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XML을 이용한 스크립트 언어 XTML의 설계 및 응용
정병희(Byung Hee Chung),박진우(Jin Woo Park),이수연(Soo Youn Lee) 한국정보과학회 1999 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.5 No.6
스타일 정보를 중심으로 하는 기존의 워드 프로세서의 출력 문서들을 차세대 인터넷 문서인 XML문서방식에 따라서 표기하고 또한 제목, 초록, 장 및 단락 등과 같은 논리적인 구조를 반영할 수 있도록 구조화함으로써 문서들의 상호교환뿐만 아니라 인터넷에서 유효하게 사용할 수가 있다. 본 논문에서는 스타일 또는 표현 속성 중심으로 하는 다양한 문서의 평면 구조를 XML의 계층적인 논리적인 구조로, 또한 다양한 DTD(Document Type Definition)환경하에서 변경시킬 수가 있는 변환 스크립트 언어를 표현할 수 있도록 하기 위하여 XTML(XML Transformation Markup Language)을 DTD형식으로 정의하고 이를 이용하여 변환 스크립트를 작성하였으며 자동태깅에 적용하여 보았다. XTML은 그 인스턴스에 해당하는 변환 알고리즘의 효과적인 수행을 위하여 즉 기존의 XML문서를 효과적으로 다루기 위하여 문서를 GROVE라는 트리 구조로 만들어 저장하고 또한 이를 조작할 수 있는 기능 및 다양한 명령어 인터페이스를 제공하였다. Output documents of existing word processors based on style informations or presentation attributes can be structured by converting them into XML(Extensible Markup Language) documents based on hierarchically logical structures such as title, abstract, chapter and so on. If so, it can be very useful to interchange and manipulate documents under Internet environment. The conversion need the complicate process calling auto-tagging by which elements of output documents can be inferred from style informations and sequences of text etc, and which is different from various kinds of simple conversion. In this paper, we defined XTML(XML Transformation Markup Language) of DTD(Document Type Definition) form and also defined the script language as instances of its DTD for the auto-tagging. XTML and its DTD are represented in XML syntax. Especially XTML includes various functions and commands to generate tree structure named as "GROVE" and also to process, store and manipulate the GROVE in order to process efficiently XML documents.
김홍민 ( Hong Min Kim ),정병희 ( Byung Hee Chung ) 한국품질경영학회 2008 품질경영학회지 Vol.36 No.4
The rare metals, used for semiconductors, PDP-LCS and other specialized metal areas necessarily, has been playing a key role for the Korean economic development. Rare metals are influenced by exogenous variables, such as production quantity, price and supplied areas. Nowadays the supply base of rare metals is threatened by the sudden increase in price. For the stable supply of rare metals, a rational demand outlook is needed. In this study, focusing on the domestic demand for chromium, the uncertainty and probability materializing from demand and price is analyzed, further, a demand forecast model, which takes into account various exogenous variables, is suggested, differing from the previously static model. Also, through the OOS(out-of-sampling) method, comparing to the preexistence ARIMA model, ARMAX model, multiple regression analysis model and ECM(Error Correction Mode) model, we will verify the superiority of suggested model in this study.
유전 알고리즘을 이용한 국소가중회귀의 다중모델 결합을 위한 점진적 앙상블 학습
김상훈 ( Kim Sang Hun ),정병희 ( Chung Byung Hee ),이건호 ( Lee Gun Ho ) 한국정보처리학회 2018 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.7 No.9
전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다. The LWR (Locally Weighted Regression) model, which is traditionally a lazy learning model, is designed to obtain the solution of the prediction according to the input variable, the query point, and it is a kind of the regression equation in the short interval obtained as a result of the learning that gives a higher weight value closer to the query point. We study on an incremental ensemble learning approach for LWR, a form of lazy learning and memory-based learning. The proposed incremental ensemble learning method of LWR is to sequentially generate and integrate LWR models over time using a genetic algorithm to obtain a solution of a specific query point. The weaknesses of existing LWR models are that multiple LWR models can be generated based on the indicator function and data sample selection, and the quality of the predictions can also vary depending on this model. However, no research has been conducted to solve the problem of selection or combination of multiple LWR models. In this study, after generating the initial LWR model according to the indicator function and the sample data set, we iterate evolution learning process to obtain the proper indicator function and assess the LWR models applied to the other sample data sets to overcome the data set bias. We adopt Eager learning method to generate and store LWR model gradually when data is generated for all sections. In order to obtain a prediction solution at a specific point in time, an LWR model is generated based on newly generated data within a predetermined interval and then combined with existing LWR models in a section using a genetic algorithm. The proposed method shows better results than the method of selecting multiple LWR models using the simple average method. The results of this study are compared with the predicted results using multiple regression analysis by applying the real data such as the amount of traffic per hour in a specific area and hourly sales of a resting place of the highway, etc.