• Title, Summary, Keyword: 계층분석방법

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Realtime Traffic Control of Traffic Networks using Analytic Hierachy Process (계층분석방법을 이용한 교차로망의 실시간 교통제어)

  • Jin, Hyun-Soo;Hong, Yoo-Sik
    • The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.10 no.6
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    • pp.47-53
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    • 2010
  • The paper presents a method for decision the optimal cycle time during the vehicle traffic control in single intersection with AHP. To solve this uncertainty optimization problem, the optimization index in the form of linear addition and fuzzy measurement is assumed and fuzzy integral is used. Examples of solution for two cases of optimal cycle time in two traffic controller are presented and compared.

Making-Decision Method on Major Issues of Liquid Rocket Engine Development using Analytic Hierarchy Process (계층분석방법을 이용한 액체로켓엔진 개발의 주요 이슈에 대한 의사결정 방안)

  • Seo, Kyoun Su;Jeong, Eun Hwan
    • Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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    • pp.1104-1107
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    • 2017
  • In this paper, we focused on Analytic Hierarchy Process(AHP) as an efficient means of decision-making on the major issues that may arise during the liquid rocket engine development, reviewed the validity and applicability of the AHP through the problem of selecting the propellant of the liquid rocket engine.

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Effiient Key Distribution for Layered video Multicast (계층 비디오 멀티캐스트를 위한 효율적인 키 분배 방법)

  • Im, Hyo-Jun;Kim, Jong-Gwon
    • Journal of KIISE:Information Networking
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    • v.27 no.4
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    • pp.476-481
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    • 2000
  • 멀티캐스트 데이터의 기밀성을 유지하기 위해서는 멀티캐스트 데이터를 그룹의 공동키로 암호화하여 전송하여야 한다. 그러나 멤버가 멀티캐스트 그룹에 동적으로 가입하거나 탈퇴하는 경우에는 그룹의 공통키를 변경하기 위해 필요한 계산량과 메시지의 수가 그룹의 크기에 비례해 커지는 규모확장성 문제에 봉착하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 그룹의 멤버나 키에 계층 구조를 두는 여러 가지 방법들이 제안된바 있으나 계층 멀티캐스트에 적용할 수 있는 방법은 아직 제안된 바가 없다. 본 논문에서는 계층 비디오 멀티캐스트 환경에 적용할 수 있는 두가지의 그룹 키 분배 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 각 계층에 대해 별도의 키 계층 구조를 유지하는 계층별 키트리 방법이며 두 번째 방법은 하나의 공통 키트리를 유지하고 각 계층을 공통 키트리상의 서브트리로 유지하는 통합 키트리 방법이다. 성능분석결과 멤버가 그룹에 가입해 있는 동안 계층 상승을 자주하는 경우는 계층별 키트리 방법이 유리하며 계층의 개수가 많고 계층 상승이 잦지 않은 경우는 통합 키트리 방법이 효율적이다.

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Microarray data analysis using relative hierarchical clustering (상대적 계층적 군집 방법을 이용한 마이크로어레이 자료의 군집분석)

  • Woo, Sook Young;Lee, Jae Won;Jhun, Myoungshic
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.25 no.5
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    • pp.999-1009
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    • 2014
  • Hierarchical clustering analysis helps easily exploring massive microarray data and understanding biological phenomena with dendrogram. But, because hierarchical clustering algorithms only consider the absolute similarity, it is difficult to illustrate a relative dissimilarity, which consider not only the distance between a pair of clusters, but also how distant are they from the rest of the clusters. In this study, we introduced the relative hierarchical clustering method proposed by Mollineda and Vidal (2000) and compared hierarchical clustering method and relative hierarchical method using the simulated data and the real data in the various situations. The evaluation of the quality of two hierarchical methods was performed using percentage of incorrectly grouped points (PIGP), homogeneity and separation.

Agglomerative Hierarchical Clustering Using Latent Semantic Analysis in Information Retrieval (정보 검색에서의 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 기법 연구)

  • Khiati, Abdel-Ilah Zakaria;Kang, Daehyun;Park, Hansaem;Kwon, Kyunglag;Chung, In-Jeong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.952-955
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    • 2014
  • 본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.

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A comparative study on validity of AHP and conjoint analysis: a case of cosmetics preference (계층적 의사결정과 컨조인트 분석의 타당성 비교: 화장품 선호 사례 조사)

  • Lee, Ji Hye;Jeong, Hyeong Chul
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.29 no.5
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    • pp.921-933
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    • 2016
  • In this paper, we consider the comparisons of the personal preferences of analytic hierarchy process (AHP) and conjoint analysis (CA) which contain very relatively small number of alternatives. However, a direct performance comparison is not easy because these two methods have a much different process to achieve the final decision. Therefore, we adopt a validity and reference method with empirical case study for cosmetics preference of female college students. In case study, conjoint analysis has the merit of measuring internal validity; however, AHP has the merit of measuring predictive validity.

A Bayesian Method to Semiparametric Hierarchical Selection Models (준모수적 계층적 선택모형에 대한 베이지안 방법)

  • 정윤식;장정훈
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.14 no.1
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    • pp.161-175
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    • 2001
  • Meta-analysis refers to quantitative methods for combining results from independent studies in order to draw overall conclusions. Hierarchical models including selection models are introduced and shown to be useful in such Bayesian meta-analysis. Semiparametric hierarchical models are proposed using the Dirichlet process prior. These rich class of models combine the information of independent studies, allowing investigation of variability both between and within studies, and weight function. Here we investigate sensitivity of results to unobserved studies by considering a hierachical selection model with including unknown weight function and use Markov chain Monte Carlo methods to develop inference for the parameters of interest. Using Bayesian method, this model is used on a meta-analysis of twelve studies comparing the effectiveness of two different types of flouride, in preventing cavities. Clinical informative prior is assumed. Summaries and plots of model parameters are analyzed to address questions of interest.

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The Implementation of IPsec Engine integrated IP Layer (IP 계층에 통합된 IPsec 엔진 구현 방법)

  • 박소희;정지훈;나재훈
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • pp.864-868
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    • 2001
  • 인터넷의 활용이 급속하게 증가하여 인터넷에서의 정보보호에 대한 필요성이 대두되면서 표준화된 인터넷 정보보호 프로토콜인 IPsec이 등장하게 되었다. 이러한 IPsec은 현재 여러 가지 플랫폼에서 구현되고 있으며 이러한 구현은 일반적으로 IP 계층에 통합하는 방법, BITS, BITW 중 하나의 방법론을 선택하고 있다. 본 논문에서는 IPsec 구현 방법론을 간단히 살펴보고 이들의 장단점을 분석하여 이 중 가장 효율저이라 생각되는 IP 계층에 IPsec을 통합하는 방법을 선택하여 구현하였다. 이에 본 논문은 공개된 운영체제인 리눅스 커널 상에서 IPsec을 구현하기 위해 리눅스 커널의 IP 계층 및 소켓 버퍼 구조를 분석하고 정보보호 정책(SPDB)과 SADB와 연동되는 IPsec 엔진을 IP 계층에 통합하여 구현하는 방법을 제안한다.

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온톨로지의 구축과 학습: 상하위 관계

  • Choe, Gi-Seon;Ryu, Beop-Mo
    • Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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    • v.24 no.4
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    • pp.24-30
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    • 2006
  • 온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.

A Heuristic Leaf Ordering Algorithm for Hierarchical Clustering of DNA Microarray Data (DNA 마이크로어레이 데이터의 계층적 클러스터링에 대한 리프오더링 알고리즘 개발)

  • 여상수;이정원;김성권
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.706-708
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    • 2002
  • DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.

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