인 가중그래프 분할 알고리즘을 제안한다. 게임 이론의 협상 해법은 상반된 효용의 협상점을 공정하게 결정할 수 있는 공리적 해법이다. 제안 알고리즘은 기존 온라인 그래프 분할 알고리즘을 가중그래프에 적용할 수 있도록 개선하였으며 대표적인 교섭 해법인 내쉬 협상 해법을 확장한 확장 내쉬 협상 해법을 사용하여 이더리움 시스템 상황을 고려한 설계를 통해 효과적으로 부하 균형을 수행하였다. 실험 결과, 대표적인 온라인, 오프라인 그래프 분할 알고리즘에 비해 최대 37% 우수한 성능을 보였다.

고객 온라인 구매후기를 활용한 추천시스템 개발 및 적용 (An Online Review Mining Approach to a Recommendation System)

  • 조승연;최지은;이규현;김희웅
    • 경영정보학연구
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    • 제17권3호
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    • pp.95-111
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    • 2015
  • 추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

로보트 매니퓰레이터에 대한 강건한 적응제어기 설계 (Robust adaptive controller design for robot manipulator)

  • 안수관;배준경;박종국;박세승
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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    • pp.177-182
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    • 1989
  • In this paper a new adaptive control algorithm is derived, with the unknown manipulator and payload parameters being estimated online. In practice, we may simplify the algorithm by not explicity estimating all unknown parameters. Further, the controller must be robust to residual time-varying disturbance, such as striction or torque ripple. Also, the reference model is a simple douple integrator and the acceleration input for robot manipulator consists of a proportion and derivative controller for trajectory tracking purposes. The validity of this control is confirmed in simulation where two-link robot manipulator shows the robust performances in spite of the existing nonlinear interaction and unknown parametrictings

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