• 제목/요약/키워드: 변수가중치

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마케팅효과성 측정에 관한 연구

  • 박경윤
    • 마케팅과학연구
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    • 제2권
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    • pp.81-92
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    • 1998
  • 기업이 직면하고 있는 환경은 과거 어느 때보다 더 불확실하다. 생존을 위한 노력의 일환으로 강력한 예산통제를 실시하고 있는 기업의 최고경영자는 가장 우선적으로 마케팅활동부문을 고려대상으로 여긴다. 이러한 성향은 기업내에서 마케팅활동의 결과인 마케팅성과를 명확하게 파악하기 어렵기 때문에 나타난다. 따라서 본 연구에서는 마케팅성과의 지표인 마케팅효과성을 측정하기 위한 하나의 방법을 제안하고, 이 방법이 전략적 마케팅계획수립을 위한 다양한 도구중 하나로 사용가능한지를 실증조사를 통해 살펴보았다. 먼저 마케팅효과성의 지표로 사용 가능한 10개의 기준변수를 찾고, 발견된 지표들의 총가치를 계산함으로써 마케팅효과성의 수준을 나타내는 수치를 도출하였다. 식음료, 섬유/의류, 제약, 화학, 전기/전자, 기타 소비재 제조업체로부터 얻은 53개 설문자료를 통해 마케팅효과성을 측정하기 위한 4개의 방정식(마케팅믹스성과, 마케팅비용과 투자성과, 판매성과, 이익성과)을 도출할 수 있었다. 그러나 예비적 성격을 띄고 있는 본 연구는 표본기업의 수가 적고, 한정된 업종에 제한과 횡단적 분석 등으로 인해 일반화에 한계를 지니고 있다. 향후 효과성지표에 대한 정교한 목록개발과 종단적 연구를 통한 질적, 양적 지표의 성과간 비교와 가중치 변화추이에 따른 효과성측정 등의 추가적 연구가 수반되어야 한다.

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두 독립변수의 효율적 조합을 사용한 멀티캐스트 트리 생성 알고리즘 (On Multicast Tree Construction Algorithm with Efficiently Combining Two Independent Measures)

  • 김문성;방영철;추현승
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1497-1500
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    • 2005
  • 멀티캐스트는 실시간 멀티미디어 전송 등에서 그 중요성이 매우 커지고 있다. 이러한 응용 기술들은 네트워크의 QoS(Quality of Service)보장을 위해 많은 자원을 필요로 한다. 네트워크의 자원은 한정되어 있기 때문에, 효율적인 자원의 사용을 위해서는 효율적인 멀티캐스트 라우팅 경로를 설정하는 것이 결정적 수단이다. 최소비용 멀티캐스트 라우팅 문제는 다양한 트리 최적화 문제를 해결하기 위한 기본적인 문제이며 다양한 연구가 있어왔다. 제안하는 알고리즘은 최소비용멀티캐스트 트리를 생성하는 휴리스틱 알고리즘으로 잘 알려진 TM 알고리즘과 가중치를 사용하여, 멀티캐스팅의 다양한 트리 최적화 문제에 적용되어 QoS에 따른 네트워크 자원의 사용효율을 극대화 하는데 기여할 것이다.

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스캔 데이터와 레벨셋 방법을 이용한 몰핑 기법 (Morphing Technique using Scanned Data and Level-Set Method)

  • 이태호;이승욱;조선호
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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    • pp.565-568
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    • 2011
  • NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.

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매개변수적 서명 검증에서 개인화된 특징 집합의 가중치 유클리드 거리 산출 기법 (A Technique of Calculating a Weighted Euclidean Distance with a Personalized Feature Set in Parametric Signature Verification)

  • 김성훈
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.137-146
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    • 2005
  • In parametric approach to a signature verification, it generally uses so many redundant features unsuitable for each individual signature that it causes harm, instead. This paper proposes a method of determining personalized weights of a feature set in signature verification with parametric approach by identifying the characteristics of each feature. For an individual signature, we define a degree of how difficult it is for any other person to forge the one's (called 'DFD' as the Degree of Forgery Difficulty). According to the statistical characteristics and the intuitional characteristics of each feature, the standard features are classified into four types. Four types of DFD functions are defined and applied into the distance calculation as a personalized weight factor. Using this method, the error rate of signature verification is reduced and the variation of the performance is less sensitive to the changes of decision threshold.

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다중 최적화 문제에서 파레토 방법들 비교 연구 (A study on Comparison of the Palate Methods for Multi-objective optimization ptoblem)

  • 고영상
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2639-2641
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    • 2003
  • 유전자 알고리즘은 다윈의 자연선택설과 유전자의 진화 개념을 이용한 적응 탐색 알고리즘으로 적용하고자 하는 문제의 매개 변수를 유전자와 비슷한 데이터 구조로 부호화하고, 유전 연산자를 이용하여 문제의 해답을 찾는 알고리즘이다. 최근 유전자 알고리즘은 이러한 복수개의 목적 함수를 최적화 하기 위한 다중 최적화 문제를 위한 최적화 기술로서의 관심이 크게 다루어지고 있으며 전송 문제, 생산 공정 문제 계획 등과 같은 다목적 함수를 다루는 많은 응용 부분에 대해 적용되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 다중 목적 함수용 예와 Gen과 Kim이 제안한 네트워크 신뢰도를 고려한 연결 비용과 메시지 지연을 고려한 이중 구속 통신망 설계 문제를 가지고 가중치 합과 여러 가지 파레토 방법들을 비교하고 연구 검토 하고자 한다.

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LMS 적응 알고리즘을 적용한 안테나 배열의 성능분석에 관한 연구 (A Study on Three-Dimensional Performance Analysis of Antenna Array Appling LMS Adaptive Algorithm)

  • 김원균;박지영;나상동
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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    • pp.400-404
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    • 1998
  • 본 논문에서는 도심지 이동 통신에서 SINR 성능을 향상시키기 위해 기존의 배열 안테나에 최소 평균 자승(LMS) 알고리즘을 적용하여 실제 배열 출력과 이상적 출력간의 최소 평균 오차(MSE)를 최소화하고 안테나의 배열로부터 가중치를 결합한 신호에 의해 방향성을 적절히 제어하여 간섭신호를 효과적으로 제거한다. 배열 출력 신호 대 간섭에 추가된 잡음비(SINR) 성능 분석에 적합한 삼차원적 분석을 사용하여 적응 배열 원소를 사용한 성능과 모노폴 안테나 원소에서 배열의 성능을 비교한다. 또한, SINR 패턴 각 비(PAR)를 사용하여 적응 배열 원소 방위, 내부 원소간의 간격들 그리고 입사 신호 방향들과 같은 다른 배열 매개 변수들에서 배열 성능을 계산하고 SINR 패턴의 양적 평가를 한다. 결과로서, 적응 배열 원소가 가정된 신호 환경에 있어 4상파형(quarterwave) 모노폴(monopole) 안테나 배열보다 더 바람직하다.

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웹 로그에 대한 온라인 연관 규칙 기법 (Online Association Rule Technique for Web Access Log)

  • 박은주;권혜련;김은주;이일병
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.333-336
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    • 2001
  • 본 논문에서는 웹에서 온라인상으로 발생되는 기록 데이터들의 연관 규칙을 구성할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고 있다. 기본적으로, 온라인상에서 연관 규칙을 추출하는 방법은 Carma 알고리즘을 바탕으로 하였기 때문에 최대 데이터의 scan 회수를 2회로 유지하였다. 각 사용자가 방문한 웹 사이트의 수에 대하여 정규 분포를 따르는 가중치를 Phase I 알고리즘의 지지도 관련 변수에 영향을 줌으로써, lattice 의 크기를 조절하는 요소로 사용하여 처리 시간을 단축시키고 있다. 기존의 Carma 알고리즘과 제안하는 W-Carma(Weighted-Carma) 알고리즘과 처리 시간을 비교하였으며, 대량의 데이터일 경우 좋은 성능을 보이고 있다.

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시계열 예측을 고려한 속성 선택 딥러닝 모델 (Feature Selection Deep Learning Model considering Time Series Prediction)

  • 박광호;;류근호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.509-512
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    • 2021
  • 최근 다양한 시계열 데이터의 분석이 딥러닝 방법을 통하여 수행되고 있다. 주로 RNN과 LSTM을 이용하여 많은 시계열 예측이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 예측모델을 생성하는데 가장 중요한 것은 어떠한 변수를 얼마나 사용하는지가 중요하다. 이에 대하여, 본 연구에서는 3개의 신경망을 적용하여, 속성을 선택하는 Selection MLP, 속성에 가중치를 부여하는 Extraction MLP 그리고 예측을 진행하는 Prediction MLP로 이루어진 MLP-SEL 구조를 제안한다. 비교를 위하여 다른 순환 신경망에 대하여 시계열 데이터에 대한 예측을 진행하였으며, 그 결과 우리가 제안한 MLP-SEL 모델의 시계열 예측이 좋은 성능을 보였다.

도시성장모형의 시뮬레이션 자동화에 관한 연구 (Research about Urban Growth Model's Automation)

  • 윤정미;박정우
    • 한국지리정보학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.1-9
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    • 2008
  • 최근 토지이용 변화에 관한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 그 중에서 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, CA)를 이용한 연구방법이 도시성장에 많이 활용되고 있다. CA는 셀 상태가 전이규칙에 따라 새로운 시점의 상태로 변하는 연산을 반복한다. 또한 퍼지-AHP를 이용하여 정보 손실을 최소화하고, 유연한 도시성장 모델링을 유도할 수 있다. 그러나 AHP의 경우 가중치 도출까지 의사수렴 작업이 반복되어야 하는 어려움이 있다. 그리고 셀룰라 오토마타를 이용한 시뮬레이션은 많은 연산 모델링이 필요하고, 도출된 데이터 관리 및 일정 기준 시점마다 일치성을 검증하여야 한다. 이에 본 연구는 변수에 상대적 가중치를 부여하는 AHP 단계부터 셀룰라 오토마타를 이용한 도시성장 및 검증과정을 자동화하여 부산시 도시성장을 분석하고 예측하였다. 이를 통하여 도시성장 모델링의 복잡성과 반복성 문제를 개선할 수 있다. 또한 검증과정 부분을 통해 유용성 높은 모델링을 할 수 있으며, 작성된 모듈을 사용하여 이와 유사한 사례 연구에 적용할 수 있다.

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암묵 데이터를 활용한 인문학 인풋값과 다중 모달리티의 가중치 할당 방법에 관한 연구 (A Study on the Weight Allocation Method of Humanist Input Value and Multiplex Modality using Tacit Data)

  • 이원태;강장묵
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.157-163
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    • 2014
  • 이용자의 감성은 그 어느 때보다 기업, 정부 그리고 개인 간의 소통에서 중요한 변수로 인식된다. 특히 수많은 연구에서 이용자의 감성을 파악하는 방법으로 음성 톤, 속도, 얼굴 표정, 몸의 이동 방향과 속도, 제스쳐 등이 사용된다. 다중 모달리티는 단일의 모달리티보다 정확도가 높은 반면 멀티 센싱에 따른 인식률 한계와 데이터 처리 부하 그리고 센싱된 값을 추론하는 우수한 알고리즘이 요구된다. 즉 다중 모달리티는 각 모달리티의 개념, 속성이 상이하여 인간의 감성값이라는 표준화된 값으로 전환하는데 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다중 모발리티 중관계망 분석, 문맥 파악, 디지털 필터 등의 기술을 이용하여 이용자에게 우선 순위를 갖는 감성 표현 모달리티를 추출할 필요가 있다. 특정 상황에 우선 순위를 갖는 모달리티와 그 주변을 에워싼 다른 모발리티를 암묵 값으로 처리하면 감성 인식에 있어 컴퓨터 자원의 소비 대비 견고한 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구 결과, 암묵 데이터를 활용하여 다중 모발리티 중 가중치를 어떻게 부여할지에 대하여 제안하였다.