• 제목/요약/키워드: Rule generation

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HCBKA 기반 IT2TSK 퍼지 예측시스템 설계 (Design of HCBKA-Based IT2TSK Fuzzy Prediction System)

  • 방영근;이철희
    • 전기학회논문지
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    • 제60권7호
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    • pp.1396-1403
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    • 2011
  • It is not easy to analyze the strong nonlinear time series and effectively design a good prediction system especially due to the difficulties in handling the potential uncertainty included in data and prediction method. To solve this problem, a new design method for fuzzy prediction system is suggested in this paper. The proposed method contains the followings as major parts ; the first-order difference detection to extract the stable information from the nonlinear characteristics of time series, the fuzzy rule generation based on the hierarchically classifying clustering technique to reduce incorrectness of the system parameter identification, and the IT2TSK fuzzy logic system to reasonably handle the potential uncertainty of the series. In addition, the design of the multiple predictors is considered to reflect sufficiently the diverse characteristics concealed in the series. Finally, computer simulations are performed to verify the performance and the effectiveness of the proposed prediction system.

CBP 시장 체제하에서의 전력수급계획 수립 체계에 관한 연구 (A Study on the Generation Expansion Planning System Under the Cost Based Pool)

  • 한석만;김발호
    • 전기학회논문지
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    • 제58권5호
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    • pp.918-922
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    • 2009
  • The power expansion planning is large and capital intensive capacity planning. In the past, the expansion planning was established with the proper supply reliability in order to minimize social cost. However, the planning cannot use cost minimizing objective function in the power markets with many market participants. This paper proposed the power expansion planning process in the power markets. This system is composed of Regulator and GENCO's model. Regulator model used multi-criteria decision making rule. GENCO model is very complex problem. Thus, this system transacted the part by several scenario assuming GENCO model.

도메인 지식을 이용한 랩퍼에서 규칙 생성 정확도 향상 (Improving Rule Generation Precision for Wrappers using Domain Knowledge)

  • 정창후;서정현;류범종;맹성현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.662-664
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    • 2003
  • 기존의 도메인 지식 기반의 랩퍼 학습 방법은 도메인에 대한 정보를 바탕으로 해당 정보 소스에 대한 렙퍼를 생성한다. 응응 분야에 맞게 정의된 도메인 지식을 이용함으로써 정보 소스에서 제공하는 다양한 텍스트의 의미와 형태를 이해할 수 있다. 그러나 정보 소스에서 제공되는 모든 텍스트에 의미 인식의 근거가 되는 레이블이 붙어서 제공되는 것이 아니기 매문에, 도메인 지식만을 이용해서 랩퍼를 학습하는 방법은 한계에 부딪힐 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 인터넷에 존재하는 다양한 웹 정보 소스에서 효율적이고 정확하게 랩퍼를 생성할 수 있도록 하는 도매인 지식 기반의 확률적 랩퍼 생성 시스템을 제안한다. 효율적이고 정확한 랩퍼 생성 시스템을 구축하기 위해서 도메인 지식뿐 아니라 상세 정보로 연결되어 있는 하이퍼렁크와 엔티티 인식을 위한 확률모델을 이용하였다. 이렇게 여러 가지 방법을 적용함으로써 사용자의 개입없이 다양한 정보 소스에 대해서 보다 추출 성능이 좋은 랩퍼를 생성할 수 있다.

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와이블분포를 이용한 변전소 신뢰도 평가에 관한 연구 (A Study on the Substation Reliability Assessment Using Weibull Distribution)

  • 김광원
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제51권1호
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    • pp.7-14
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    • 2002
  • In power system study, relibility assessment has been an important topic during past several decards because sudden power interruption can bring about enormous economic loss. although the size of a substation is smaller than that of generation system or transmission system, switching actions after fault(s) make reliability assessment of substation rather complex situations such as switching actions easily and permit various probability distributions in describing substation elements. Despite this ability of Monte Carlo simulation, one-parameter exponential distribution is still popular in this reliability assessment. This paper examines the characteristics of several two-parameter probability distributions, and offers new parameter decision rule based on average and variance of the target to be modelled. In case study, this paper shows the profits by using Weibull distribution which is one of two-parameter probabilistic distributions instead of exponential one.

레이더 파형 연구 - 다위상 시퀀스 (A Study on Radar Waveform - Polyphase Sequence)

  • 양진모;김환우
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.673-682
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    • 2010
  • This paper describes and analyzes a various generation methods of the mutually orthogonal polyphase sequences with low cross-correlation peak sidelobe and low autocorrelation peak sidelobe levels. The mutual orthogonality is the key requirement of multi-static or MIMO(Multi-Input Multi-Output) radar systems which provides the good target detection and tracking performance. The polyphase sequences, which are generated by SA(Simulated Annealing) and GA(Genetic Algorithm), have been analyzed with ACF(Autocorrelation Function) PSL(Peak Sidelobe Level) and CCF(Crosscorrelation Function) level at the matched filter output. Also, the ambiguity function has been introduced and simulated for comparing Doppler properties of each sequence. We have suggested the phase selection rule for applying multi-static or MIMO systems.

네트워크기반 침입탐지 룰 자동생성을 위한 기계학습알고리즘의 비교분석 (Analysis of Machine Learning Algorithm for Automatic Rule Generation on Network base Intrusion Detection)

  • 김현정;원일용;황숙희;이창훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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    • pp.857-860
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    • 2002
  • 현재의 침입탐지 시스템은 전문가의 수작업을 통해 공격에 대한 룰을 만들어 왔다. 최근 급속도로 증가하고 있는 새로운 공격 패턴에 대한 즉각적인 대처를 위해 침입탐지 시스템에서의 자동 룰 생성은 이미 중요한 관심사로 부각되고 있다. 본 논문에서는 자동 롤 생성을 위하여 적용될 수 있는 알고리즘의 효율성을 비교하기 위하여, 몇 가지 알고리즘을 대상으로 비교 실험을 하였다. 본 실험 결과는 앞으로 자동 룰 생성을 위한 알고리즘 선택에 지침서 역할을 할 수 있을 것이다.

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테스트 환경 개선을 위한 테스트케이스 자동 생성 알고리즘 연구 (A Study on the Testcase Automatic Generation Algorithm for Improving Test Environment)

  • 원예인;이장행;김지운;권오승;손윤식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.664-667
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    • 2019
  • 소프트웨어 개발 주기의 마지막 단계인 테스팅 단계의 가치 및 중요도가 높아짐에 따라, 소프트웨어 테스팅 자동화 도구에 대한 수요 역시 비례하여 증가하는 추세이다. 이에 테스트 자동화 도구를 개발하여 테스트 기간 및 소요 인력, 비용을 감소시킴과 동시에 테스트 성능은 유지 혹은 개선시켜 소프트웨어 품질을 향상시키고자 한다. 본 연구에서는 Rule-based random testing 을 위한 테스트케이스 자동 생성 프로그램을 개발하고 이를 위한 테스트케이스 자동 생성 알고리즘을 제안한다.

침입탐지시스템에서 False Positive 감소를 위한 탐지규칙 패턴 생성 기법 (Advanced Rule Pattern Generation Method for False Positive Reduction on Intrusion Detection System)

  • 이석원;이택규;최명렬
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.380-383
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    • 2015
  • 오용 탐지모델 기반의 침입탐지시스템은 새로운 사이버 공격을 탐지하기 위해 지속적으로 탐지규칙을 생성해야 한다. 공격에 대한 특징을 정확히 식별하지 못하고 탐지규칙을 생성할 경우 많은 false positive를 발생시키며, 이로 인해 침해사고 대응시간이 늦어진다. 본 논문에서는 침입탐지시스템에서 탐지된 이벤트의 true positive와 false positive 데이터를 Keyword Tree의 node에 경로를 지나가는 횟수를 누적하는 값을 포함시킨 자료구조를 기반으로 비교분석하여 false positive를 감소시킬 수 있는 탐지규칙 패턴 생성 기법을 제안한다.

Contextual Modeling and Generation of Texture Observed in Single and Multi-channel Images

  • Jung, Myung-Hee
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.335-344
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    • 2001
  • Texture is extensively studied in a variety of image processing applications such as image segmentation and classification because it is an important property to perceive regions and surfaces. This paper focused on the analysis and synthesis of textured single and multiband images using Markov Random Field model considering the existent spatial correlation. Especially, for multiband images, the cross-channel correlation existing between bands as well as the spatial correlation within band should be considered in the model. Although a local interaction is assumed between the specified neighboring pixels in MRF models, during the maximization process, short-term correlations among neighboring pixels develop into long-term correlations. This result in exhibiting phase transition. In this research, the role of temperature to obtain the most probable state during the sampling procedure in discrete Markov Random Fields and the stopping rule were also studied.

A Survey of Machine Translation and Parts of Speech Tagging for Indian Languages

  • Khedkar, Vijayshri;Shah, Pritesh
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권4호
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    • pp.245-253
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    • 2022
  • Commenced in 1954 by IBM, machine translation has expanded immensely, particularly in this period. Machine translation can be broken into seven main steps namely- token generation, analyzing morphology, lexeme, tagging Part of Speech, chunking, parsing, and disambiguation in words. Morphological analysis plays a major role when translating Indian languages to develop accurate parts of speech taggers and word sense. The paper presents various machine translation methods used by different researchers for Indian languages along with their performance and drawbacks. Further, the paper concentrates on parts of speech (POS) tagging in Marathi dialect using various methods such as rule-based tagging, unigram, bigram, and more. After careful study, it is concluded that for machine translation, parts of speech tagging is a major step. Also, for the Marathi language, the Hidden Markov Model gives the best results for parts of speech tagging with an accuracy of 93% which can be further improved according to the dataset.