• 제목/요약/키워드: 세분화

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정점 변화율에 기반한 에지 선택적 세분화 (Subdivision by Edge Selection based on Curvature)

  • 박종희;김태윤
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제26권8호
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    • pp.863-874
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    • 1999
  • 세분화란 초기 원형 모델의 삼각형 메쉬를 여러 개의 작은 메쉬로 변환하는 기법으로, 간략화 된 모델을 다시 원상태로 표현하기 위해 사용된다. 기존의 보간에 의한 세분화는 전체 모델의 에지에 일률적으로 세분화를 적용하기 때문에, 효과가 적은 부분까지도 세분화가 수행하게 되어 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 정점 변화율을 기반으로 에지를 선택하여 세분화를 수행한다. 따라서 원형 메쉬를 변환하여 세분화된 메쉬를 생성할 때, 모델의 각 부분들은 정점 변화율의 차이에 의해 서로 다른 세분화 정도를 가지게 된다. 이 과정을 통해 원형 모델의 곡률 특성이 반영된 세분화를 수행할 수 있게 되고, 전체 모델의 세분화 정도를 조정하는 것도 가능해진다. Abstract The subdivision is a mesh transformation, which makes an original triangle mesh to subdivided meshes. This method is used for recovering original model from simplified model. The existing subdivision based on interpolation is inefficient, because it is targeted for whole edges of mesh model. Therefore, this method applies to non-effective parts. In this paper the subdivision is executed by edge selection based on curvature. When original model is transformed to subdivided model by proposed method, the parts of model has different subdivision degrees by means of the averages of vertex curvature.Proposed method makes it enable subdivision, which deploy characteristics of curvatures of original model and adjusting a degree of subdivision in whole model.

고객정보와 상품네트워크 유사도를 이용한 시장세분화 기법 (A Market Segmentation Scheme Based on Customer Information and QAP Correlation between Product Networks)

  • 정석봉;신용호;구서룡;윤협상
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.97-106
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    • 2015
  • 시장세분화를 위해 일반변수와 트랜잭션 기반 변수를 동시에 사용하는 하이브리드 방법이 널리 사용되고 있지만, 하이브리드 방법에는 일반변수의 기준에 따라 정확하게 세분화가 되지 않는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 상품 정보를 이용한 네트워크 분석을 활용하는 새로운 시장세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. QAP 상관관계분석을 이용하여 상품네트워크의 유사도를 계산하는 새로운 시장세분화 방법은 일반 변수 기준으로 시장을 명확하게 세분화하고, 상품 정보를 기반으로 하여 세분화된 집단 간의 구매패턴을 효과적으로 비교할 수 있도록 하는 장점을 갖고 있다. 본 연구를 통해 개발된 상품구매정보를 활용한 네트워크 기반 시장세분화 방법의 활용 가능성과 성과를 입증하기 위해 실제 운영중인 온라인 쇼핑몰의 고객정보와 상품구매정보를 수집하여 시장세분화 방법의 절차를 설명하고 결과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 시장세분화방법은 기본적인 고객정보 및 상품구매정보를 이용하여 상품구매패턴이 유사한 고객 집단을 인구통계학적인 일반변수 기준으로 세분화할 수 있기 때문에 대다수의 온 오프라인 유통업체에서 폭넓은 활용이 가능할 것으로 기대된다.

유럽의 가입자회선 세분화 동향과 시사점 (Local Lop Unbundling in EU)

  • 김방룡;정충영
    • 전자통신동향분석
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    • 제15권4호통권64호
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    • pp.41-51
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    • 2000
  • 최근 유럽 각국에서는 가입자회선 개방에 관한 검토가 한창 진행중에 있다. 유럽위원회에 따르면, 가입자회선 세분화 의무화 결정이 이루어진 나라는 1999년 10월 1일 시점에서 덴마크, 독일, 이탈리아, 네덜란드, 오스트리아 및 핀란드의 6개국이었다. 이어 영국에서는 OFTEL이 1999년 11월 말, 가입자회선 개방에 관한 정책결정문서를 발표하였으며 노르웨이는 2000년 3월, 가입자회선 세분화를 발표하였다. 2000년 4월 현재 벨기에, 프랑스, 아일랜드, 스웨덴, 스페인에서는 정식도입을 위한 검토가 이루어지고 있는 상태이며 룩셈부르크, 포르투갈, 그리스의 3개국은 도입계획이 없다. 본 고에서는 2000년 2월에 유럽위원회가 발표한 가입자회선 세분화에 관한 작업문서 내용을 중심으로 가입자회선 세분화에 관한 유럽위원회의 정책방향을 고찰하고, 유럽 주요국의 가입자회선 세분화의 구체적 동향을 살펴본 후, 우리 나라 가입자회선 세분화 정책방향의 설정을 위한 과제를 제시하고자 한다.

점진적 메쉬의 선택적 세분화를 위한 새로운 접근법 (A New Approach to Selective Refinement of Progressive Meshes)

  • 김준호;이승용
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.652-654
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    • 2000
  • 점진적 메쉐 표현법은 2-다양체 성질을 가지는 임의의 삼각메쉬에 대한 다중해상표현이 가능한 방법으로, 최근 다중해상 모델링 및 렌더링 분야로 그 응용범위를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존방법[4,3]과는 달리 거의 대부분의 경우 한 정점의 세분화로 인해 주위 정점이 세분화되지 않는 최적화된 방법이다. 본 논문에서 제안하는 새로운 선택적 세분화방법으로 인해 점진적 메쉬의 활용분야가 더욱 넓어질 것으로 기대된다.

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적분형 르장드르 형상함수를 이용한 단일 수준 적응적 hp-체눈 세분화 (Single Level Adaptive hp-Refinement using Integrals of Legendre Shape Function)

  • 조준형;유효진;우광성
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제23권3호
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    • pp.331-340
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    • 2010
  • 적응적 hp-세분화 기법과 그 기법의 효과적인 구성방법을 포함한 새로운 적응적 유한요소 알고리즘의 기초이론 및 적용이 이 연구를 통해 제시되었다. 적응적 hp-세분화 기초의 유한요소기법은 적분형 르장드르 형상함수와 요소별로 불균등한차수의 분배 및 비정형적인 절점연결과 관련된 연속조건을 만족시킬 수 있는 제약조건을 필요로 한다. 따라서 요소간의 접합부분에서 적응적 hp-유한요소망의 연속성이 중요한 문제로 대두된다. 이러한 문제를 요소경계에 연속성 제약조건을 절점연결 사상행렬을 적용하여 해결하였다. 또한, 적분형 르장드르 형상함수의 계층성질을 이용하여 제시된 알고리즘의 효율적 정식화 방안을 제시하였다. 간단한 캔틸레버문제가 h-세분화, p-세분화 그리고 hp-세분화 방법에 의해 계산되었다. hp-세분화의 결과는 다른 방식의 세분화에 비해 보다 빠른 수렴성을 보여 주는 것이 확인되었다. 그러므로 제시된 hp-세분화 알고리즘은 실제문제에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 생각된다.

신용카드업에서 데이터마이닝의 활용 -고객행동기반의 고객세분화-

  • 진서훈;안상욱
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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    • pp.171-174
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    • 2004
  • 기업들이 심화된 경쟁체제 속에서 고객에 대한 보다 심층적인 이해를 필요로 하고 정보기술의 발달로 각 요소활동내용의 데이터화가 가능해짐에 따라 CRM으로 대변되는 고객 정보의 전략적 활용이 매우 중요하게 되었다. 이를 위해 기업은 고객에 대한 이해를 바탕으로 고객관리 및 마케팅을 수행하기 위한 필수적인 도구인 고객세분화를 수행하고 있다. 본 연구에서는 신용카드고객의 카드사용행태에 근거하여 서로 유사한 사용행태를 보이는 고객군으로 세분화하는 과정을 소개한다. 고객이 실제로 카드를 사용하면서 발생시킨 거래정보에만 의존하여 고객세분화를 수행하였으며 이는 마케팅의 관점에서 상당히 의미 있는 내용이라 볼 수 있다. 고객세분화를 위하여 데이터마이닝기법인 k-평균군집방법과 최장연결법에 의한 계보적 군집방법을 활용하였다

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시장세분화 기반의 기록정보서비스에 관한 고찰 (Archival Reference Services Based on Market Segmentation)

  • 정경희
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.277-296
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    • 2007
  • 본 연구는 기록관의 정보서비스에 마케팅 전략이 도입될 필요가 있다는 것을 제언하기 위한 것이다. 특히 현대의 기업 마케팅 전략으로 사용되고 있는 표적 마케팅은 고객만족을 위한 시장세분화를 기반으로 이루어지는데, 기록관이 이용자 요구에 부합하는 서비스를 계획하고 개발하여, 이용자 집단에 촉진시키기 위하여 표적마케팅의 시장세분화 전략이 도입될 필요가 있다. 본 연구는 기록관이 이용자를 세분하기 위하여 인구통계적 변수와 지리적 변순 심리적 변수 및 이용변수(이용목적, 조사의도, 질문유형, 지식수준, 관심주제, 이용빈도)를 활용하고, 이들 변수를 활용한 세분화를 위하여 기록이용자에 대한 데이터를 적극적으로 수집할 필요가 있음을 제언하였다.

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요인분석과 군집분석을 통한 세분화 및 전략방향 제시: 특수법인 사례를 중심으로 (A Strategy Through Segmentation Using Factor and Cluster Analysis: focusing on corporations having a special status)

  • 조용준;김영화
    • 응용통계연구
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    • 제20권1호
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    • pp.23-38
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    • 2007
  • 세분화는 크게 목적변수의 유무에 따라 분석방법이 달라지게 된다. 본 논문은 특수법인의 경영지표를 바탕으로 목적변수가 존재하지 않을 경우의 세분화를 통해 전략방향을 도출하는 사례 연구를 제안하고자 한다. 군집분석을 통한 세분화의 경우, 많은 변수를 사용하여 분류를 하게 되면 군집별 특성화가 어렵게 된다. 따라서 군집의 특성을 잘 반영할 수 있는 대표적 요인변수를 요인분석을 통해 추출하고 이 대표요인을 바탕으로 2단계 군집분석을 통한 세분화를 고려하였다. 이를 통해 총 6개의 세분화 군집을 도출하고 각 군집 별 강점요인을 강화하고 약점요인을 보완하는 방향으로 전략방향을 설정하여 제안하고자 한다.

MCFA와 SOM을 이용한 한일 온라인 게임시장의 고객세분화

  • 이상철;김재경;서영호
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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    • pp.199-205
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    • 2003
  • 본 연구의 목적은 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하여 국내기업이 일본 온라인게임 시장에 진출할 때 고려해야 될 전략을 도출하는데 있다. 이를 위해 MCFA와 SOM을 이용하고자 한다. 먼저 MCFA를 통해 한일 온라인게임 시장의 고객 몰입에 영향을 주는 요인들이 무엇이며, 이러한 요인의 측정 동질성이 같은지를 먼저 검증하였다. 이러한 방법을 통해 검증된 요인으로는 도구, 보상, 디자인, 정보제공, 공동체를 들 수 있다. 다음으로 SOM을 이용해 위에서 구한 요인을 기준으로 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하고자 한다. 이후 이렇게 세분화된 고객의 특성을 도출하기 위해 Decision Tree를 이용하고자 한다.

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Customer Segmentation in the Insurance Industry: Present and Future

  • 염경민;유병준;이재환
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • 한국벤처창업학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.153-155
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    • 2022
  • 고객을 세분화하여 맞춤화된 서비스를 제공하는 것은 고객 관계 관리에 있어 중요하다. 빅데이터 분석 기법과 기계 학습 등을 활용한 분석 기법의 발전은 더욱 세밀한 고객 세분화를 가능케 했다. 하지만 새로운 분석 기법을 기업에서 효과적으로 적용하는 것은 여러 어려움이 존재한다. 본 연구는 특히 국내 보험 산업에서 데이터 분석 기법을 활용해 더욱 향상된 고객 세분화를 수행할 수 있는 방법에 대해 논의한다. 이를 위하여 실제 보험 설계사와의 심층 인터뷰를 통해 국내 보험 회사의 현상을 파악하고, 이를 기반으로 보험 산업에서 활용할 수 있는 가이드라인을 제시하고자 한다.

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