The objective of this study is to analyze domestic air passengers' preferences for selecting domestic airline company. By the analytic hierarchy process(AHP) method, we tried to measure the weight of the qualitative factors objectively and scientifically. The overall results indicate that domestic air passengers place more weight on airport service factor than other service factors for selecting domestic airline. Also, reservation/ticketing and in-flight service factors are equivalent to airport service factor. These priorities are differently shown followed by passengers' income. Therefore, airline companies need to formulate the differentiated strategy and customer-oriented marketing plan based on identified customer needs.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1996.04a
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pp.190-201
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1996
설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.
주택 가격이 최근 급등하면서 각종 정부정책이 쏟아져 나오고 있지만 주택 가격은 지역 별 편차를 늘리는 등 다른 문제점들을 양상하고 급등한 가격을 조정하는데 어려움을 겪고 있다. 주택을 선택하는 속성에는 다양한 기준이 존재하고 있어 단순한 정부 정책만으로는 해결하기 어려운 측면이 있다. 따라서 다양한 주택선택 속성에 대해 파악하고 주택구매 의도에 미치는 영향에 대해 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 주택선택 속성과 정부정책이 주택 구매행동에 미치는 영향력을 통해서 주택시장에 대한 이해를 돕고자 한다. 이를 위한 분석의 주요 쟁점은 다양한 유형의 주택선택 속성과 정부 정책 간에 부동산 투자전망의 조절효과를 고려하는 것이다.
소비자의 의사결정에 관한 대부분의 연구는 상표수준(brand level) 선택에 그 초점을 맞추고 있으나, 소비자는 제품수준의 의사결정상황에 자주 직면하게 된다. 따라서 본 연구는 제품수준(product level)에서의 의사결정문제에 접하게 될 때 소비목적을 달성하기 위하여 제품 수준에서는 환기군에서 유도된 고려군을 어떻게 형성하는지를 전형성의 개념을 이용하여 살펴보았다. 그리고 이를 통해 선택된 특정제품에 대한 상표대안들에 대하여 환기군에서 유도된 고려군이 형성되는 전반적인 과정을 제품수준과 연결하여, 제품수준과 상표수준에서의 고려군 형성과 대안평가의 차이를 비교하였다. 연구결과 제품수준의 경우에서는 대안평가기준이 상표수준보다 추상적인 속성을 이용하고 있는 것으로 나타났고, 상표수준의 경우에는 제품수준보다 구체적인 속성을 이용하는 것으로 나타났다. 또한 제품수준과 상표수준에 있어 전형성 평가기준의 영향력이 다른 것으로 나타났는데, 이상적 속성과 속성구조가 고려군을 형성하기 위한 대안의 전형성 평가에 많은 영향을 미쳤으며, 상표수준의 경우에는 공통속성이나 접촉빈도가 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Lee, Jung-Been;Lee, Dong-Hyun;Kim, Neung-Hoe;In, Hoh Peter
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.330-331
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2010
소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어의 품질에 지대한 영향을 미치는 요소 중 하나이다. 소프트웨어 개발 생명주기 초기에 아키텍처를 분석하고 평가하지 않으면, 점점 품질결함을 발견하고 수정하는 비용이 증가한다. 기존 소프트웨어 아키텍처 분석 및 평가 방법은 아키텍처라는 상당히 추상화된 수준에서 분석 및 평가가 이루어지기 때문에 평가기준이 주관적이며, 선택된 아키텍처 후보들만으로 서로에게 미치는 품질속성의 영향을 파악하기 힘들다. 따라서 품질 속성 시나리오나 아키텍처 전략을 구현하기 위한 세부적인 아키텍처 전술들의 품질평가가 필요하다. 본 연구는 이러한 아키텍처 전술의 품질 평가를 위해, Q-SIG(Quantified Softgoal Interdependency Graph)을 이용한 품질속성과 이를 달성하기 위한 아키텍처 전술의 관계를 정성적, 정량적으로 표현한다. 또한 Bayesian Belief Network(BBN) 모델 구축을 통해 Q-SIG에서 표현할 수 없는 다수의 품질속성을 만족하는 아키텍처 전술들 간의 조합에 대해 분석하고, 평가하여 아키텍트가 소프트웨어 디자인 단계에서 높은 품질속성을 달성할 수 있는 아키텍처 전술들의 조합을 선택할 수 있는 방법을 제시한다.
Purpose: A large number of attributes with mixed levels are often considered in the conjoint analysis. The respondents may have difficulty with scoring their preferences accurately because of many attribute items involved in each survey question. We research on the technique for reducing the number of attribute items. Methods: In order to reduce the number of attribute items in a survey question, we make a new attribute by merging two original attributes. A 'No question' option is also included as a new level in a merged attribute. Results: We propose BIB $6^4$ design in the case where we have four attributes with 2 levels and 3 levels, respectively and then analyze all the respondents survey data generated by the repeated simulation study in order to compare various model selection methods. Conclusion: How to reduce the number of attribute items is proposed and how to design and analyze the survey data are illustrated.
As the size of the data warehouse is large, the selection of indices on the data warehouse affects the efficiency of the query processing of the data warehouse. Indices induce the lower query processing cost, but they occupy the large storage areas and induce the index maintenance cost which are accompanied by database updates. The bitmap join indices are well applied when we optimize the star join queries which join a fact table and many dimension tables and the selection on dimension tables in data warehouses. Though the bitmap join indices with the binary representations induce the lower storage cost, the task to select the indexing attributes among the huge candidate attributes which are generated is difficult. The processes of index selection are to reduce the number of candidate attributes to be indexed and then select the indexing attributes. In this paper on bitmap join index selection problem we reduce the number of candidate attributes by the data mining techniques. Compared to the existing techniques which reduce the number of candidate attributes by the frequencies of attributes we consider the frequencies of attributes and the size of dimension tables and the size of the tuples of the dimension tables and the page size of disk. We use the mining of the frequent itemsets as mining techniques and reduce the great number of candidate attributes. We make the bitmap join indices which have the least costs and the least storage area adapted to storage constraints by using the cost functions applied to the bitmap join indices of the candidate attributes. We compare the existing techniques and ours and analyze them in order to evaluate the efficiencies of ours.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.17
no.4
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pp.28-39
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2016
The multi-mixed complex medical care facility consisting of mainly hospital and other associated facilities such as retail, office, accommodation, healthcare services, and so on, is currently recognized as a new segment in the real estate market. This study intends to identify the customer choice criteria for the development of multi-mixed complex medical care facility. Based on literature review and expert consultation, the 3 criteria with 12 sub-criteria for customer choice have been defined. And the AHP methodology has been implemented for the development of relative weight of those criteria depending on the type of facility including 'medical facility', 'supporting facility', 'healthcare service facility' and 'other ancillary facility'. Research findings indicated the implication for the optimal combination of facility development based on the customer choice criteria controlled by facility. Accordingly, this research intends to provide the guidance toward the development of multi-mixed complex medical care facility.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.400-401
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2014
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.36
no.1
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pp.82-89
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1999
A designer must make a lot of decisions in a design process. The decisions may be classified into selection decisions and compromise decisions. As the results of two decisions depends on the designer's intention it is necessary that the designer's intention should be reflected in the design systematically and precisely. As the AHP(Analytic Hierarchy Process) technique analyzes and evaluates a obscure selection problem hierarchically, designer's intention can be reflected in the design systematically. Also as qualitative attributes can be rated at quantitative criterion the designer's intention can be reflected consistently. Usually an engineering problem is a coupled problem in which a designer must select one alternative from a set of alternatives and find optimal characteristics of the alternative concurrently. As considered attributes are functions of the compromise system variables and the attributes's units and orders are different each other, attribute ratings must be normalized. This paper introduces a neural network at this normalization. So the attribute ratings can reflect designer's intention and the knowledge from his(her) experience automatically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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