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- 저자 : 송필준 (검색결과 20 건)
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宋必俊 韓社大學 1981 대학논문집 Vol.11 No.-
In linear programming which variations of object function are required maximum value, we would are only pure integer programming having all integer values ??. In general, we can summarize ?? which was derived by simplex method in linear programming as follows 1) Derive the integer by Rounding off or up to the nearest integer. 2) Derive the integer being induced Gomory's cut plan equation by treating fractions parts of ??. In this paper, If we utilize the simplex method being induced Gomory's cut plane equations in Convex set, That is, If we use those equation being induced Gomory's cut plane equations. ??, we can choose integers ?? respectively. We are able to check optimal solution having more accurarry integer solution which we have summarized previously.
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송필준,김정숙 대구대학교 산업기술연구소 1990 産業技術硏究 Vol.9 No.-
앞서 우리는 ZINGER, A(1980)가 제안한 Partially Systematic Sampling(PSS)의 분산 분석, 회귀추정, 비추정을 비교하여 보았다. 여기서는, Multiple Start Systematic Sampling (MSSS)의 분산추정, 회귀추정, 비추정을 비교하여 보고, 또, PSS의 회귀 추정이 ρ_(w)≥0 and p=2.3이거나 ρ_(w)<0 and p≥0일때는 MSSS의 회귀추정보다 더 유효하다는 것을 얻었다.
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송필준 大邱大學校附設 基礎科學硏究所 1998 基礎科學硏究 Vol.14 No.2
LP에서 목적함수 Z=c₁x₁+c₂x₂+ … + c_(n)x_(n)의 비용계수 C= (c₁,c₂, …, c_(n))에 영향을 받지 않고 AX=b의 선형 제약조건식 만으로 Convex Set의 단점을 유도 할 수 있었다. 여기서 유도한 단점 X_(B)의 값으로 목적함수의 값을 만족시켜주는 최적해 Z=C_(B)X_(B)을 얻을 수 있었다. 그러므로 비용계수 C=( c₁,c₂,…, c_(n))를 C= (C_(B) : C_(R))로 분할이 가능하다. 이것은 C_(R)의 값이 변함에 따라 Z=C_(B)X_(B)의 값이 변함을 알 수 있었다. 즉, 목적함수의 비용계수 C= (C_(B) : C_(R))에서 비 기저 비용계수 C_(R)의 값은 목적함수의 최적해인 최대(소)값 Z의 조건에 따라 변화가 가능하다는 것을 알 수 있었다. Without being affected by the cost coefficient C=( c₁,c₂,…, c_(n)) of Z=c₁x₁+c₂x₂+ … + c_(n)x_(n) which is the objective function in Linear programming, only with AX=b, which is linear subject function, we could induce the extreme point of the convex set. With the value of X_(B) which has and induced extreme point here. We could get the optimal solution Z=C_(B)X_(B) which is satisfactory to the obejctive function. Therefore, We could devide the cost coefficient C=( c₁,c₂,…, c_(n)) by C= (C_(B) : C_(R)). By changing the value of C_(R) , We could notice the changing of the value Z=C_(B)X_(B). I, e. In cost coefficient C= (C_(B) : C_(R)) of the objective function. We could know the possibility of the changing of the value in the nonbasic cost coefficient C_(R), according to the condition of maximum(minimum) value Z which is the most optimal solution of the objective function.
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송필준,김정숙 大邱大學校附設 基礎科學硏究所 1985 基礎科學硏究 Vol.2 No.-
이미 우리는 ZINGER. A. (1980)가 제안한 Partially Systematic Sampling [PSS]의 분산추정을 보였다. 여기서는 PSS의 희귀추정(regression estimate)을 구해내어 분산추정과 비교하고 또 비추정과도 비교해서 p≠0일때는 희귀추정이 분산추정보다 더 유효하고 B≠R일때는 희귀추정이 비교추정보다 유효하다는 것을 얻었다.
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송필준 대구대학교 산업기술연구소 1982 産業技術硏究 Vol.2 No.1
When valuations of the object function require maximum value in an intricate Linear programming of the large size, we have got the optimum solution which a conditional equations are decomposited the simple subproblems. When the large size Linear Programming had demaned optimum solution from maximum value, in general, the subproblems demanded minimum value, and then resulted in a confusion. It was found, however, that when object function x_(0) required maximum value, we had prevented the confusion from inclucing to demand maximum value, optimum solution e_(j) of the subproblems, too. And, in the α_(jk) obtained from X_(B) and ?_(jk) corresponding to that, it could be Confirmed whether α_(jk) got from ?_(B) directly and x_(0) are more correct than the decision of optimum solution x_(0).
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로지스틱함수모형과 비례이동평균모형에 의한 학생 수 추계와 분석
송필준,김종태,Song, Pil-Jun,Kim, Jong-Tae 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.3
본 연구의 목적은 연령진급률 혹은 학년진급률을 추정하기 위한 방법으로 비례법을 사용한 이동평균법에 의한 알고리즘을 제시하는데 있다. 학년진급률에 따른 학생 수 추계방법으로, 이동평균법과 비례이동평균법에 의한 추정방법을 제시하고, 2027년까지의 서울시의 고3학생 수를 추정하여, 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 로지스틱함수 추정에 의한 고3학생 수 예측결과와 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 출생아수의 분포와 비교하여 볼 때, 본 연구에서 제시된 비례이동평균법과 이동평균법의 예측결과가 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 고3학생 수의 예측결과보다 더 신뢰성이 있는 것으로 나타난다. The goal of this paper is to suggest an algorithm to get the number of student on the elementary, meddle and high-school for the forecasting of the numbers of student by the moving average method using a proportional expression. Comparing with the results of Korean education statistical system 2005, 2006, and 2007, the results of this paper are better than those of the Korean education statistical system.
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