Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.222-225
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2006
한국은 다른 나라에 비해 많은 인터넷 사용자를 가지고 있다. 이에 비례해서 한국의 인터넷 유저들은 Spam Mail에 대해 많은 불편함을 호소하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 다양한 Feature Weighting, Feature Selection 그리고 문서 분류 알고리즘들을 이용한 한국어 스팸 문서 Filtering연구에 대해 기술한다. 그리고 한국어 문서(Spam/Non-Spam 문서)로부터 영사를 추출하고 이를 각 분류 알고리즘의 Input Feature로써 이용한다. 그리고 우리는 Feature weighting 에 대해 기존의 전통적인 방법이 아니라 각 Feature에 대해 Variance 값을 구하고 Global Feature를 선택하기 위해 Max Value Selection 방법에 적용 후에 전통적인 Feature Selection 방법인 MI, IG, CHI 들을 적용하여 Feature들을 추출한다. 이렇게 추출된 Feature들을 Naive Bayes, Support Vector Machine과 같은 분류 알고리즘에 적용한다. Vector Space Model의 경우에는 전통적인 방법 그대로 사용한다. 그 결과 우리는 Support Vector Machine Classifier, TF-IDF Variance Weighting(Combined Max Value Selection), CHI Feature Selection 방법을 사용할 경우 Recall(99.4%), Precision(97.4%), F-Measure(98.39%)의 성능을 보였다.
A strategic decision making on location selection for product transportation includes many tangible and untangible factors. To choose the best locations is a difficult job in the sense that objectives usually conflict with each other. In this paper, we consider a multi stage multi criteria transshipment problem with different types of items to be transported from the sources to the destination points. For the optimization of the problem, a goal programming formulation will be presented in which the location selection for each product type will be determined under the multi objective criteria. In the study, we generalize the transshipment model with a variety of product types and finite number of different intermediate nodes between origins and destinations. For the selection of the criteria we selected the costs(fixed cost and transportation cost), location numbers, and unsatisfied demand for each type of products in multi stage transportation, which are the main goals in transshipment modelling problems. The related conditions are also modelled through linear formats.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.2
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pp.231-235
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2004
According to revealing the DNA sequence of human and living things, it increases that a demand on a new computational processing method which utilizes DNA sequence information. In this paper we propose a classification algorithm based on negative selection of the immune system to classify DNA patterns. Negative selection is the process to determine an antigenic receptor that recognize antigens, nonself cells. The immune cells use this antigen receptor to judge whether a self or not. If one composes n group of antigenic receptor for n different patterns, they can classify into n patterns. In this paper we propose a pattern classification algorithm based on negative selection in nucleotide base level and amino acid level.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.3
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pp.477-493
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2011
The IEEE 802.16 mobile multi-hop relay (MMR) task group 'j' (TGj) has introduced the multi-hop relaying concept in the IEEE 802.16 Wireless MAN, wherein a relay station (RS) is employed to improve network coverage and capacity. Several RSs can be deployed between a base station and mobile stations, and configured to form a tree-like multi-hop topology. In such architecture, we consider the problem of a path selection through which the mobile station in and outside the coverage can communicate with the base station. In this paper, we propose a new path selection algorithm that ensures more efficient distribution of resources such as bandwidth among the relaying nodes for improving the overall performance of the network. Performance of our proposed scheme is compared with the path selection algorithms based on loss rate and the shortest path algorithm. Based on the simulation results using ns-2, we show our proposal significantly improves the performance on throughput, latency and bandwidth consumption.
In existing literature on multiple-input multiple-output (MIMO) relaying communication systems, antenna selection is often implemented by maximizing the channel capacity or the output single-to-noise ratio (SNR). In this paper, we propose an energy-efficient low-complexity antenna selection scheme for MIMO relaying communication systems. The proposed algorithm is based on beamforming and maximizing the Frobenius norm to jointly optimize the transmit power, number of active antennas, and antenna subsets at the source, relaying and destination. We maximize the energy efficiency between the link of source to relay and the link of relay to destination to obtain the maximum energy efficiency of the system, subject to the SNR constraint. Compared to existing antenna selection methods forMIMO relaying communication systems, simulation results demonstrate that the proposed method can save more power in term of energy efficiency, while having lower computational complexity.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.9
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pp.7-13
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2018
Recent advancement in data gathering technique improves the capability of information collecting, thus allowing the learning process between gathered data patterns and application sub-tasks. A pattern can be associated with multiple labels, demanding multi-label learning capability, resulting in significant attention to multi-label feature selection since it can improve multi-label learning accuracy. However, existing evolutionary multi-label feature selection methods suffer from ineffective search process. In this study, we propose a evolutionary search process for the task of multi-label feature selection problem. The proposed method creates large set of offspring or new feature subsets and then retains the most promising feature subset. Experimental results demonstrate that the proposed method can identify feature subsets giving good multi-label classification accuracy much faster than conventional methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.2
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pp.171-177
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2019
This paper aims to find the most effective feature selection method for the sake of opinion mining tasks. Basically, opinion mining tasks belong to sentiment analysis, which is to categorize opinions of the online texts into positive and negative from a text mining point of view. By using the five product groups dataset such as apparel, books, DVDs, electronics, and kitchen, TF-IDF and Bag-of-Words(BOW) fare calculated to form the product review feature sets. Next, we applied the feature selection methods to see which method reveals most robust results. The results show that the stacking classifier based on those features out of applying Information Gain feature selection method yields best result.
The purpose of this study was to understand the influence of instant noodle's selection attribution on satisfaction and to empirically analyze whether or not grade (elementary schoolchildren, middle school students, high school students) plays a moderating role in the relationship between selection attribution and satisfaction. Further, this study examined the differences in demographic characteristics among two groups of subjects divided by instant noodle's selection attribution. Based on a total of 1021 samples, this study verified a total of 3 hypotheses using the SPSS program. Data were analyzed by frequency analysis, chi-square, t-test, factor analysis, reliability analysis, cluster analysis, discriminant analysis, and hierarchical regression analysis. Results of the study were as follows. There were three different instant noodle's selection attributions among the children and adolescents investigated: internal element, external element, and company reliability. The multiple regression results show that internal element (=.391), external element (=.239), and company reliability (=.063) among customers' selection attributions had significant positive effects on satisfaction. In addition, the effect of selection attribution upon satisfaction was partially moderated according to grade. Further, cluster analysis divided subjects into two groups according to instant noodle's selection attribution: high-selection group vs. low-selection group. The wo groups of subjects classified by instant noodle's selection attribution were also different from each other in demographic characteristics. Limitations and future research directions are also discussed.
Statement of problem: Shade selection has traditionally been accomplished by visual examination, which is particularly relevant to the shade selection of anterior teeth, but the subjective nature of visual analysis can lead to errors in shade matching. Recently shade selection systems have been developed to provide a more objective and scientific approach to understanding and clarifying shade selection. Purpose : The purpose of this study was analysis of various shade analyzing equipment with the goal of providing a more objective shade selection. Materials and method: Visual shade matching system selection(Vita Lumin Vacuum shade guide, Vitapan 3D Master shade guide) and mechanical shade matching method($ShadeEye^{(R)}$-EX Chroma Meter, $Shadescan^{TM}$ System) used for this study. The shade guide tap specimens for 10 extracted maxillary anterior teeth were produced by selecting shades using each shade matching system. The accuracy of the selection of shades for the teeth and fabricated specimens were evaluated by analyzing the calculated shade difference(${\Delta}E^*$), using a spectrophotometer and calculating the output of value $L^*,\;a^*,\;b^*$. Results and conclusion: The results show that the average ${\{Delta}E^*$ value (difference of shade) of the shade tap specimens to the actual specimen decreased in the following order: Vita Lumin Vacuum Shade Guide(VL), $ShadeEye^{(R)}$-EX Chroma Meter(SE) Vitapan 3D Master Shade guide(V3), and $Shadescan^{TM}$ System(55) : and that there are significant statistical differences between the VL and SS (p<0.05). In the analysis of the ${\Delta}E^*$ (difference of shade) value,40% of the VL group was found to be less than 3.3 (limit value of shade tap specimens clinically acceptable), 60% in the V3 group, 50% in the SE group, and 80% in the SS group.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1317-1325
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2016
The purpose of this paper is to explain the factors affecting the wage of the vocational high school graduates. We particularly examine the effectiveness of controlling sample selection bias by employing the Tobit model and Heckman sample selection model. The major results are as follows. First it is shown that the Tobit model and Heckman sample selection model controlling sample selection bias is statistically significant. Hence all the independent variables seem to be statistically consistent with the theoretical model. Second, gender was statistically significant, both in the probability of employment and the wage. Third, the employment probability and wage of Maester high school graduates were shown to be high compared to all other graduates. Fourth, the higher parent's income, the higher are both the employment probability and the wage. Finally, parents education level, high school grade, satisfaction, and a number of licenses were found to be statistically significant, both in the probability of employment and wages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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