A5100413216- Machine Learning and Data Classification
- Machine Learning and Algorithms
- Advanced Computational Techniques and Applications
- Geographic Information Systems Studies
- Biometric Identification and Security
- Evolutionary Algorithms and Applications
- Data Mining Algorithms and Applications
- Neural Networks and Applications
- Monoclonal and Polyclonal Antibodies Research
- Data Stream Mining Techniques
- Optical Coatings and Gratings
- Consumer Perception and Purchasing Behavior
- Advanced Data Storage Technologies
- Protein purification and stability
- Mineral Processing and Grinding
- Advanced Antenna and Metasurface Technologies
- Domain Adaptation and Few-Shot Learning
- Technology Adoption and User Behaviour
- Metaheuristic Optimization Algorithms Research
- Semiconductor Lasers and Optical Devices
- Optimization and Mathematical Programming
- Efficiency Analysis Using DEA
- Water Systems and Optimization
- Face and Expression Recognition
- Advanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Samsung (South Korea)
2016-2025
Chosun College of Science & Technology
2012
San Diego State University
2002-2004
University of Wisconsin–Madison
1996-2002
A biosimilar is a biological medicinal product that contains version of the active substance an already authorized original product. Biosimilarity to reference (RP) in terms quality characteristics, such as physicochemical and properties, safety, efficacy, based on comprehensive comparability exercise needs be established. SB2 (Flixabi® Renflexis®) Remicade® (infliximab). The development was performed accordance with relevant guidelines International Conference Harmonisation, European...
An adaptive on-line learning method is presented to facilitate pattern classification using active sampling identify the optimal decision boundary for a stochastic oracle with minimum number of training samples. The strategy at current estimate shown be compared random in sense that probability convergence toward true each step maximized, offering theoretical justification on popular category used by many query algorithms.
How can we accurately identify new memory workloads while classifying known workloads? Verifying DRAM (Dynamic Random Access Memory) using various is an important task to guarantee the quality of DRAM. A crucial component in process open-set recognition which aims detect not seen training phase. Despite its importance, however, existing methods are unsatisfactory terms accuracy since they fail exploit characteristics workload sequences. In this article, propose Acorn , accurate method...
Currently, there are two representative non-volatile dual in-line memory module (NVDIMM) interfaces: a proprietary Intel DDR-T and the JEDEC NVDIMM-P, which not supported by existing platforms. Adoption of new platform is costly measuring its efficiency migrating to much more complex. This study an alternative way them—finding device that can be all systems. In this paper, we propose NVDIMM architecture with several system-wide mechanisms allow synchronous DDR4 interfaces support...
The analysis of convergence and its application is shown for the Active Sampling-at-the-Boundary method applied to multidimensional space using orthogonal pillar vectors. learning facilitates identifying an optimal decision boundary pattern classification in machine learning. result this compared with standard active that uses random sampling on hyperplane. comparison done through simulation real-world data from UCI benchmark set. modeled as a nonseparable linear hyperplane stochastic oracle.
Active-sampling-at-the-boundary method is applied using orthogonal decision support vectors to facilitate pattern classification in identifying optimal boundary for a stochastic oracle. The result of the active sampling near these shown comparison with learning random selection multi-dimensional hyperplane. This shows optimality case non-separable linear hyperplanes space.
Data mining, which is attracting public attention, a process of drawing out knowledge from large mass data. The key technique in data mining the ability to maximize similarity group and minimize between groups. Since grouping deals with data, it lessens amount time spent source techniques that shrink quantity form algorithm subjected are actively used. current highly sensitive static reacts local minima. number groups has be stated depending on initialization value. In this paper we propose...
We have demonstrated the unique capabilities of spectral interferometry (SI) with vertical traveling scatterometry algorithms (VTS) to solve 3D NAND challenges by measuring complex layer thicknesses multideck structures directly from VTS signals, without modeling, Cell Over Periphery (COP) underlayer filtering. Multiple examples are presented in paper, including measurement thin and thick layers memory above logic arrays remaining thickness fully processed Si wafer back side after thinning....
An adaptive online learning method is presented to facilitate pattern classification using active sampling identify optimal decision boundary for a stochastic oracle with minimum number of training samples. The strategy at the current estimate shown be in sense that probability convergence toward true each step maximized, offering theoretical justification on popular category used by many query algorithms.
본 연구는 항만 물류배후단지에 입주하여 운영하는 입주업체들의 효율성을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 인천항과 부산신항 물류배후단지 13개 입주기업을 효율성 분석대상으로 하였으며, 투입변수는 투자액, 면적, 종업원 수를 사용하였고, 산출변수는 물동량과 매출액을 선정하였다. 분석방법으로는 전통적인 CCR 모형과 BCC 모형을 적용하고 이들의 한계점을 극복하기 위해 초효율성 Super-SBM 적용하였다. 모형의 분석결과, 평균값은 0.777, 표준편차는 0.541로 나타나 각 기업 간 점수 차이는 33% 정도 존재하는 것으로 분석되었다. 0.649, 0.489로 모형에서 여분을 고려할 경우 평균이 약 13% 감소한 나타났다. 이러한 감소의 의미는 비방사형 여분이 DMU의 점수하락이 평균 됨을 의미한다. 투입요소의 비효율성 분석결과 면적 -33%, 투자액 -33%에 비해 수의 비효율성이 -45%로 가장 큰 The purpose of this study is to...
단어 사이의 의미적 유사성은 많은 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들면 컴퓨터 언어학, 인공지능, 정보처리 분야이다. 본 논문에서 우리는 유사성을 측정하는 문서 내의 가중치 방법을 제시한다. 이 방법은 워드넷의 간선의 거리와 깊이를 고려한다. 그리고 정보를 기반으로 구한다. 정보는 단어의 빈도수와 의미 빈도수를 사용한다. 내에서 마다 통해 각 가중치를 거리, 깊이, 3가지를 혼합한 유사도 측정 방법이다. 실험을 통하여 기존의 다른 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 방법에 대비하여 성능의 향상을 가져왔다. 이를 구할 단순한 최단거리 기반의 방법들과 고려한 방법들은, 정보에 대한 특성을 제대로 표현하지 못했거나 융합하지 못했다. 논문에서는 최단거리와 깊이 정보량까지 고려하였고, 개선을 보였다. Semantic similarity between words can be applied in many fields including computational linguistics,...
This paper investigates a mixture of experts system with gating network that estimates the knowledge space each classifier in feature space. A clustering algorithm is used to estimate correctness region Unlike other systems use priori information on classification expert classifier, this uses about where estimated classify correctly. The nature function allows fast partitioning and soft splitting cannot be linearly partitioned.
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사전략을 결합하기 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의지를 반영할 수 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 방법이다. 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 연구에서 제시한 방법에 It's an important part to calculate the weights between criterions and aggregate decision inputs in a...
본 연구는 18대 국회 문화체육관광통신위원회의 미디어법 개정 관련 회의록 분석을 통해 법개정 과정에 나타난 국회의원의 의사결정특성, 조직 커뮤니케이션 특성, 집단사고 속성들은 어떠했으며, 이런 속성과 개인적 속성(여야, 성별, 연령대, 학력)이 개정안 찬반 결정에 어떻게 영향을 미쳤는지 분석하였다. 연구결과, 형식성 ＞ 당파성 전문성 국민대표성 자기권위성 타협성 연대성 순으로 의사결정 특성이 발현되고 있었고, 조직커뮤니케이션 특성 관련, 여당은 공식성이, 야당은 복잡성이 강하게 표출되고 있었다. 집단사고는 만장일치에 대한 환상 반대자에 직접 압력 도덕성의 표현되고 젊을수록 집단사고가 높았고, 50대가 환상이 가장 많았으며, 이는 당파성이 압도적이었던 결과에서도 밝혀졌으며, 야당, 연령이 낮을수록 미디어 개정안에 반대하였다. 세부적으로 50대에게서 자기방어가, 60대에게서 자기강화가 많았다. 연대성, 타협성, 당파성, 전문성, 권위성, 모두 찬반의 중요한 미치는 변수들임이...
본 연구는 재무전문가 CEO가 상호출자제한기업집단의 기업가치에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. CEO는 재무정보 및 금융시장에 대한 전문성을 이용해 기업의 효율성을 증가시킬 수 있는 반면, 주주와의 정보비대칭문제를 심화시켜 대리인문제를 심화시킬 수도 있다. 특히, 재벌기업집단에서 CEO의 재무전문성은 지배주주(사주)의 사적이익을 위한 터널링 현상을 Tobin Q로 측정된 기업가치가 CEO 여부에 따라 받는지 연구하였다. 연구결과에 의하면, 상호출자제한기업집단 내의 부정적 미치는 것으로 나타났다. 영향의 원인을 확인하기 위해 투자율 위험보유성향을 확인한 결과, 투자율(설비투자+R&D투자)을 유의하게 감소시켰다. 또한 여부가 위험감수성향(Z-Score)에 영향은 유의하지 않은 즉, 재무전문가의 감소가 위험보유정도에는 미치지 않는 것을 확인하였다. 이상의 결과는, 위험보유의 감소없이 투자율을 감소시킴에 훼손된 해석될
수로정보의 다양한 사용으로 해양지리정보의 상호운용성에 대한 필요성이 증가됨에 따라 개방형지리정보위원회(OGC)는 지리정보의 상호운용을 위한 표준인 GML을 수립하였다. GML은 모델링, 전송, 저장을 위해 XML 스키마 문법에 작성된 언어로서 피쳐, 참조체계, 지오메트리, 토폴로지, 시간, 측도 등의 지리체계를 설명하기 객체를 포함하고 있다. 한편, S-57은 수로정보 전송을 국제수로기구(IHO)의 표준으로 수로정보를 표준임에도 불구하고 표준에서 채택하고 있는 구조의 한계로 인해 전자해도(ENC) 제작 목적으로 한정되어 사용되었다. 이를 개선하기 IHO는 신규 표준을 준비하고 있으며 특히, 모델링 및 엔코딩 도구로 사용될 것으로 전망되고 전자해도는 해상교통에 수 가장 신뢰성 정보로서 그 가치가 인정되나 전자해도 활용을 GML 개발연구는 진행된 바 없다. 이에 본 연구에서는 변환을 기초 연구로서 작성을 응용 개발기법 방안에 대해 연구하였다. Recently, bemuse of...
공간정도의 생산과 수요가 본격화되고 있으나 공간정보의 본질과 응용특성을 고려한 공간정보모델링체계에 대해서는 특성화된 연구가 충분히 수행되고 있지 않다. 특히, 기존의 모델링기법들은 대부분 정보의 표현과 분석기능을 대상으로 개발되었으므로 보다 고차원적인 의사결정지원과 자율적인 업무수행을 위한 이론적 모델의 개발에 대한 논의가 최근의 지식정보화환경에서 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 공간정보시스템을 모델링하기 여러 기반개념들과 모델링 유형에 고찰을 통해, 기존 방법에 문제점을 분석하여 효율적인 공간적 요구사항을 도출한다. 또한, 도출된 공간정보모델링의 요구사항에 적합한 이론적인 접근방안으로서 에이전트 기반의 공간모델링 프레임워크를 제안하며, 이러한 해양지리정보분야에 적용하기 고려사항도 함께 제시한다. With a rapid growing of information networks and development achievements in mobile technology the...
We study a way to set the natural frequency of newly added oscillator in growing network enhance synchronization. Population growth is one typical features many systems for which synchronization required perform their functions properly. Despite this significance, little has been known about systems. suggest effective schemes as grows under predetermined rule. Specifically, we find that method based on link-wise order parameter outperforms conventional global parameter. With simple solvable...