• 한국체육학회지인문사회과학편
• /
• v.55 no.6
• /
• pp.417-435
• /
• 2016

The purpose of this study was to develop a valid, reliable instrument to measure perceived value for Taekwondo performance spectators. The perceived value scale for Taekwondo performance spectators was developed in eight phases. For the development spectators perceived value scale (1) literature review, (2) preliminary factors and items selected, (3) assessment of the items, (4) pilot test, (5) data sampling, (6) validity of development scale, (7) assess reliability of items and, (8) predictive validity of development items. Based on three processes, a new perceived value of Taekwondo performance spectators scale with six factors(cultural, social, hedonic, aesthetic, moral and utilitarian value) and 19 items were developed. The result of predictive validity of development items: first, cultural, social, aesthetics, moral of perceived value had significantly influence on spectators attitude. Second, social, hedonic, utilitarian of perceived value had significantly influence on spectators satisfaction. Third, cultural, social, aesthetics perceived value had significantly influence on future consumption behavior of spectators.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
• /
• v.18 no.6
• /
• pp.13-25
• /
• 2017

Apartments are a major type of residence and their number has continuously increased. Apartments have multiple meanings in that for public they are not only for residence purpose but for investment, a major commodity for construction firms and a critical policy measure of public well-fare for the government. Therefore, it is critical to understand and analyze trends in apartments demand for pro-active actions. The objective of the study is to analyze and identify key trends in apartments demand based on big data drawn from articles of major daily newspapers. The study identifies 17 major trends from seven themes including development, trade, sale in lots, location requirements, policy, residential environment, and investment and profit. The research methods in the study can be usefully applied to further studies for various issues in relation to the construction industry.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.179-189
• /
• 2006

Recently, according to the development of computer technology, a large amount of customer data have been stored in database. Using such data, decision makers extract the useful information to make a valuable plan with data mining. In this paper, we design a forecasting model that classifies the exiting customers in the telecommunication industries using the classification rule, one of the data mining technologies. In other words, this paper builds a model of customer loyalty detection and analyzes customer patterns in mobile communication service market with data mining using neural network and regression methods. This model improves the relationship of customers and enterprises. As a result, the enterprise creates the profits from many customers and the customer receives more benefits from the enterprise.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2012.06a
• /
• pp.475-476
• /
• 2012

선박에서 AIS 탑재가 확대는 해상에서의 전산 시스템 기술 발전에 큰 영향을 미치고 있다. AIS는 VTS가 선박의 식별, 트랙킹, 모니터링과 같은 일반적으로 알려진 기능을 제공하는 것뿐만 아니라 해상 교통 연구, 통계 분석, 학술 연구에 유용한 실시간 정보를 제공하기도 한다. 그러나 AIS 관측 자료의 신속한 축적은 이루어지고 있지만 VTS 플랫폼 측면에서 선박 위치 자료를 수집하고 분석하는데 한계가 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기술과 GIS기술을 적용하여 AIS 자료를 분석하고자 한다. 이것은 해상 교통 관리 분야에 GIS 분석, 데이터베이스 관리 체계, 데이터 웨어하우징, 데이터 마이닝과 같은 잠재된 가치 정보를 도출하는 기술과 통합하는 시도이다. 현재 몇가지 제약사항이 있지만, 향후 VTS 관제 업무에 유용한 자원을 제공하는 새로운 방안이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.619-619
• /
• 2017

현대사회의 제품생산과 기업활동에서 소프트웨어의 중요성과 그 가치가 날로 높아져 가는 가운데 소프트웨어 기술혁신은 과거 소프트웨어 산업 영역에 국한되었던 비교적 작은 구조에서 이제는 다양한 산업 영역에서 다발적으로 일어나는 보다 넓은 구조로 변모하고 있다. 이 연구에서는 한국 출원인이 포함된 약 270만 건의 특허 메타데이터와 기업정보 데이터를 활용한 패널데이터를 구축하여 한국 산업계 전반에 걸쳐 일어나고 있는 소프트웨어 기술혁신의 구조 변동 현상을 밝혀내고, 이를 토대로 정부의 소프트웨어 산업 정책에 관한 함의를 도출하고자 한다. 이 연구는 다음의 네 부분으로 구성이 된다. 첫째, 최근 여러 분야에서 일어나고 있는 소프트웨어와 타 산업 간의 융합 현상과 이에 대한 이론적 논의를 전개한다. 둘째, 연구에 활용 할 데이터와 실증분석 방법론에 관하여 논의한다. 셋째, 패널분석을 기초로 한 실증분석을 수행하고, 그 결과를 제시한다. 넷째, 한국정부의 소프트웨어 산업 정책을 살펴보고, 이를 바탕으로 실증분석 결과가 지니는 함의에 관하여 논의한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.69-70
• /
• 2017

KISTI의 학술 자원 인프라(eGate)는 국내와 해외의 학술출판사들과 국내 도서관들이 협력하여 만들어 가고 있는 학술정보 공동 활용 인프라이다. KISTI는 2000년부터 현재까지 약 18년간의 eGate 구축 및 품질 관리 노하우를 바탕으로 전 세계 학술정보를 지속적으로 확대 수집하고 있으며 정보 요소들을 유기적 결합함으로써 활용 가치를 높여가고 있다. 본 논문에서는 eGate에서 지금까지 수집된 데이터를 분석하여 효용 가치를 판별하고 활용성과 진보성에 대해 연구해 보고자 한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.73-80
• /
• 2000

공급망상에서 ATP는 단순히 고객에게 납기를 확약해 주는 고객 서비스 기능이 아니다. 이것은 공급 망상에서 ATP Rule을 기반으로 하여 수요와 공급 일치에 도달하기 위한 핵심 기능이다 따라서 SCM Solution을 이용하여 공급 체인 전반에 걸쳐 제품 가용성에 대한 즉시 및 동시 엑세스를 관리하여 기업의 납기 일의 정확도에 대한 최고의 확신을 가져올 수 있으며, SCM Solution을 통해 주문이나 예측 수주로 인하여 새로운 수요가 제품 가용성에 미칠 영향을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 공급체인 전체의 통합관리 솔루션을 통하여 SCM에 대한 필요성을 정리하고 ATP관련 데이터를 분석을 수행한다. 이 것을 바탕으로 고객관계 관리( Customer Relationship Management)와 연계하여 세부데이터의 흐름 및 고객 가치를 향상 할 수 있는 ATP Rule을 정의한 후, 본 논문에서는 공급망상에 ATP Rule을 적용하여 ATP관련 데이터를 유연성 있게 취합할 수 있는 방안과 분류체계를 제시한 다단계 ATP모형을 제시 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.636-638
• /
• 2023

Covid19의 세계적 유행 이래로 긴 일정의 해외여행이 감소하고 국내 여행의 수요가 꾸준히 증가하는 추세이다. 현재 다수의 국내 여행 숙박 플랫폼은 가성비 측면으로 이용자가 숙박업소를 선택하고 소비자와 업체를 연결해주는 과정에서 수수료를 얻는 상업적 모델이다. 본 논문에서는 가격 경쟁 중심의 기성 시스템이 아닌, 여행자 개인의 가치를 맞춤화하고 공익의 목적으로 업체를 홍보하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 기반의 시스템을 구현하여 여행자에게 개인 가치에 맞는 업소를 맞춤형으로 추천하고 해당 업소에 대한 평가 지표를 시각화하여 제공한다. 본 시스템은 맞춤형 업소 추천과 평가 지표 제공을 위해 소비자의 리뷰 데이터를 사용한다. 텍스트 데이터를 분석하고 해당 데이터를 다중 분류를 통해 업소에 대한 평가 지표별 점수를 산정한다. 본 시스템은 여행자에게 다양한 관광지와 관광 업소를 추천함으로써 지역 관광을 유도하고 해당 여행지 업소와 지역 경제에 도움을 줄 것이라고 기대된다. 본 논문에서 제안된 기법은 오픈소스로 공개되었다[1].

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.25 no.9
• /
• pp.1199-1205
• /
• 2021

In the era of big data, not only structured data well organized in databases, but also the Internet, social network services, it is very important to effectively analyze unstructured big data such as web documents, e-mails, and social data generated in real time in mobile environment. Big data analysis is the process of creating new value by discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in big data stored in data storage. We intend to summarize and visualize the analysis results through frequency analysis of unstructured article data using R language, a big data analysis tool. The data used in this study was analyzed for total 104 papers in the Mon-May 2021 among the journals of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was "Data", which ranked first 1,538 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.27 no.2
• /
• pp.169-183
• /
• 2014

Massive and various types of data recorded everywhere are called big data. Therefore, it is important to analyze big data and to nd valuable information. Besides, to standardize unstructured big data is important for the application of statistical methods. In this paper, we will show how to standardize unstructured big data using MapReduce which is a distribution processing system. We also apply simple correspondence analysis and multiple correspondence analysis to nd the relationship and characteristic of direct relationship words for Samsung Electronics and The Korea Economic Daily newspaper as well as Apple Inc.