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화학자의 정보요구와 이용행태 연구 : 부산대학교를 사례로
This study's purpose is aimed to research information need and use behavior of Pusan National University' chemist and to suggest better service of Pusan National University Library as to achieve education and research of high quality of Pusan National University, chemist. This study accomplished as case study and the case choosed for research is Chemist and Library of Pusan National University The finding resulted in Investigation of information need and use behavior of Pusan National University's Chemist is as followed : 1. For research, they need more analytical and methodic information than special data. 2. For search, they generally depend on journal, CA and monograph. 3. As to obtain of information material, they use information system to access easily. 4. They give up the finding information material easily. 5. Their information use behavior will be changed soon. 6. The student feel more inconvenient than profession in the library use. The suggestion to develop library service for Pusan National University's chemist is designed as follows : 1. Library should be developed the its collection, specially journal, CA and monograph. 2. Library should be developed Journal Contents Delivery Service and Document Delivery Service. 3. Library should be done its notice and use education. 4. Library should be introduced partial librarian. 5. Library should be developed the environment of library.
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이소영 이화여자대학교 대학원 1999 국내석사
본 논문에서는 예측에 관심을 가지는 많은 여러 가지 응용분야에서도 방대한 자료에서 극단적인 반응치를 예측하는데 관심을 두고자한다. 이러한 예측치를 계산코자 이용하는 것은 Multiple Trees로서Multiple Trees는 Single Tree의 좋은 해석능력을 가지고 있진 않지만 그 기준치가 균일하게 정확하다면 하나의 Greedy Tree보다 더나은 예측값이 계산되어질 수 있다. 이 논문에서 다루고자 하는 것은 Multiple Trees의 생성과 결합에관한 여러 알고리즘에 대한 결과를 비교하고자 한다. 생성된 Multiple Trees를 결합하기 위하여 사용하고자 하는 알고리즘은 여러 가지가 있지만 본 논문에서는 Averaging, Best Nodes,Arcing, Arc-Averaging의 방법을 이용하고자 한다. 또한 여러 알고리즘을 통한 예측 치의 비교를 위하여 사용되는것은 평균제곱오차가 아닌 Relative Hit Rate를 사용할 것이다. In this paper for many applications primary interest is focussed on predicting those cases with an extreme response rather than obtaining uniformly accurate predictions for a full range of cases. We using multiple trees for predictors and multiple trees do not have the nice interpretability of single trees but they offers improvement over greedy tree predictors when the criterion is uniform accuracy. In this paper we study ways of growing and combining multiple trees when the criteria is accuracy for extreme vaules. Algorithms for combining multiple trees are Averaging, Best Nodes, Arcing, Arc-Averaging methods. Morever, comparison for predictors using not mean square but relative hit rate.
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