Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.2
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pp.111-124
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2011
The apartment' share of the housing has steadily increased and property assets have been valued in importance as the one of asset value. Information retrieval system using internet is particularly active in the real estate market. However, user satisfaction on real estate information system is not very high, and there is a lack of research on real estate retrieval to increasing efficiency until now. This study presents a new knowledge information system developed to consider region-related factor and individual-related factor in the real estate market. In addition it enables a real estate knowledge system to search various preferential requirements for buyers such as school district, living convenience, easy maintenance as well as price. We made a survey of the search condition preference of experts on 30 real estate agents and then analyzed the result using AHP methodology. Furthermore, this research is to build apartment ontology using semantic web technologies to standardize various terminologies of apartment information and to show how it can be used to help buyers find apartments of the interest. After designing architecture of a real estate knowledge information system, this system is applied to the Busan real estate market to estimate the solutions of retrieval through Multi-Attribute Decision Making(MADM). Based on the results of the analysis, we endowed the buyer and expert's selected factors with weights in the system. Evaluation results indicate that this new system is to raise not only the value satisfaction of user, but also make it possible to effectively search and analyze the real estate through entropy analysis of MADM. This new system is to raise not only the value satisfaction of buyer's real estate, but also make it possible to effectively search and analyze the related real estate, consequently saving the searching cost of the buyers.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.2
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pp.165-172
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2010
In clinical data minig, choosing the optimal subset of features is such important, not only to reduce the computational complexity but also to improve the usefulness of the model constructed from the given data. Moreover the threshold values (i.e., cut-off points) of selected features are used in a clinical decision criteria of experts for differential diagnosis of diseases. In this paper, we propose a fuzzy discretization approach, which is evaluated by measuring the degree of separation of redundant attribute values in overlapping region, based on spatial distribution of data with continuous attributes. The weighted average of the redundant attribute values is then used to determine the threshold value for each feature and rough set theory is utilized to select a subset of relevant features from the overall features. To verify the validity of the proposed method, we compared experimental results, which applied to classification problem using 668 patients with a chief complaint of dyspnea, based on three discretization methods (i.e., equal-width, equal-frequency, and entropy-based) and proposed discretization method. From the experimental results, we confirm that the discretization methods with fuzzy partition give better results in two evaluation measures, average classification accuracy and G-mean, than those with hard partition.
Kim, Gyung-Hyun;Kim, Dong-Jin;Lim, Jong-Kwon;Park, Mi-Yun;Lee, Min-Jae
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.671-679
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2016
Bridges, which constitute one of the key facilities in a social infrastructure, are easily accessed and used by users, so that keeping their performance above a certain level is essential. According to various cases in the U.S., Japan and Europe with a long construction history, it is expected that the maintenance cost of bridges in Korea will increase continuously in the future, so a rational decision making system based on engineering factors is necessary to optimize the performance of and maintain them by allocating the limited budget efficiently. This study is a preliminary basic study for the purpose of developing a common asset management system for managing all of the bridges and maintaining the level of service provided by them. The scope of this preliminary study is limited to bridges in urban areas. The bridge asset management system for bridges in urban areas, their level of service (LOS) and performance measure (PM) were developed by carrying out a workshop consisting of both experts and stakeholders. The analysis on the weights of the value and performance measure for each performance indicator was carried out by using the multi-attribute utility theory and the AHP method. In order to confirm the application of the weight of the performance measure and value of the performance indicator, six bridges in an example city were selected, LOS analysis was applied and its results were reviewed.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.4_1
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pp.311-318
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2014
The data of buildings and structures take over large portions of the mapping database with large numbers. Furthermore, those shapes and attributes of building data continuously change over time. Due to those factors, the efficient methodology of updating database for following the most recent data become necessarily. This study has purposed on extracting needed data, which has been changed, by using overlaying analysis of new and old dataset, during updating processes. Following to procedures, we firstly searched for matching pairs of objects from each dataset, and defined the classification algorithm for building updating cases by comparing; those of shape updating cases are divided into 8 cases, while those of attribute updating cases are divided into 4 cases. Also, two updated dataset are set to be automatically saved. For the study, we selected few guidelines; the layer of digital topographic map 1:5000 for the targeted updating data, the building layer of Korea Address Information System map for the reference data, as well as build-up areas in Gwanak-gu, Seoul for the test area. The result of study updated 82.1% in shape and 34.5% in attribute building objects among all.
In the machine learning techniques, the sampling strategy of the training data affects a performance of the prediction model such as generalizing ability as well as prediction accuracy. Especially, in landslide susceptibility analysis, the data sampling procedure is the essential step for setting the training data because the number of non-landslide points is much bigger than the number of landslide points. However, the previous researches did not consider the various sampling methods for the training data. That is, the previous studies selected the training data randomly. Therefore, in this study the authors proposed several different sampling methods and assessed the effect of the sampling strategies of the training data in landslide susceptibility analysis. For that, total six different scenarios were set up based on the sampling strategies of landslide points and non-landslide points. Then Random Forest technique was trained on the basis of six different scenarios and the attribute importance for each input variable was evaluated. Subsequently, the landslide susceptibility maps were produced using the input variables and their attribute importances. In the analysis results, the AUC values of the landslide susceptibility maps, obtained from six different sampling strategies, showed high prediction rates, ranges from 70 % to 80 %. It means that the Random Forest technique shows appropriate predictive performance and the attribute importance for the input variables obtained from Random Forest can be used as the weight of landslide conditioning factors in the susceptibility analysis. In addition, the analysis results obtained using specific sampling strategies for training data show higher prediction accuracy than the analysis results using the previous random sampling method.
We conducted an analysis of a selected region from the FCRAO $^{12}CO$ Outer Galaxy Survey. The selected region is located between galactic longitude $117^{\circ}$ and $124^{\circ}$ with the velocity of -23 km $s^{-1}. Molecular clouds in this region show a peculiar velocity field, protruding from the Local Arm population. The selected region is divided into 7 clouds by spatial location. Though we were not able to identify the direct driving source for peculiar velocity of our target region, we find that there are several internal YSOs or star forming activities; there are many associated sources like an outflows, a high-mass protostellar candidate and $H_2O$ maser sources. We attribute the driving energy source to older generation of episodic star formation. Masses of main clouds(cloud 1-4) estimated using a conversion factor from $^{12}CO$ luminosity are larger than $10^4M_{\odot}$. Other components have a small mass as about $10^3M_{\odot}$. Among main clouds, cloud 2 and 4 seem to be marginally gravitational bound systems as their ratio of $M_{CO}$ to $M_{VIR}$ is about $2{\sim}3$, and the internal velocity dispersion is larger than the centroid velocity dispersion. Total mass estimated using a conversion factor from $^{12}CO$ luminosity is $7.9{\times}10^4M_{\odot}$.
Even though the importance of reading voters' share of mind increases in political campaign, there is no research which analyzes engagement in perspective of political campaign. Therefore, the purpose of this research is to calculate political engagement index which is qualitative indicator about political campaign's immersion in candidate in perspective of engagement and provide scientific data for political advertisement and publicity strategy. For this purpose, A and B candidates who ran for 18th president in December 19th, 2012 are selected for subjects of the research. The young people whose voter participations are low in this presidential election are selected as subjects for responding questionnaire and are surveyed. This research is qualitative evaluation which tires to supplement a limit of qualitative analysis of content by surpassing quantitative evaluation including advertisement, promotion, public opinion on politics, ratings, etc. Evaluation attribute is designed to distribute 8 PEI into 0~100 score. If PEI is more than 50, then the score indicates immersion above average. If PEI is lower than 50, then the score indicates immersion below average. The model of the research will contribute to development of methodological research of political campaign strategy. Also, in the future, this model can be used as micro-targeting in each political campaign's election strategy.
in a software development, the design or architecture prior to implementing the software is essential for the success. This paper presents a case that we successfully designed a software architecture of radiation monitoring system (RMS) for HANARO research reactor currently operating in KAERI by applying the quality attribute-driven design method which is modified from the attribute-driven design (ADD) introduced by Bass[1]. The quality attribute-driven design method consists of following procedures: eliciting functionality and quality requirements of system as architecture drivers, selecting tactics to satisfy the drivers, determining architectures based on the tactics, and implementing and validating the architectures. The availability, maintainability, and interchangeability were elicited as duality requirements, hot-standby dual servers and weak-coupled modulization were selected as tactics, and client-server structure and object-oriented data processing structure were determined at architectures for the RMS. The architecture was implemented using Adroit which is a commercial off-the-shelf software tool and was validated based on performing the function-oriented testing. We found that the design method in this paper is an efficient method for a project which has constraints such as low budget and short period of development time. The architecture will be reused for the development of other RMS in KAERI. Further works are necessary to quantitatively evaluate the architecture.
Cherries (Prunus avium L) were selected at the light red (LR) and dark red (DR) stages of maturation. Soluble solid content and the physicochemical properties of fresh 'Bing' cherries were analyzed to identify an instrumental nondestructive attribute reflecting changes in sweetness. Soluble solid content was significantly correlated with various physicochemical properties (firmness, color, and acid level) in LR-stage cherries. In DR-stage cherries, only firmness was positively correlated with soluble solid content. A positive correlation was found between soluble solid content and firmness of 200 randomly selected cherries. Thus, flesh firmness may be a useful quality factor indicating potential consumer acceptance of 'Bing' cherries.
The purpose of this study is to develop Korean-style tractors of international comp etitive advantage which satisfy consumers' needs based on the research of large size ones. The overall process of this study is to generate appropriate design process and to apply quantitative analysis method to each steps of it and finally to suggest objective product design development system. For this, we firstly selected important trac -tor design concepts from the analysis of current market and consumer perception, next did conjoint analysis with the extract -ed design attributes and attribute levels. Finally, we decided preferred designs of ea -ch segments based on conjoint analysis. Here we selected only one most preferred tractor design of all due to narrow domest -ic market situation. This study may contribute to the customer oriented design development with the appli cation to many other fields of design. Also, it may contribute to all design related not only academic fields but to practitional fields.
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