기존의 태그 기반 시스템들은 콘텐츠에 태깅된 태그들을 활용한 단일 태그 매칭을 통해 검색결과를 제공함에 따라 정확도가 낮은 검색결과를 제공하고 있으며, 또한 사용자들이 콘텐츠에 태깅 시 태그간의 연관관계 및 우선순위는 고려하지 않아 태그가 가지고 있는 콘텐츠와 관련된 정보들을 효율적으로 제공하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 태그 기반 시스템에 적합한 태그간 의미 유사도를 추출하여 콘텐츠에 태깅된 태그들을 재 랭킹하기 위한 태그 랭킹 시스템을 제안하였다. 제안 시스템의 성능 평가는 이미지에 태깅된 태그(baseline)와 태그 동시출현 빈도수 기법을 적용한 랭킹(frequency) 결과를 본 논문에서 제안한 태그 랭킹 시스템에 의해 추출된 랭킹 결과와 비교 실험하였다.
The future will see all industries become technology-driven in the competitive global market place. Firms with deep technological roots and innovation strategies have some advantages. Business valuation of technology is critical to the future of firm's business. In this situation widely used scoring valuation is not enough to evaluate relative business competitiveness associated with technology and to assign its relative ranking category. Therefore, a more useful and comprehensive new valuation approach, which is called business composite index, is needed to complement and to enhance the existing scoring valuation approach. In this research, statistical factor analysis is applied to determine the common factors and to estimate associated weights. And business composite index, which is a kind of weighted scoring method, is derived based on the results of factor analysis. This research shows that business composite index is considered very useful to measure the business relative strength of individual technology and also to assign its relative ranking category instead of absolute ranking based on scoring valuation approach.
LHR(Landfill Site Hazard Ranking Model) was developed for ranking the relative hazard of landfill sites by using the method of value-structured approach. LHR consists of combining a multiattribute decision-making method with a Qualitative risk assessment approach. A pairwise com parisian method was applied to determine weights of landfill site factors related. To determine the hazard of landfill site, hydrogeological factors, waste characteristics factors and receptors factors were evaluated by LHR. LHR can help decision-makers prioritization of remediation of landfill sites through the relatively convenient and concise evaluation method of landfill site features related. LHR focuses mainly on pathways of groundwater and surfacewater for evaluating landfill hazard to receptors including humans. To validiate the applicability of LHR, Nanjido Landfill site, Metropolitan Landfill site, and Hwasung Landfill site were evaluated.
본 연구에서는 도시 하수관거시스템의 침수위험순위 평가를 위하여 엔트로피(Entropy) 기법 및 다기준 의사결정기법의 하나인 프로메티(Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations, PROMETHEE)를 적용하였다. 엔트로피와 프로메티를 이용한 침수위험순위 산정에 있어서 평가 대상이 되는 항목들은 두 가지의 접근방식으로 선정되었다. 먼저 침수발생 및 피해 규모에 영향을 미치는 인자로 지형 환경적 요인으로써 유역의 평균고도, 평균경사, 유역폭, 인구수 및 관밀도를 선정하였다. 또한 각 시스템별 침수가 가장 크게 발생하는 초과강우사상을 선정 및 적용하여 시스템내 월류발생량 및 발생지점 두 가지를 이용한 치수안전성 지수를 추가적으로 고려하였다. 본 논문에서 적용된 엔트로피기법과 프로메티에 의한 도시 하수관거시스템 침수위험순위 평가는 추후 하수관거 정비사업의 계획 및 추진에 있어서 각 시스템별 위험도에 따른 개량우선순위 결정 및 평가지표로서 활용될 수 있을 것이다.
Chemical Ranking and Scoring (CRS) system is a useful tool to screen priority chemicals of large body of substances. The relative ranking of chemicals based on CRS system has served as a decision-making support tools. Exposure potential and toxicity are significant parameters in CRS system, and there are differences in evaluating those parameters in each CRS system. In this study, the parameters of exposure potential, human toxicity, and ecotoxicity were extensively compared. In addition the scoring methods in each parameter were analyzed. The CRS systems considered in this study include the CHEMS-1 (Chemical Hazard Evaluation for Management Strategies), SCRAM (Scoring and Ranking Assessment Model), EURAM (European Union Risk Ranking Method), ARET (Accelerated Reduction/Elimination of Toxics), and CRS-Korea. An comparative analysis of the several CRS systems is presented based on their assessment parameters and scoring methods.
The phenomenon identification and ranking table (PIRT) is an important basis in the nuclear power plant (NPP) thermal-hydraulic analysis. This study focuses on the importance ranking of the input parameters when lacking the PIRT, and the target scenario is the small break loss of coolant accident (SBLOCA) in a pressurized water reactor (PWR) CPR1000. A total of 54 input parameters which might have influence on the figure of merit (FOM) were identified, and the sensitivity measure of each input on the FOM was calculated through an optimized moment-independent global sensitivity analysis method. The importance ranking orders of the parameters were transformed into the Savage scores, and the parameters were categorized based on the Savage scores. A parameter importance ranking table for the SBLOCA scenario of the CPR1000 reactor was obtained, and the influences of some important parameters at different break sizes and different accident stages were analyzed.
Type-1 fuzzy value is used to show the uncertainty in a given value. But there exist many situations that it needs to be extended to type-2 fuzzy value because it is difficult to determine the crisp membership function itself. Intrinsically type-2 fuzzy values are more expressive and powerful than type-1 fuzzy values, but, at the same time, more difficult to be compared or ranked . In this paper, a ranking method for type-2 fuzzy values is proposed. It is based on the satisfaction function which shows the possibility that one type-2 fuzzy value is greater than the other type-2 fuzzy value Some properties of the proposed method are also analyzed .
본 논문에서는 예전 논문의 기득권 현상을 해결하기 위해 한 논문이 현재 다른 논문들로부터 받은 참조뿐만 아니라, 해당 논문의 잠재적인 참조도 함께 고려하는 랭킹 방안을 제안한다. 더 나아가, 논문의 정확한 랭킹 측정을 위해 두 논문 간의 내용 연관성도 함께 고려하는 랭킹 방안을 제안한다. 마지막으로, 실제 논문 데이터를 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 방안의 우수성을 입증한다.
인터넷 상에 단백질 및 관련 데이터의 축적에 따라, 도메인에 기반하여 단백질의 상호작용을 계산적으로 예측하는 많은 기법들이 제안되었다. 그러나, 대부분의 기법들이 예측에서 낮은 정확도와 복수개의 단백질 쌍에 대한 상호작용 가능성들 간에 순위 정보를 제공하지 못하는 등의 한계로 인하여 실무 적용에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 도메인 조합 기반 단백질 상호작용 예측 기법을 재평가하고 상호작용하는 것으로 예측되는 복수개의 단백질 쌍들에서 이들의 상호작용 가능성들 간에 순위를 부여하는 방법을 제시한다. 순위 부여 방법은 도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 방법의 틀 내에서 확률 식을 고안하여 제시한다. 제시된 순위 부여 기법을 사용함으로써, 상호작용을 하는 것으로 예측된 단백질 쌍들간에 상호작용 가능성이 좀 더 높은 것을 구별해 낼 수 있다. 또한 순위 부여 기법의 검증 과정에서 학습에 사용된 단백질 집단의 PIP(Primary Interaction Probability)값과 일치된 PIP값을 가지는 단백질 쌍 그룹의 경우에는, 상호작용 확률과 예측 정확도 사이에 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 밝기변화를 예측하기 어려운 일정한 크기의 관심 물체를 검출하기 위하여, 밝기순위 특징과 이론 이용한 물체식별기법을 제안한다. 제안하는 밝기순위 특징은 밝기값의 분포가 균일하도록 영상을 정규화하여 나타낸 것으로, 적외선 영상과 같이 검출대상 물체의 밝기분포를 쉽게 예측하기 어려운 경우에 적합한 특징이다. 제안하는 식별기법은 주어진 후보영역이 검출대상 물체의 학습영상들에 대해 밝기순위가 부합하는 정도를 수치화하여 각각의 후보영역을 물체와 비물체로 식별한다 제안하는 기법을 통하여 별도의 후보영역 선정과정 없이도 일정한 크기의 관심 물체에 대해 화소단위의 검출결과를 획득할 수 있다. 실험에서는 적외선 자동차 영상을 이용하여 밝기순위특징이 적외선 영상 내 물체식별에 적합함을 보이고, 잡음 및 물체의 크기변화, 기울어짐이 존재하는 상황에서의 검출결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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