International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.161-165
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2009
Increase of multimedia information in Web requires a new method to manage and service multimedia documents efficiently. This paper proposes a conceptual object grouping method by fuzzy filtering, which is automatically constituted based on increase of multimedia documents. The proposed method composes subsumption relations between conceptual objects automatically using fuzzy filtering of the document objects that are extracted from domains. Grouping of such conceptual objects is regarded as subsumption relation which is decided by $\mu$-cut. This paper proposes $\mu$-cut, FAS(Fuzzy Average Similarity) and DSR(Direct Subsumption Relation) to decide fuzzy filtering, which groups related document objects easily. This paper used about 1,000 conceptual objects in the performance test of the proposed method. The simulation result showed that the proposed method had better retrieval performance than those for OGM(Optimistic Genealogy Method) and BGM(Balanced Genealogy Method).
Single formative language created by the standardization of industrial society carries a cell constructive aspect. Such space structural form made gigantic buildings, which has a symbolism as an independent object. Such space shows a morphological symbolism by public preference but it did not establish essential meaning of a shape or concentrated relation. In this regard, this paper tries to show organic similarity of structural formality of small commercial space (patterned space), which was made by the continuity of concentrated patterns not an object of dualistic unit features. Therefore, this study analyzed the cultural, commercial and public space based upon systematical concept and features. Systematical space formality that makes multilateral relation between human, environment and a thing is a concentrated view point by relational features not by the cluster displayed by hierarchical features. Systematical space of small patterned space emphasized its appropriateness of expansion and creating diversified spaces unlike gigantic symbolic buildings.
본논문은 지금까지 집락분석방법에서 많이 사용되는 유사도 또는 비유사도의 정의 및 이들의 수학적 성질을 알아보고, 또한 이들에 의해서 생성되는 비유사도 행렬을 이용하여 계층적 집락분석을 실시하였다. 이 경우에 가정된 초기의 집락 구조를 정확하게 잘 재생시킬 수 있는 비유사도의 측정방법과 계층적 응집법의 상호 관계를 질적자료와 양적자료 각각에 대하여 고찰하고, 이들에 관련된 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
Attention has been focused recently on the concept of shared cognition which encompasses the notion that effective team members hold knowledge that is overlapping and complementary with teammates. This shared cognition is expected to improve team effectiveness. In contrast to the continued efforts in developing theoretical approach of shared cognition, empirical studies are meager. Thus, we conducted an empirical study to investigate the role of shared cognition on team effectiveness. This study classifies shared cognition into two types, team mental model and transactive memory system, by shared meaning. A total of 121 new product development teams in the IT industry were surveyed for the data collection. The results of analysis can be summarized as follows: first, team mental model has a positive influence on team performance, team innovative behavior and team learning effect. And the relation with team mental model and team performance is moderated by the similarity of knowledge structure among the expert. Second, transactive memory system has a positive influence on team performance, team innovative behavior and team learning effect.
To increase the quality of the system in the subjective-type question grading and document classification, we need the paragraph detection. But it is not easy because it is accompanied by semantic analysis. Many researches on the paragraph detection solve the detection problem using the word based clustering method. However, the word based method can not use the order and dependency relation between words. This paper suggests the paragraph detection system using syntactic-semantic relation between words with the Korean syntactic-semantic analysis. This system is the hybrid system of word based, concept based, and syntactic-semantic tree based detection. The experiment result of the system shows it has the better result than the word based system. This system will be utilized in Korean subjective question grading and document classification.
The funning process in the symbolism of dress can be approached by the semiotics of C. S. Pierce. According to Pearce\ulcorners theory, symbiosis consists of sign, its object, and interpret ant. Especially Pierce classifies the sign into three categories; icon, index, and symbol. The icon is based on the similarity in properties and forms, and the index is based on the actual connection with their objects, while the symbol is based on the association of interpret ant. This classification method can be considered as a theoretical base for symbol of ritual dress. On the other hand, it was discussed the analyzing method of the concept of dress same (symbolic element) by introducing the isolate concept of structuralism for explaining how the symbol reveals itself. So it is discussed the several concepts of structuralism; the concept of relation syntagmatique and relation paradigmatique, the relation binaries, and the units. It would be also necessary to consider dimension of context in addition to dimension of dress itself for the dimension of total symbolic elements of ritual dress. It is proposed that the above developed dress symbol elements should be used for under\ulcornerstanding the society or culture that includes the elements by introducing the symbolic anthropology such as V. Turner's three dimensions of symbol.
The distribution pattern of mineral nutrients, among various Parts of Korea ginseng (Panax ginseng C.A. Meyer) was investigated to understand ginseng nutrition by simple correlation analysis. Five·year old ginseng plants grown under four different nutritional environments were sampled and separated into leaf, petiole, stem, rhizome, cortex and epidermis of tap foot, central part of tap root, cortex and epidermis of lateral root, central part of lateral root, fine root in the middle of truly, for chemical analysis. Between mineral nutrients in root, N and P showed highly significant positive correlation each other and with Mg and Cu while all other elements (K, Ca, Mg, Fe, Mn, Zn, Cu, B) showed highly significant positive correlation each other. In shoot, number of mineral nutrient pairs haying significant relation was much less than in root. (Negative: P with Ca or B, K with N, Fe, Mn or Cu, Positive: N with Mg, Fe, Mn or Cu, K with Zn, Ca with Mg, Zn, or B, Fe Mn Cu each other, Mn with B.) The number of pairs having significant correlation in whole plant was approximately the same as the number in root but three of them showed significant negative correlation. The distribution pattern similarity of mineral contents among various parts was also discussed in relation to physiological significance in Korea ginseng plant.
Nash의 관측평균순간단위도의 신뢰구간을 결정하는 기법을 개발하였다. 이 방법은 두 매개변수를 Box-Cox 변환과 유역의 상사성관계식을 이용하여 이변수정규분포의 확률변수화하고 이들의 선형 상관관계를 이용한 통계적 추정과정과 더불어 parametric bootstrap 방법을 이용한 단위도의 신뢰구간 산정 등으로 구성된다. 또한 이 방법은 미계측유역에 대한 단위도 추정에도 이용이 가능한 특징을 갖고 있다. 위천유역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 제시된 방법론은 단위도의 불확실성을 평가하고 그리고 미계측 유역에 대한 매개변수 추정에 있어서 적절한 대안임을 확인할 수 있었다.
To reduce the expenses for development a novel drug, systems biology has been studied actively. Target prediction, a part of systems biology, contributes to finding a new purpose for FDA(Food and Drug Administration) approved drugs and development novel drugs. In this paper, we propose a classification model for predicting novel target genes based on relation between target genes and disease related genes. After collecting known target genes from TTD(Therapeutic Target Database) and disease related genes from OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man), we analyzed the effect of target genes on disease related genes based on PPI(Protein-Protein Interactions) network. We focused on the distinguishing characteristics between known target genes and random target genes, and used the characteristics as features for building a classifier. Because our model is constructed using information about only a disease and its known targets, the model can be applied to unusual diseases without similar drugs and diseases, while existing models for finding new drug-disease associations are based on drug-drug similarity and disease-disease similarity. We validated accuracy of the model using LOOCV of ten times and the AUCs were 0.74 on Alzheimer's disease and 0.71 on Breast cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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