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커널 기반의 Possibilistic C-Means 클러스터링 알고리즘
최길수(Kil-Soo Choi),최병인(Byung-In Choi),이정훈(Chung-Hoon Rhee) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2
Fuzzy Kernel C-Means(FKCM) 알고리즘은 커널 함수를 통하여 구형의 데이터뿐만 아니라 Fuzzy C-Means(FCM)에서는 분류하기 힘든 복잡한 형태의 분포를 갖는 데이터를 분류할 수 있다. 하지만 FCM과 같이 노이즈에 대해서는 민감한 성질을 가진다. 이처럼 노이즈(noise)에 민감한 성질을 보완하기 위해서 본 논문에서는 Possibilistic C-Means 알고리즘에 커널 함수를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 Kernel Possibilistic C-Means(KPCM) 알고리즘은 일반적인 데이터에 대해 FKCM과 같은 성능의 클러스터링 수행이 가능하며 노이즈가 있는 데이터에 대해서는 FKCM보다 더욱 정확한 클러스터링을 수행할 수 있다.
클러스터링 및 영상 분할을 위한 커널 기반의 Possibilistic 접근 방법
최길수(Kil-Soo Choi),최병인(Byung-In Choi),이정훈(Chung-Hoon Rhee) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.7
Fuzzy Kernel C-Means(FKCM) 알고리즘은 커널 함수를 통하여 구형의 데이터뿐만 아니라 Fuzzy C-Means(FCM)에서는 분류하기 힘든 복잡한 형태의 분포를 갖는 데이터를 분류할 수 있다. 하지만 FCM과 같이 노이즈에 대해서는 민감한 성질을 가진다. 이처럼 노이즈(noise)에 민감한 성질을 보완하기 위해서 본 논문에서는 Possibilistic C-Means 알고리즘에 커널 함수를 적용하였다. 제안한 Kernel Possibilistic C-Means(KPCM) 알고리즘은 일반적인 데이터에 대해 FKCM과 같은 성능의 클러스터링 수행이 가능하며 노이즈가 있는 데이터에 대해서는 FKCM보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있다. The fuzzy kernel c-means (FKCM) algorithm, which uses a kernel function, can obtain more desirable clustering results than fuzzy c-means (FCM) for not only spherical data but also non-spherical data. However, it can be sensitive to noise as in the FCM algorithm. In this paper, a kernel function is applied to the possibilistic c-means (PCM) algorithm and is shown to be robust for data with additive noise. Several experimental results show that the proposed kernel possibilistic c-means (KPCM) algorithm out performs the FKCM algorithm for general data with additive noise.
지방공무원 교육훈련수요조사(TNA)를 위한 모형에 관한 연구
최길수(Choi Kil-Soo) 한국지방정부학회 2004 지방정부연구 Vol.8 No.1
교육훈련수요조사는 건축으로 말하면 설계도를 만들어 내는 과정이라고 할 수 있다. 건축에서 설계도가 건물천체의 구조에 영향을 미치는 것과 같이, 교육훈련수요조사는 교육훈련 전반에 걸쳐서 영향을 미치게 된다. 본 연구는 교육훈련수요조사(TNA) 모형은 우리나라 지방자치행정의 현실을 고려하여 유명무실화 되어 있는 교육훈련수요조사(TNA)를 활성화 시키는데 기여할 것을 기대하면서 준비한 개선안이다. 이 모형은 크게 1) 수요조사 준비단계, 2) 수요조사 집행단계, 3) 수요조사 결과의 적용단계로 이루어 져 있다. 결론적으로, 본 연구에서 제시된 모형이 우리나라 지방공무원 교육훈련제도의 운영에 기여하기를 바라며, 장래 이 분야의 활발한 연구를 위한 초석이 되기를 기대한다. Training needs assessment(TNA) is the same as blue print in construction process. TNA has an impact on overall training processes. In my ongoing study of TNA, I will develop and suggest to apply in situation of Korean local government after introduction and criticism about TNA's models presented by scholars and practitioners in this field. Therefor final purpose of this study is to contribute on institutional development about local civil servant's TNA. The TNA model developed by me is composed of 1) preparation phase, 2) implementation phase, and application phase for training needs Assessment. In first phase, there are important actions included organizing of project team, situation analysis around local government, ensuring of survey cost, and so on. As second phase is to realize training needs assessment, key action in this phase is out only to collect and analysis data but also to explorer gap between expected and being quality of local civil servants. In third phase, there are actions to develop curriculum, select training method, select trainees, select trainer, select training institution, and so on.
지방공기업 경영평가와 경영품질모형의 통합화에 관한 연구
최길수 ( Kil Soo Choi ) 한국품질경영학회 2008 품질경영학회지 Vol.36 No.4
The purpose of this study is to contribute to escalation of a management quality of local public enterprise through integrating local public enterprise evaluation(LPEE) and Malcolm Baldrige Model(MBM). In order to achieve the purpose, I suggested that develop an integration model of LPEE and MBM criteria and use AHP(Analytic Hierarchy Process) as a technique posting weight value to criteria. Of two suggests, it is the former to date or discuss seriously. Therefore the integration model is redesigned for leadership/strategy category(leadership, strategy), management system category(customer management system, business management system, measurement/knowledge management system), and management result category(business result, customer satisfaction result, human resource management result, financial management result).