KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1406-1423
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2014
Multi-mode device which combines multiple access technologies into a device will offer more cost-effective solution than a sole access implementation. Its concurrent multipath transfer (CMT) technology can transmit media flows over multiple end-to-end paths simultaneously, which is essential to select at least two paths from all available paths. At real networks, different paths are likely to overlap each other and even share bottleneck, which can weaken the path diversity gained through CMT. Spurred by this observation, it is necessary to select multiple independent paths as much as possible to avoid underlying shared bottleneck between topologically joint paths. Recent research in this context has shown that different paths with shared bottleneck can weaken the path diversity gained through CMT. In our earlier work, a grouping-based multipath selection (GMS) mechanism is introduced and developed. However, how to estimating the selection is still to be resolved. In this paper, we firstly introduce a Selection Correctness Index (SCI) to evaluate the correctness of selection results in actual CMT experiment. Therefore, this metric is helpful to discuss and validate the accuracy of the output paths. From extensive experiments with a realized prototype, the proposed scheme provides better evaluation tool and criterion in various network conditions.
The purpose of this study was to determine the relationship between body cathexis and clothing satisfaction. The questionnaire was administered to 458 female college students in Daegu and Sangju and the results were obtained as follows. From the questionnaire, the 14 body parts were categorized into 4 factors, these being weight/girth, lower body, face, height/length. The bust girth was not included into one of these 4 factors. Subjects were dissatisfied with all of their body parts, especially with thigh, hip girth in the lower part of the body, as well as their weight. According to the Rohrer Index distribution, 99.2% of respondents were thin or normal, but means of respondents' satisfaction scores on weight and height were very low. To measure clothing satisfaction two factors were included, these being 'satisfaction with one's clothing selection ability' and 'satisfaction with one's own clothes'. The respondents were quite neutral on their clothing selection ability and their own clothes. Two factors about clothing satisfaction were correlated negatively. All of body cathexis factors were correlated positively with 'satisfaction with one's clothing selection ability' and were correlated slightly negatively with 'satisfaction with one's own clothes'.
This paper addresses B-spline curve approximation of a set of ordered points to a specified toterance. The important issue in this problem is to reduce the number of control points while keeping the desired accuracy in the resulting B-spline curve. In this paper we propose a new method for error-bounded B-spline curve approximation based on adaptive selection of dominant points. The method first selects from the given points initial dominant points that govern the overall shape of the point set. It then computes a knot vector using the dominant points and performs B-spline curve fitting to all the given points. If the fitted B-spline curve cannot approximate the points within the tolerance, the method selects more points as dominant points and repeats the curve fitting process. The knots are determined in each step by averaging the parameters of the dominant points. The resulting curve is a piecewise B-spline curve of order (degree+1) p with $C^{(p-2)}$ continuity at each knot. The shape index of a point set is introduced to facilitate the dominant point selection during the iterative curve fitting process. Compared with previous methods for error-bounded B-spline curve approximation, the proposed method requires much less control points to approximate the given point set with the desired shape fidelity. Some experimental results demonstrate its usefulness and quality.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.457-465
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2012
본 연구의 목적은 한국대학교육협의회 대학정보공시센터의 '대학알리미'에서 주요 대학지표들을 분석하고, 지표들 간의 연관성과 통계적 모형을 추정하는데 있다. 먼저 상관계수에 대한 통계적 검정을 이용하여 변수들 간의 통계적으로 유의한 상관성을 추정하고, 이들 주요 지표들의 모형을 추정하기 위해서 회귀분석 방법의 변수선택 방법을 이용하여 회귀 방정식을 추정하여 변수들 간의 연관성을 조사하였다. 변수선택의 판정기준에 따른 방법으로 전진선택법과 후진제거법, 단계별 회귀방법을 사용하였다.
오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
This paper presents a HVDC site selection algorithm to increase transfer capability using VSC HVDC system which can control active power as well as reactive power. Using normal powerflow results and simple index $k_r$ the HVDC site selection algorithm is enhanced and more tightly-coupled transmission lines are identified in a domain of generators.
In the process of crossbreeding, the linkage disequilibria between the quantitative trait loci (QTL) and their linked markers were reduced gradually with increasing generations. To study the potential of QTL mapping using the crossbred population, we presented a mixed effect model that treated the mean allelic value of the different founder populations as the fixed effect and the allelic deviation from the population mean as random effect. It was assumed that there were fifty QTLs having effect on the trait variation, the population mean and variance were divided to each QTL in founder generation in our model. Only the additive effect was considered in this model for simulation. Six schemes (S1-S6) of crossbreeding were studied. The selection index was used to evaluate the synthetic breeding value of two traits of the individual in the scheme of S2, S4 and S6, and the individuals with high selection index were chosen as the parents of the next generation. Random selection was used in the scheme of S1, S3 and S5. In this study, we premised a QTL explained 40% of the genetic variance was located in a region of 20 cM by the linkage analysis previously. The log likelihood ratio (log LR) was calculated to determine the presence of a QTL at the particular chromosomal position in each of the generations from the fourth to twentieth. The profiles of log LR and the number of the highest log LR located in the region of 5, 10 and 20 cM were compared between different generations and schemes. The profiles and the correct number reduced gradually with the generations increasing in the schemes of S2, S4 and S6, but both of them increased in the schemes of S1, S3 and S5. From the results, we concluded that the crossbreeding population undergoing random selection was suitable for improving the resolution of QTL mapping. Even experiencing index selection, there was still enough variation existing within the crossbred population before the fourteenth generation that could be used to refine the location of QTL in the chromosome region.
본 연구는 국내 주요 침엽수종인 소나무, 잣나무, 낙엽송을 대상으로 거리종속 경쟁지수 모델 및 경쟁목 선정방법에 따른 최적 경쟁지수 모형을 선발하고, 수종별 간벌강도 및 입목밀도에 따른 경쟁지수 특성을 분석하고자 하였다. 사용자료는 강원도와 경상북도의 국유림 내 분포하는 소나무림, 잣나무림, 낙엽송림을 대상으로 각 2회씩 조사된 표준지 80개소의 총 240개 시험구 내 입목정보를 활용하였다. 경쟁지수가 산출된 입목 수는 수종별로 소나무 1126본, 잣나무 4093본, 낙엽송 3399본 이었다. 최적 경쟁지수 모형 선정을 위하여 흉고단면적 정수, 수고 및 지하고의 각도를 이용하여 경쟁목을 선정하는 방법을 고려하였으며, 기존 Lorimer, Martin-EK, Braathe, Heygi, Daniels 모델과 본 연구에서 제안한 Modified Daniels 모델까지 총 6가지 경쟁지수 모델을 비교하였다. 최적 모형 선정을 위한 상관분석 결과, 흉고단면적 정수 $4m^2/ha$를 이용한 경쟁목 선정방법과 Modified Daniels 경쟁지수 모델이 이용된 모형에서 가장 좋은 상관이 나타나 최종적인 모형으로써 경쟁지수가 산출되었다. 임분특성에 따른 경쟁지수를 파악한 결과, 소나무, 잣나무, 낙엽송 모두 간벌강도가 강할수록 입목밀도가 낮을수록 경쟁지수는 낮아지는 경향이 나타났다.
This paper considers supplier selection process for e-business & ISO 9001 quality management system environments. Determining suitable suppliers in the electronic commerce has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions is usually complex and unstructured. In this paper, a Quality Estimated Supplier Selection (QESS) model is proposed to deal with the supplier selection problems in the e-business(Business to Business: B to B). In the supplier selection, quality management factors will be considered for the first time, and then price, and delivery etc. In the first level, we deal with the quality management factors such as quality management audit, product test, engineering man-power, capability index and training time etc., based on the five point scale. In the second level, a QESS model determines the final solution by considering factors such as price, production lead-time and delivery time.
본 논문에서는 시간영역 및 주파수영역 성능지수와 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 이용한 자기부상 RGV(Rail-Guided Vehicle)의 최적 PID 제어기 설계 기법을 제안한다. 일반적으로 RGV에 적용되는 흡인식 자기부상시스템은 시스템 자체의 불안정성을 내포하고 있으며, 오버슈트 및 정착시간을 고려한 설계가 요구되기 때문에 기존의 성능지수함수로는 원하는 성능을 얻기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 먼저 PID 제어기 설계에 사용되는 성능지수함수를 분석하고, 자기부상 RGV에 적합한 시간영역 및 주파수영역 성능을 고려한 새로운 성능지수 함수를 제안하였다. 또한, 클론선택 최적화기법을 적용하여 성능이 향상된 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 제안하였다. 제안된 최적화 알고리즘과 성능지수함수의 성능을 평가하기 위하여 단순 유전자 알고리즘과 기존의 군집 최적화 기법인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 비교 시뮬레이션을 하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 최적화 기법들에 비해 자기부상 RGV의 최적 제어기 설계에 더 효과적임을 시뮬레이션을 통해 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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