Data mining is the process of discovering hidden, non-trivial patterns in large amounts of data records in order to be used very effectively for analysis and forecasting. Because hundreds of variables give rise to a high level of redundancy and dimensionality with time complexity, they are more likely to have spurious relationships, and even the weakest relationships will be highly significant by any statistical test. Hence cluster analysis is a main task of data mining and is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar to each other than to those in other groups. In this paper system implementation is of great significance, which defines a new definition based on information-theoretic entropy and analyse the analogue behaviors of objects at hand so as to address the measurement of uncertainties in the classification of categorical data. The sources were taken from a survey aimed to identify of job guidance from students in high school pyeongtaek. we show how variable precision information-entropy based rough set can be used to group student in each section. It is proved that the proposed method has the more exact classification than the conventional in attributes more than 10 and that is more effective in job guidance for students.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.63-68
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2019
Recently, the United States and China have declared a 25% retaliatory tariff for the partner country products of 50 billion dollar scale. "Trade war" is getting full swing. Such conflicts between economic powers may spread to Japan like the domino phenomenon following the EU (European Union) and become bigger in the global trade war. As a result, Korea has an economic system with a high degree of external dependence, and there is an expert's analysis that it will become the largest victim of the global trade war. If the WTO Dispute Settlement Authority approves this US 301 retaliation measure in the same way as the past case (US-EU hormone-treated beef imports), the United States will not import any Chinese imported products Chinese products) can be imposed. If the US launches a special 301 or super 301, which is stronger than the regular 301, then China is very likely to enforce US retaliation against it, and the trade war between the two countries could become a reality. This phenomenon is likely to have a negative impact on Korean companies. In particular, Korea, which is highly reliant on intermediate goods exports to China, is expected to suffer a great deal of damage. Therefore, Korea needs flexible response at home and abroad, it is necessary to enhance the autonomy of companies and protect export industries. Adjusting corporate tax rate as well as domestic industry height will be one way. The long-term (21 months) trade war between the United States and China has resulted in economic uncertainty. The resulting damage must be compensated. It is necessary to prepare the compensation through the economic council between countries. In the future, the punitive damage compensation system should be introduced.
Lee, Hwa Shim;Kim, Myung Soo;Kim, Jin Bok;Oh, Sang Hyup
Journal of the Korean Chemical Society
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v.42
no.4
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pp.432-442
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1998
Since the definition of pH, $pH=-Ioga_H$ is based on a single ion activity, pH values can not be determined with measurement itself, but require an approximation method. They are derived from EMF measurement of a liquid junction free cell using hydrogen and Ag/AgCl electrodes. Primary standard materials with certified pH values can be obtained with this approximation method. Standard buffer solutions are used to calibrate pH meters. Thus the accuracy of the pH values of standard buffer solutions limits the reliability of measured pH values can be obtained with this approximation method. Standard buffer solution are used to calibrate pH meters. Thus the accuracy of the pH values of standard buffer solutions limits the reliability of measured pH values of sample solutions. To certify the pH values, we have established the system for the primary standard measurement and certified the pH of buffer solutions in the range of 1.6∼12.5 pH unit within uncertainty of ${\pm}0.005$ pH unit.
Uncertainty of renewable energy such as photovoltaic(PV) power is detrimental to the flexibility of the power system. Therefore, precise prediction of PV power generation is important to make the power system stable. The purpose of this study is to forecast PV power generation using meteorological data including particulate matter(PM). In this study, PV power generation is predicted by support vector machine using RBF kernel function based on machine learning. Comparing the forecasting performances by including or excluding PM variable in predictor variables, we find that the forecasting model considering PM is better. Forecasting models considering PM variable show error reduction of 1.43%, 3.60%, and 3.88% in forecasting power generation between 6am~8pm, between 12pm~2pm, and at 1pm, respectively. Especially, the accuracy of the forecasting model including PM variable is increased in daytime when PV power generation is high.
So, Hyunchul;Jang, Taeil;Kim, Dong-Hyeon;Seol, Dong-Mun;Yoon, Kwangsik
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.60
no.5
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pp.55-67
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2018
The objectives of this study were to monitor organic farming upland compared with conventional upland field and to evaluate nutrient loads reduction of surface cover effect with long-term historical climate data. APEX(Agricultural Policy Environmental eXtender) model was validated with experimental data and used for assessing surface cover scenarios for 30-year simulation periods. The validated values of RMSE(Root Mean Square Error), RMAE(Root Mean Absolute Error), $R^2$ and E(Nash-Sutcliffe efficiency) for runoff were 1.17-1.37 mm/day, 0.28-0.45 mm/day, 0.88-0.90 and 0.82-0.94 in two treatments, respectively. Those for water quality (nitrogen) were 0.05-0.16 kg/ha, 0.52-0.75 kg/ha, 0.67-0.72 and 0.32-0.70 in two treatments, respectively, and therefore the validated model showed good agreement with the observed runoff and nitrogen load for the study period. When decreasing the surface cover rate of organic farming field to 75%, 50%, 25%, and 0% (conventional field), average annual runoff increased by 7%, 15%, 23% and 31%, respectively. Under same condition of decreasing the surface cover rate, average annual nitrogen loads increased by 1.4 times, 1.7 times, 2.0 times, and 2.3 times compared with organic farming field, respectively. This study showed that it is possible to present an appropriate surface cover ratio to maintain conventional production and minimize nonpoint sources pollution for organic farming system, although long-term monitoring is needed to determine its effects on environmental concerns, crop competition, and other uncertainty.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.5
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pp.823-829
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2006
In this paper presents approaches to the design of a hybrid fuzzy logic proportional plus conventional integral- derivative(fuzzy P+ID) controller in an incremental form. This controller is constructed by using an incremental fuzzy logic controller in place of the proportional term in a conventional PID controller. The PID type controller has been widely used in industrial application due to its simply control structure, easy of design, and inexpensive cost. However, control performance of the PID type controller suffers greatly from high uncertainty and nonlinearity of the system, large disturbances and so on. This paper presents a hybrid fuzzy logic proportional plus conventional integral derivative controller In comparison with a conventional PID controller, only one additional parameter has to be adjusted to tune the Fuzzy P+ID controller. In this case, the stability of a system remains unchanged after the PID controller is replaced by the Fuzzy P+ID controller without modifying the original controller parameters. Finally, the proposed hybrid Fuzzy P+ID controller is applied to BLDC motor drive. Simulation results demonstrated that the control performance of the proposed controller is better than that of the conventional controller.
It is necessary to develop an integration model which can account for various data acquired at different measurement scales in environmental thematic mapping with high-resolution ground survey data and relatively low-resolution remote sensing data. This paper presents and applies a multi-scale geostatistical methodology for downscaling of thematic maps generated from lowresolution remote sensing data. This methodology extends a traditional ordinary kriging system to a block kriging system which can account for both ground data and remote sensing data which can be regarded as point and block data, respectively. In addition, stochastic simulation based on block kriging is also applied to describe spatial uncertainty attached to the downscaling. Two downscaling experiments including SRTM DEM and MODIS Leaf Area Index (LAI) products were carried out to illustrate the applicability of the geostatistical methodology. Through the experiments, multi-scale geostatistics based on block kriging successfully generated relatively high-resolution thematic maps with reliable accuracy. Especially, it is expected that multiple realizations generated from simulation would be effectively used as input data for investigating the effects of uncertain input data on GIS model outputs.
Self-adaptive software is software that adapts by itself to system requirements about the recognized problems without stopping the software cycle. In order to reduce the unnecessary adaptation in the system having the critical points, we propose proactive approach which can predict the future operation after a critical point. In this paper, we predict the future operation after a critical point using a hybrid model to deal with the characteristics of the observed data with the linear and non-linear pattern. The operation of the prediction method is determined on a timing decision indicator based on the prediction accuracy. The two main points of contributions of this paper are to reduce uncertainty about the future operation by predicting the situation after a critical point using hybrid model and to reduce unnecessary adaptation implementation by deciding a timing based on a timing decision indicator.
A lead slowing-down spectrometer (LSDS) system is under development to analyze isotopic fissile content that is applicable to spent fuel and recycled material. The source neutron mechanism for efficient and effective generation was also determined. The source neutron interacts with a lead medium and produces continuous neutron energy, and this energy generates dominant fission at each fissile, below the unresolved resonance region. From the relationship between the induced fissile fission and the fast fission neutron detection, a mathematical assay model for an isotopic fissile material was set up. The assay model can be expanded for all fissile materials. The correction factor for self-shielding was defined in the fuel assay area. The corrected fission signature provides well-defined fission properties with an increase in the fissile content. The assay procedure was also established. The assay energy range is very important to take into account the prominent fission structure of each fissile material. Fission detection occurred according to the change of the Pu239 weight percent (wt%), but the content of U235 and Pu241 was fixed at 1 wt%. The assay result was obtained with 2~3% uncertainty for Pu239, depending on the amount of Pu239 in the fuel. The results show that LSDS is a very powerful technique to assay the isotopic fissile content in spent fuel and recycled materials for the reuse of fissile materials. Additionally, a LSDS is applicable during the optimum design of spent fuel storage facilities and their management. The isotopic fissile content assay will increase the transparency and credibility of spent fuel storage.
Objectives: The purpose of the study is to investigate the opinions of some local clinical dental hygienists on medical personnel of dental hygienists. It will be for provide the Future dental hygienist basic data necessary for medical personnel. Methods: A self-reported questionnaire was completed by 171 dental hygienists in Busan and Gyeongnam from December 1, 2017 to January 31, 2018. Structured questionnaires were uesd for analysis. The questionnaire consisted of general characteristics of the subjects(7 items), medical personnel necessity and opinions of dental hygienist(2 items), the opinions of distinction of the task between dental hygienists and other personnel(2 items), many frequency task in the dental clinic. The collected data were analyzed using frequency, percentage, descriptive statistics and ANOVA using IBM SPSS VER 20.0. Results: 89.5% of the dental hygienists required medical personnel of dental hygienist, the opinions on the necessity were as follows: 'role and quality improvement as oral health professionals', 'lack of legislation and application of dental hygienists duties'. There was no difference reason between dental hygienists and other personnel on duties, the reason were investigated to uncertainty of dental hygienist system, lack of dental hygienist workforce, dentists lack awareness of dental hygienist expertise. There was surveyed by the current many frequency duties in the dental clinic, assist for dental treatment, Oral health education and counselling, Preventive dental treatment. Conclusions: Legal guarantees for clinical dental hygienists work are absolutely required. Therefore, relevant government agencies and related organizations should resolve the contradiction of the legal system of medical law and medical technicians. The clinical dental hygienists should be promoted to medical personnel through the amendment of the medical law so that the duties practiced by the dental hygienist can be matched with the legal practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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