• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.360-376
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• 2020

Many heuristic attribute reduction algorithms have been proposed to find a single reduct that functions as the entire set of original attributes without loss of classification capability; however, the proposed reducts are not always perfect for these multiclass datasets. In this study, based on a probabilistic rough set model, we propose the class-oriented attribute reduction (COAR) algorithm, which separately finds a reduct for each target class. Thus, there is a strong dependence between a reduct and its target class. Consequently, we propose a type of ensemble constructed on a group of classifiers based on class-oriented reducts with a customized weighted majority voting strategy. We evaluated the performance of our proposed algorithm based on five real multiclass datasets. Experimental results confirm the superiority of the proposed method in terms of four general evaluation metrics.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.929-938
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• 2009

This paper presents a novel control methodology for communication network based nonlinear systems with time delay nature. We construct a nominal nonlinear control law for representing a linear model and a reset control system which is aimed for corrective control strategy to compensate system error due to uncertain time delay through wireless communication network. Next, online neural control approach is proposed for overcoming nonstationary statistical nature in the network topology. Additionally, DBN (Dynamic Bayesian Network) technique is accomplished for modeling of its dynamics in terms of casuality, which is then utilized for estimating prediction of system output. We evaluate superiority and reliability of the proposed control approach through numerical simulation example in which a nonlinear inverted pendulum model is employed as a networked control system.

• Advances in aircraft and spacecraft science
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• 제10권6호
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• pp.521-543
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• 2023

Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) models are extensively employed in industrial settings for the purpose of simulating intricate fluid flows. However, these models are subject to certain limitations. Notably, disparities persist in the Reynolds stresses when comparing the RANS model with high-fidelity data obtained from Direct Numerical Simulation (DNS) or experimental measurements. In this work we propose an approach to mitigate these discrepancies while retaining the favorable attributes of the Menter Shear Stress Transport (SST) model, such as its significantly lower computational expense compared to DNS simulations. This strategy entails incorporating an explicit algebraic model and employing a neural network to correct the turbulent characteristic time. The imposition of realizability constraints is investigated through the introduction of penalization terms. The assimilated Reynolds stress model demonstrates good predictive performance in both in-sample and out-of-sample flow configurations. This suggests that the model can effectively capture the turbulent characteristics of the flow and produce physically realistic predictions.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권3호
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• pp.165-179
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• 2024

Although firms with advanced analytics and machine learning (which is often called AI) capabilities are considered to be highly successful in the market by making decisions and actions based on quantitative analysis using data, the scarcity of historical data and the lack of right data infrastructure are the problems for the organizations to perform such projects. The objective of this study, is to identify a road map for the organization to reach data capability maturity to become AI matured organizations. First, this study defines the terms, AI capability, data capability and AI matured organization. Then using content analyses, organizations' data practices performed for AI system development and operation are analyzed to infer a data capability roadmap to become an AI matured organization.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제42권4호
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• pp.931-943
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• 2024

Accurately identifying brain tumors is crucial for medical imaging's precise diagnosis and treatment planning. This study presents a novel approach that uses cutting-edge image processing techniques to automatically segment brain tumors. with the use of the Pyramid Network algorithm. This technique accurately and robustly delineates tumor borders in MRI images. Our strategy incorporates special algorithms that efficiently address problems such as tumor heterogeneity and size and shape fluctuations. An assessment using the RESECT Dataset confirms the validity and reliability of the method and yields promising results in terms of accuracy and computing efficiency. This method has a great deal of promise to help physicians accurately identify tumors and assess the efficacy of treatments, which could lead to higher standards of care in the field of neuro-oncology.

• 성인간호학회지
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• 제12권1호
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• pp.17-29
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• 2000

The purpose of this study is to find out the effects of depression on older adults' metamemory and memory performances. The subjects of the study consisted of 103 older adults over the age of 60 who are living in Kangwon Province. Some data were collected by means of the interview method, using questionnaires for metamemory (MIA questionnaire by Hultsch, et al., 1988), and depression(GDS by Yesavage and Sheikl, 1986). Other data were collected by a testing method on the memory performance, such as the immediate word recall task, the delayed word recall task, the word recognition task(Elderly Verbal Learning Test by Kyung Mi Choi, 1998), and the face recognition task(Face Recognition Task tool developed by this study). The results of this study were as follows: 1) The average point of depressed older persons' metamemory is 3.2 on a 5 point scale and was significantly lower than nondepressed older persons' point of 3.6. Looking into each sub-concept of metamemory, depressed persons' points are higher in terms of task(4.1), but are lower in terms of change(2.3), locus(2.6), and strategy(2.9) in comparison with nondepressed persons' points. 2) Depressed older persons' memory performances are all significantly lower than nondepressed person's, especially in terms of face recognition task(t=7.26, p<.0082) and word recognition task(t=6.58, p<.01). 3) In both depressed and nondepressed persons, metamemory has a close correlation with all memory tasks. In particular, depressed older persons' correlation is higher across the board, especially in memory self-efficacy of metamemory(r=.36 - .49) in comparison with nondepressed persons. 4) According to the results of analysis on the relations between metamemory and memory performances of each memory task using canonical analysis, in the case of depressed older persons, strategy, locus, capability and task have high correlation with word recognition task and delayed word recall task. Also in the case of nondepressed persons, achievement, strategy, change and locus variable have high correlation with face recognition task and immediate word recall task. As mentioned above, depression variables have a negative effect on older persons' metamemory and memory performance. In conclusion, when we care for depressed older persons with less memory ability, we have to consider the outcomes of this study are relevant. In addition, it is necessary to develop nursing intervention in order to prevent memory loss and improve memory performance in depressed older persons.

• 동양고전연구
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• 제73호
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• pp.249-279
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• 2018

본 논문은 손자병법의 '전략'을 분석하고, 이를 현대사회, 특히 기업경영에 접목하는 시도를 통해 손자병법의 현대적 응용가치를 검증하기 위한 것이다. 군대는 전쟁에서 피해와 희생을 최소화하고 빠른 시간 내에 승리를 얻기 위해 '전쟁전략'을, 기업은 최소비용으로 최대이윤을 내기 위해 '경영전략'을 사용한다. 손자병법의 '세(勢)', '응변력(應變力)', '궤도(詭道)'로 구성되는 전략의 3요소는 현대 기업경영에서의 '내부자원 분석', '외부환경 분석', '정보관리'와 연결된다. 전략의 수립단계에서 손자병법에서는 '선지(先知)', '묘산(廟算)', '군쟁(軍爭)'을 포함하는 '선승전략(先勝戰略)'의 중요성을 강조하였는데, 이는 현대 기업경영에서 '선지'는 3C분석 중 경쟁자분(competitor)과 벤치마킹으로, '묘산'은 SWOT분석과 4P's분석으로, '군쟁'은 포지셔닝전략과 시장선점전략으로 표현되고 있다. 전략의 실행단계에서 '기습전략(奇襲戰略)', '허실전략(虛實戰略)', '분합전략(分合戰略)'은 현대 기업경영에서 '기습전략'은 차별화전략과 집중화전략으로, '허실전략'은 정보관리와 합리적 포지셔닝으로, '분합전략'은 다각화전략, 집중화전략, 변화관리, 본원적 경쟁전략, 시너지효과 등으로 발현되고, 전략의 결실은 손자병법에서는 '전쟁의 승리', 현대 기업경영에서는 '경쟁우위'와 '이윤극대화'로 나타난다. 이처럼 손자병법의 전략은 표현과 방식에 있어서 약간의 차이가 있을 뿐 현대 기업의 경영전략과 궁극적으로 서로 상통하고 있어, 기원전 500년경에 쓴 병법서이지만 빠르게 변화하는 환경과 치열한 경쟁 속에 놓여 있는 현대의 기업들과 현대인들에게 경쟁의 원리와 승리의 비법을 깨닫는데 필요한 '큰 지혜'를 제공하고 있다는 것을 알 수 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권2호
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• pp.107-117
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• 2017

비전공 학부생을 대상으로 SW 교육을 시행하는 대학들이 점차 늘어가고 있다. 그러나 비전공 학생들은 프로그래밍 언어를 습득하는 과정에서 다양한 어려움들을 겪고 있으며, 그 효용성 측면에서 반대의 의견도 있는 것도 사실이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 디자인기반 소프트웨어 교육 모델(DBSEM: Design based software education model) 및 교육과정을 개발하고 지난 8년 동안 학부 비전공 학생들에게 적용하였다. 제안 기법에서는 '블록기반의 프로그래밍 도구'와 같은 특화된 교육 도구를 제공하되 컴퓨팅 사고 형성을 위한 '핵심모듈' 및 개념학습 모듈을 개발하고 이를 기반으로 하는 프로토타입 설계 모듈 그리고 코팅전략을 적용하였다. 그 결과 비전공의 학부 학생들도 누구나 쉽게 블록 기반의 스크립팅 도구를 학습하고 이를 통하여 컴퓨팅 사고의 핵심개념을 습득하는 성과를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.25-31
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• 2021

고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권2호
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• pp.333-349
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• 2021

4차산업혁명으로 인해 평생직업 능력개발을 위한 신기술 분야의 콘텐츠를 배울 수 있는 환경의 필요성이 높아져, 이에 K 대학의 온라인평생교육원은 스마트 학습 플랫폼인 STEP을 구축하였다. 본 연구에서는 STEP 학습자들의 유형에 대해 선행연구 및 타 플랫폼 사례분석, 학습자 대상의 설문조사 및 전문가 표적집단면접을 실행하고 이 결과들을 바탕으로 한 종합적인 분석을 실시하여 학습자 유형별 특징을 분류하였다. 그리고 도출된 결과를 활용하여 향후 STEP 학습자의 요구에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 방안을 수립하고자 하였다. 도출된 방안들은 다음과 같다. 학습 콘텐츠 난이도, 학습동기 조사 등은 상시적으로 관리할 필요가 있으며, 학습구성 측면에서 학습콘텐츠의 운영을 정교화해야 한다. 또한 전문성 있는 콘텐츠를 확보하고, 취약 학습자 관리 및 학습자 지원시스템 및 다양한 교육방식을 적극 도입하는 것이 필요하다.