Case-based reasoning is emerging as a leading methodology for the application of artificial intelligence. CBR is a reasoning methodology that exploits similar experienced solutions, in the form of past cases, to solve new problems. Hybrid model achieves some convergence of the wide proliferation of credit evaluation modeling. As a result, Hybrid model showed that proposed methodology classify more accurately than any of techniques individually do. It is confirmed that proposed methodology predicts significantly better than individual techniques and the other combining methodologies. The objective of the proposed approach is to determines a set of weighting values that can best formalize the match between the input case and the previously stored cases and integrates fuzzy sit concepts into the case indexing and retrieval process. The GA is used to search for the best set of weighting values that are able to promote the association consistency among the cases. The fitness value in this study is defined as the number of old cases whose solutions match the input cases solution. In order to obtain the fitness value, many procedures have to be executed beforehand. Also this study tries to transform financial values into category ones using fuzzy logic approach fur performance of credit evaluation. Fuzzy set theory allows numerical features to be converted into fuzzy terms to simplify the matching process, and allows greater flexibility in the retrieval of candidate cases. Our proposed model is to apply an intelligent system for bankruptcy prediction.
이 논문은 League of Legends (LOL) 게임의 승패를 예측하기 위하여 Deep Neural Network Model 시스템을 제안한다. 이 모델은 다양한 LOL 빅데이터를 활용하여 TensorFlow 의 Keras에 의하여 설계하였다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 데이터를 수집하여 그 중에서 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 이 모델은 Sigmoid, ReLu 와 Logcosh 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 15분 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 활성화, 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 활용 가능하다고 사료된다.
Numerical weather prediction experiments were carried out by applying topographic effects to reduce or enhance the solar radiation by terrain. In this study, x and ${\kappa}({\phi}_o,\;{\theta}_o)$ are precalculated for topographic effect on high resolution numerical weather prediction (NWP) with 1 km spatial resolution, and meteorological variables are analyzed through the numerical experiments. For the numerical simulations, cases were selected in winter (CASE 1) and summer (CASE 2). In the CASE 2, topographic effect was observed on the southward surface to enhance the solar energy reaching the surface, and enhance surface temperature and temperature at 2 m. Especially, the surface temperature is changed sensitively due to the change of the solar energy on the surface, but the change of the precipitation is difficult to match of topographic effect. As a result of the verification using Korea Meteorological Administration (KMA) Automated Weather System (AWS) data on Seoul metropolitan area, the topographic effect is very weak in the winter case. In the CASE 1, the improvement of accuracy was numerically confirmed by decreasing the bias and RMSE (Root mean square error) of temperature at 2 m, wind speed at 10 m and relative humidity. However, the accuracy of rainfall prediction (Threat score (TS), BIAS, equitable threat score (ETS)) with topographic effect is decreased compared to without topographic effect. It is analyzed that the topographic effect improves the solar radiation on surface and affect the enhancements of surface temperature, 2 meter temperature, wind speed, and PBL height.
우주방사선을 측정을 위해서는 측정장비의 신뢰성이 중요하다. 본연구는 이에 대한 실증으로 현재 우리나라에서 운영되고 있는 우주방사선 실측장비인 Liulin와 TEPC을 항공기에 탑재하여 인천과 로스엔젤레스 구간에서 측정하여 비교하였다. 또한 우주방사선량을 확인하기 위해서는 사전에 예측프로그램을 통한 분석이 필요하므로 FAA가 개발한 CARI-6M과 우리나라의 KREAM 프로그램을 사용하여 예측치를 도출하였다. 검증결과 2개의 장비는 허용수준인 20% 이내로 장비 신뢰도에 문제가 없었다. 또한, 예측프로그램도 각각의 차이가 매우 미세한 것으로 나타났다. 그러나 예측프로그램의 예측값과 실측치와는 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 따라서 이에 대한 보정이나 지속적인 연구를 통하여 예측치가 실측치와 유사하도록 프로그램을 보완하는 것이 요구된다.
Kim, Young-Jin;Ryu, Gil-Mi;Park, Chan;Kim, Kyu-Won;Oh, Berm-Seok;Kim, Young-Youl;Gu, Man-Bok
Genomics & Informatics
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제5권4호
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pp.143-151
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2007
To understand the mechanism of transcriptional regulation, it is essential to detect promoters and regulatory elements. Various kinds of methods have been introduced to improve the prediction accuracy of regulatory elements. Since there are few experimentally validated regulatory elements, previous studies have used criteria based solely on the level of scores over background sequences. However, selecting the detection criteria for different prediction methods is not feasible. Here, we studied the calibration of thresholds to improve regulatory element prediction. We predicted a regulatory element using MATCH, which is a powerful tool for transcription factor binding site (TFBS) detection. To increase the prediction accuracy, we used a regulatory potential (RP) score measuring the similarity of patterns in alignments to those in known regulatory regions. Next, we calibrated the thresholds to find relevant scores, increasing the true positives while decreasing possible false positives. By applying various thresholds, we compared predicted regulatory elements with validated regulatory elements from the Open Regulatory Annotation (ORegAnno) database. The predicted regulators by the selected threshold were validated through enrichment analysis of muscle-specific gene sets from the Tissue-Specific Transcripts and Genes (T-STAG) database. We found 14 known muscle-specific regulators with a less than a 5% false discovery rate (FDR) in a single TFBS analysis, as well as known transcription factor combinations in our combinatorial TFBS analysis.
In case of small motors, coil bundle occupies a large portion of stator in view of mass and volume as well as dynamics. It is observed through modal test on the stator of an IPM BLDC (interior permanent magnet brushless direct current) motor that coil bundle wound on the stator core causes the first and second natural frequencies to decrease by about 20-30% compared with those of bare stator. Especially the third natural frequency is newly observed below 3 KHz, which is not observed on the bare stator. It is found that at the third mode the end-coil and the core vibrate out of phase in radial direction. In this paper, the stator is dynamically modeled in terms of the core and the coil bundle consisting of the end-coil and the slot coil based on the above observations for the prediction of dynamic properties. The core can easily be modeled using finite element method with its actual material properties and geometric shape. The concept of equivalent bending stiffness is used for modeling of the end-coil so that predictions may match with the measured natural frequencies for the end-coil cut out of the stator. Although the same concept can be applied to the slot coil, separation of the slot coil from the stator is impractical. Therefore, equivalent bending stiffness of the slot coil is determined through iterative comparisons with the measurements of natural frequencies of the stator with the slot coil in it.
This paper presents the analysis of friction master curves for a sliding elastomer on rough granite. The hysteresis friction is calculated using an analytical model that considers the energy spent during the local deformation of the rubber due to surface asperities. The adhesion friction is also considered for dry friction prediction. The viscoelastic modulus of the rubber compound and the large-strain effective modulus are obtained from dynamic mechanical analysis (DMA). We accurately demonstrate the large strain of rubber that contacts with road substrate using the GW theory. We found that the rubber block deforms approximately to 40% strain. In addition, the viscoelastic master curve considering nonlinearity (at 40% strain) is derived based on the above finding. As viscoelasticity strongly depends on temperature, it can be assumed that the influence of velocity on friction is connected to the viscoelastic shift factors gained from DMA using the time-temperature superposition. In this study, we apply these shift factors to measure friction on dry granite over a velocity range for various temperatures. The measurements are compared to simulated hysteresis and adhesion friction using the Kluppel friction theory. Although friction results in the low-speed band match well with the simulation results, there are differences in the predicted and experimental results as the velocity increases. Thus, additional research is required for a more precise explanation of the viscoelastic material properties for better prediction of rubber friction characteristics.
With the development of the sharing economy, existing recommender services are changing from user-item recommendations to user-user recommendations. The most important consideration is that all users should have the best possible satisfaction. To achieve this outcome, the matching service adds information between users and items necessary for the existing recommender service and information between users, so higher-level data mining is required. To this end, this paper proposes a user-to-user matching service (UTU-MS) employing the prediction of mutual satisfaction based on learning. Users were divided into consumers and suppliers, and the properties considered for recommendations were set by filtering and weighting. Based on this process, we implemented a convolutional neural network (CNN)-deep neural network (DNN)-based model that can predict each supplier's satisfaction from the consumer perspective and each consumer's satisfaction from the supplier perspective. After deriving the final mutual satisfaction using the predicted satisfaction, a top recommendation list is recommended to all users. The proposed model was applied to match guests with hosts using Airbnb data, which is a representative sharing economy platform. The proposed model is meaningful in that it has been optimized for the sharing economy and recommendations that reflect user-specific priorities.
접촉식 다시점 3차원 영상시스템에서 관찰되는 이미지의 품질을 수치화 하기 위한 2 차원 화질함수가 고안되고 그 유효성은 실험적으로 증명되었다. 이 수식은 어떤 시 영역에서 영상 패널을 보았을 때 인식되는 영상이 몇 개와 어떤 시점영상의 혼합으로 이루어 지는가를 계산할 수 있게 한다. 계산된 영역에서 시청자의 눈에 투사되는 영상은 시스템 영상패널내의 위치에 따라 투사되는 시점영상들이 달라진다는, 수식의 예측이 실험적으로 증명되었다.
Computational benchmark calculations have been performed for CANDU DUPIC fuel lattice and core using a Monte Carlo code MCNP-4B with ENDF/B-V library. The eigenvalues of the DUPIC fuel lattice have been predicted by an integral transport code WIMS-AECL using ENDF/B-V library for different burnup steps and lattice conditions. The comparison has shown that the eigenvalues match those of MCNP-4B within 0.20% $\Delta$k difference between WIMS-AECL and MCNP-4B results. The calculation of a 2-dimensional CANDU core loaded with DUPIC fuel has shown that the eigenvalue predicted by a diffusion code RFSP using lattice parameters generated by WIMS-AECL matches that of MCNP-4B within 0.12%Δk and the largest bundle power prediction error is around 7.2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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