The objective of this paper is to propose a knowledge-based fuzzy post adjustment so that unstructured problems can be solved more realistically by expert systems. Major part of this mechanism forcuses on fuzzily assessing the influence of various external factors and accordingly improving the solutions of unstructured problem being concerned. For this purpose, three kinds of knowledge are used : user knowledge, expert knowledge, and machine knowledge. User knowledge is required for evaluating the external factors as well as operating the expert systems. Machine knowledge is automatically derived from historical instances of a target problem domain by using machine learning techniques, and used as a major knowledge source for inference. Expert knowledge is incorporate dinto fuzzy membership functions for external factors which seem to significantly affect the target problems. We applied this mechanism to a prototyoe expert system whose major objective is to provide expert guidance for stock market timing such as sell, buty, or wait. Experiments showed that our proposed mechanism can improve the solution quality of expert systems operating in turbulent decision-making environments.
In most of the recent research literature, network performance is expressed in terms of network engineering measures such as delay or loss. These performance measures are important to network owners and operators, but it is believed that user preferences should be the primary consideration which drives the resource allocation scheme. A network is only as valuable as its users perceive it to be. Therefore, it is advocated that the users themselves determine relative traffic priorities. This paper describes the role of feedback in network resource allocation, which could be part of a user-oriented framework for network operation and control. Feedback mechanism can also be used to improve the two types of efficiency in the network; network efficiency and economic efficiency.
Generating a project network of a specific construction project is very time consuming and difficult task in the field. To effectiviely automate and support the planning process, we design a case-based project planning expert system inspired by the fact a human expert project planner uses previous cases for planning a new project. A construction project case consist of its specific characteristics and the corresponding project network (i.e. project plan). Using frame based representation. we represent the project features affecting the progress network and the entities composing the project plan such as the buildings, construction methods, WBS (work breakdown structure), activities, and resources. The project planning process runs through most similar case retrieval, case adaptation, and user requirement satisfaction. We represent the construction domain knowledge for each procedure using constraints and rules. We develop the methodology for constraint-based case adaption. Case adaptation process mainly consist of activity generation/deletion and predecence constraint satisfaction, for which we develop the dynamic constraint generation method and connect user-level requirement representation the system-level network modification knowledge. The methodology is being applied to the prototype for apartment construction project planning.
By managing not only geographical information but also various kinds of attribute data. GIS presents useful information for decision-makings. Most of decision-making problems using GIS can be formulated into network-optimization problems. In this study we deal with the implementation of network optimization system that extracts data from the database in GIS. solves a network optimization problem and present optimal solutions through GIS' graphical user interface. We design a nitwork optimization system and present some implementation techniques by showing a prototype of the network optimization system. Our network optimization system consists of three components : the interface module for user and GIS the basic network the program module the advanced network optimization program module. To handle large-scale networks the program module including various techniques for large sparse networks is also considered, For the implementation of the network optimization system we consider two approaches : the method using script languages supported by GIS and the method using client tools of GIS. Finally some execution results displayed by the prototype version of network optimization system are given.
본 논문은 도서관 소장자료의 서지정보와 저작권이 있는 저작물, 사실정보, 인명정보의 디지털화와 관련한 저작권 문제를 검토하였다. 인터넷 상의 저작물 자체의 이용과 링크에 의한 저작물 이용과 관련한 문제점을 분석하였으며, 구축된 데이터베이스의 관내에서의 이용자 서비스와 관외의 이용자 요구에 응한 저작물 전송서비스와 관련된 법적 문제점도 조사하였다. 끝으로 현 상황 하에서 디지털도서관을 구현하기 위한 저작권 대책의 기본 방향을 제시하였다.
The market basket data in the form of a binary user-item matrix or a binary item-user matrix can be modelled as a binary classification problem. The binary logistic regression approach tackles the binary classification problem, where principal components are predictor variables. If users or items are sparse in the training data, the binary classification problem can be considered as a cold-start problem. The binary logistic regression approach may not function appropriately if the principal components are inefficient for the cold-start problem. Assuming that the market basket data can also be considered as a special regression problem whose response is either 0 or 1, we propose three supervised learning approaches: random forest regression, random forest classification, and elastic net to tackle the cold-start problem, comparing the performance in a variety of experimental settings. The experimental results show that the proposed supervised learning approaches outperform the conventional approaches.
One of the difficulties in using the current Boolean-based information retrieval systems is that it is hard for a user, especially a novice, to formulate an effective Boolean query. One solution to this problem is to let the system formulate a query for a user from his relevance feedback documents in this research, an intelligent query reformulation mechanism based on ID3 is proposed and the sensitivity of its retrieval effectiveness, i.e., recall, precision, and E-measure, to various input settings is analyzed. The parameters in the input settings is the number of relevant documents. Experiments conducted on the test set of Medlars revealed that the effectiveness of the proposed system is in fact sensitive to the number of the initial relevant documents. The case with two or more initial relevant documents outperformed the case with one initial relevant document with statistical significances. It is our conclusion that formulation of an effective query in the proposed system requires at least two relevant documents in its initial input set.
This study developed a variable demand traffic assignment model by stable dynamics. Stable dynamics, suggested by Nesterov and do Palma[19], is a new model which describes and provides a stable state of congestion in urban transportation networks. In comparison with the user equilibrium model, which is based on the arc travel time function in analyzing transportation networks, stable dynamics requires few parameters and is coincident with intuitions and observations on congestion. It is therefore expected to be a useful analysis tool for transportation planners. In this study, we generalize the stable dynamics into the model with variable demands. We suggest a three stage optimization model. In the first stage, we introduce critical travel times and dummy links and determine variable demands and link flows by applying an optimization problem to an extended network with the dummy links. Then we determine link travel times and path flows in the following stages. We present a numerical example of the application of the model to a given network.
The firm leading community that is built to achieve firm's ad hoc purpose has two interested parties, operator and user. The success of the firm leading community, therefore, can be driven by meeting the needs of both parties. Most studies of the community, however, have focused not on operator but on user so far. This study identifies two variables-operating activities and organizational support-as success factors of firm leading community based on prior studies and analyzes them in term of the operator of firm leading community through 2nd in-depth interview. The result of study shows that organizational support affects operating activities and then both operating activities and organizational support affect the success of the firm leading community.
멀티미디어 시스템(Multimedia system)이란 단일 매체(Media)를 통해서 정보를 한가지 형태로 제공하던 종래의 방식과는 달리 필요한 정보를 문자, 오디오, 비디오, 그래픽스 등 여러 가지 매체를 통하여 다양한 형태로 제공해 줄 수 있는 시스템이다. 본 연구에서는 멀티미디어 시스템의 고유특성상 인간공학 연구가 필요한 여러가지 요소들을 고찰하여 보고, 이를 바탕으로 사용자 인터페이스(User interface)의 전반적인 사용편의성(Usability)에 영향을 미치는 주요 설계변수들을 추출하였다. 멀티미디어 시스템에서의 인간공학적 고려요소를 도출하기 위한 기본 작업으로서 멀티미디어 시스템을 사용자(user), 작업(task), 인터페이스(interface), 정보형태(information type), 환경(environment)의 5가지 구성요소로 나누고 이들 구성요소들 간의 연관관계를 멀티미디어 시스템의 설계에 필요한 기본구조(framework)의 형태로 정리하였다. 이러한 구성요소에 관련된 인간공학적 설계변수들을 상세히 조사하고, 조사된 90여개의 설계변수들 중 연구가 미진한 변수 또는 사용편의성에 영향을 많이 미칠수 있는 변수들만 추출하여 주요 변수들을 설정하였으며 이 변수들은 체계적인 연구계획(Research plan) 설정에 입력자료로 사용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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