• Journal of Labour Economics
• /
• v.38 no.1
• /
• pp.1-30
• /
• 2015

The aggregate matching function is estimated to explain dynamics among job seekers, vacancies and new hires in Korea. Due to measurement errors inherent in vacancies data, I introduce a latent variable for job openings and use the instrumental variables to correct its endogeneity. Matching efficiency is also estimated using some explanatory variables like job seekers' characteristics and public employment services. The result shows that Korea's matching function also exhibits a constant returns to scale.

• Journal of Labour Economics
• /
• v.43 no.2
• /
• pp.109-133
• /
• 2020

This paper estimates a matching function in Korea by using the method of Borowczyk-Martins et al. (2013) in order to mitigate endogeneity problems. The endogeneity was controlled through the GMM estimation by approximating the unobserved matching efficiency with the ARMA(p,q) process. The monthly data from the Economically Active Population Survey and Labor Force Survey at Establishments from June 2009 to December 2019 were used for the estimation. The matching elasticity that indicates the elasticity of new hires with respect to vacancies was estimated to be 0.859. When excluding 2019 samples, which had a large number of direct jobs provided by the government, the matching elasticity was lowered to 0.755, but still higher than that of other countries.

• Convergence Security Journal
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.9-15
• /
• 2013

Calculating of matching cost is an important for efficient stereo matching. To investigate the performance of matching process, the concepts of the existing methods are introduced. Also we analyze the performance and merits of them. The simplest matching costs assume constant intensities at matching image locations. We consider matching cost functions which can be distinguished between pixel-based and window-based approaches. The Pixel-based approach includes absolute differences (AD) and sampling-intensitive absolute differences (BT). The window-based approach includes the sum of the absolute differences, the sum of squared differences, the normalized cross-correlation, zero-mean normalized cross-correlation, census transform, and the absolute differences census transform (AD-Census). We evaluate matching cost functions in terms of accuracy and time complexity. In terms of the accuracy, AD-Census method shows the lowest matching error ratio (the best solution). The ZNCC method shows the lowest matching error ratio in non-occlusion and all evaluation part. But it performs high matching error ratio at the discontinuities evaluation part due to blurring effect in the boundary. The pixel-based AD method shows a low complexity in terms of time complexity.

• Knowledge Management Research
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.245-271
• /
• 2023

The change to the data economy requires a new analysis beyond ordinary research in the management field. Data matching refers to a technique or processing method that combines data sets collected from different samples with the same population. In this study, statistical matching was performed using random hotdeck and Mahalanobis distance functions using 2020 Survey of Korea Venture Firms and 2020 Korea Innovation Survey datas. Among the variables used for statistical matching simulation, the industry and the number of workers were set to be completely consistent, and region, business power, listed market, and sales were set as common variables. Simulation verification was confirmed by mean test and kernel density. As a result of the analysis, it was confirmed that statistical matching was appropriate because there was a difference in the average test, but a similar pattern was shown in the kernel density. This result attempted to expand the spectrum of the research method by experimenting with a data matching research methodology that has not been sufficiently attempted in the management field, and suggests implications in terms of data utilization and diversity.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.35 no.3
• /
• pp.141-149
• /
• 2008

Most functional programming languages allows programmers to write ambiguous rules, under the strategy that pattern-matching will be performed in a direction of 'from top to bottom' way. While providing programmers with convenience and intuitive understanding of defining default rules, such ambiguous rules may make the semantics of functional languages unclear. More specifically, it may fail to apply the equational reasoning, one of most significant advantage of functional programming, and may cause to obscure finding a formal way of translating functional languages into the ${\lambda}$-calculus; as a result, we only get an ad hoc translation. In this paper, we associate with separability of term rewriting systems, holding purely-declarative property, pattern-matching semantics of lazy functional languages. Separability can serve a formalism for translating lazy functional languages into the ${\lambda}$-calculus.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.89-98
• /
• 2016

In this paper, we proposed an automated areal feature matching method based on geometric similarity without user intervention and is applied into areal features of many-to-many relation, for confusion of spatial data-sets of different scale and updating cycle. Firstly, areal feature(node) that a value of inclusion function is more than 0.4 was connected as an edge in adjacency matrix and candidate corresponding areal features included many-to-many relation was identified by multiplication of adjacency matrix. For geometrical matching, these multiple candidates corresponding areal features were transformed into an aggregated polygon as a convex hull generated by a curve-fitting algorithm. Secondly, we defined matching criteria to measure geometrical quality, and these criteria were changed into normalized values, similarity, by similarity function. Next, shape similarity is defined as a weighted linear combination of these similarities and weights which are calculated by Criteria Importance Through Intercriteria Correlation(CRITIC) method. Finally, in training data, we identified Equal Error Rate(EER) which is trade-off value in a plot of precision versus recall for all threshold values(PR curve) as a threshold and decided if these candidate pairs are corresponding pairs or not. To the result of applying the proposed method in a digital topographic map and a base map of address system(KAIS), we confirmed that some many-to-many areal features were mis-detected in visual evaluation and precision, recall and F-Measure was highly 0.951, 0.906, 0.928, respectively in statistical evaluation. These means that accuracy of the automated matching between different spatial data-sets by the proposed method is highly. However, we should do a research on an inclusion function and a detail matching criterion to exactly quantify many-to-many areal features in future.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.7 no.11
• /
• pp.3544-3555
• /
• 2000

매칭방법은 기하 및 입체 모델링에서 재단 곡면과 이들에 대한 부울 연산에 사용되는 기초적인 연산이다. 그러나 매칭연산은 부드러움을 정확하게 표현하는데 고 차수의 미분계수 제약조건으로 인하여 많은 계산량이 필요할 뿐만 아니라 곡면상의 여러 점을 동시에 선택하여 이동하였을 때, 곡면표현에 사용되는 복잡한 함수식으로 인하여 일반해를 구하기 어려운 단점을 가진다. 본 논문은 분수식에 의하여 RMC(Rotation-Minimizing Curve)을 정의하고 이를 이용하여 자유 형태 곡면간에 변형 매칭 방법을 제안한다. RMC는 매칭곡선과 곡면의 접선벡터, 회전벡터, 곡률의 변화율과 같은 기하학적 기법을 기반으로 한다. 제안한 방법은 입력으로 주어지는 곡면의 기하학적 복잡도와는 무관하게 매칭을 수행할 수 있으며 수행 성능은 계산된 매칭 곡선의 복잡도에 의해서만 좌우된다. 또한 곡선 표현에 사용된 값들을 정의된 매칭 곡선식에 그대로 적용할 수 있었으므로 최적화 응용 문제에 효율적으로 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.760-762
• /
• 2004

순수 함수형 프로그래밍 언어 Haskell에서의 데이터 추상은 대수 데이터형과 관련 함수로 묶어진 모듈의 인터페이스만을 노출함으로써 이루어진다. 이러한 데이터 추상에 대한 제한된 용법은 프로그램 설계에 있어 유용하게 사용되는 패턴 매칭을 제약하고, 파일 단위의 추상을 요구함으로써 데이터 구조 단위의 데이터 추상을 불가능하게 한다. 본 논문은 Haskell의 제한된 데이터 추상 문제를 해결하기 위한 방법으로 패키지 데이터형을 제안한다. 패키지 데이터형은 더 작은 단위로 데이터 추상을 가능하게 하고 패턴 매칭을 제악하지 않고 자유롭게 사용할 수 있게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.121-124
• /
• 2005

본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.393-394
• /
• 2020

세 군 매칭을 수행하여 관찰 데이터를 구축하고 통계분석에 기반한 연구를 수행하는 경우가 종종 발생한다. 매칭작업은 각 군에 속한 개체의 성향점수를 서로 비교해 거리가 가까운 짝을 찾아야 하므로 카테시안 곱 만큼의 경우의 수를 따져야 하는 문제이고, 메모리 소요가 크다. 특히 세 군 매칭은 세 쌍의 거리가 가까운 triplet을 찾는 문제로, 세 개체 사이에 존재하는 세 개의 거리를 따져야 하기 때문에 메모리 소요가 두 군 매칭에 비해 훨씬 크다. 각 군에 속한 개체가 늘어나면 메모리소요가 기하 급수적으로 늘어나게 된다. R패키지에 포함된 TriMatch함수는 세 군 매칭 수행을 위해 가장 널리 사용되는 프로그램이다. 이 프로그램은 세 개체 사이의 세 개 거리가 가장 짧은 triplet을 찾는 방식으로 구현 되었다. 이 프로그램은 메모리 소요가 매우 커 각 군에 속한 개체의 수가 많아지면 메모리 부족 에러가 발생하는 경우가 많다. 본 연구에서는 세 군 매칭에 소요되는 메모리 소요를 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘의 구현을 통해 각 군에 속한 개체가 늘어나도 안정적인 세 군 매칭 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.