• Title/Summary/Keyword: 세분화

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선호 의복이미지와 편익에 의한 시장세분화에 관한 연구 (제2보) (A Study on Market Segmentation through Clothes Image Preferences and Benefit (PartII))

  • 이숙희;임숙자
    • 한국의류학회지
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    • 제27권3_4호
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    • pp.322-332
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    • 2003
  • The purpose of this study was to segment the consumer market for women's street clothes based on benefit sought. The sample was taken from 1106 middle class women who were in their 30's-40's living in Gwangju city. Consumers were classified into three groups by honest sought. The groups were practical benefit seeking group(36.7%), multi-benefit seeking group(32.6%) and symbolic/aesthetic benefit seeking group(30.7%). ANOVA, $\chi$$^2$-test revealed differences among groups according to benefit sought, use of information sources, purchasing behavior variables and demographic variables As a result of comparison for two market segmentations, benefit segmentation was proven to be more useful than segmentations using clothes image preference. But there were differences in psychological variables and demographic variables among the same benefit segments. Therefore hybrid approach on segmentation using clothes images preferences and benefit sought is neccesary.

실시간 토양 유기물 센서와 DGPS를 이용한 질소 시비량 지도 작성 시스템 개발 (Development of a Mapping System for N-fertilizer Amount Using Real-time Soil Organic Matter Sensor and DGPS)

  • 조성인;최상현;김유용
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2002년도 동계 학술대회 논문집
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    • pp.486-493
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    • 2002
  • 본 연구에서는 정밀시비를 위한 전자지도 작성 시스템을 개발하고, 질소 시비량 지도를 작성하였다. 개발된 토양 유기물 함량 계측 센서는 0.07%~7.96%가지의 토양 유기물 함량을 $R^2$= 0.85, SEP=0.72, bias=-0.13으로 계측할 수 있었으며, 작성된 시비량 지도를 이용한 시비는 58.7%의 정확성을 보였다. 시비량 지도에 의한 정밀시비는 획일적인 시비의 정밀시비 30.5%에 비해 91%의 정확성 향상을 보였다. 그러나 개발된 센서의 오차로 인하여 유기물 함량 등급 분류 간격이나 격자 간격 면에서 세분화된 지도는 작성할 수 없었다. 좀 더 정확하고 세분화된 시비량 지도 작성을 위해서는 오차 범위가 작은 정밀한 센서의 개발이 요구된다. 또한 토양 유기물 센서뿐만 아니라 다른 토양 상태를 계측할 수 있는 센서들이 개발된다면 다양하고 정확한 시비량 지도를 작성할 수 있을 것으로 판단된다. 작성된 전자 지도는 농작업의 의사결정에 도움을 주며, 빠른 처방이 가능할 것이다.

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은행고객 세분화를 통한 이탈고객 관리분석 -가계성 예금을 중심으로- (Analysis of Defection Customer Using Customer Segmentation on Bank -Focusing on Personal Deposit-)

  • 이건창;권순재;신경식
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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    • pp.261-281
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    • 2001
  • IMF이후로 우리나라의 은행들은 현재 큰 구조조정을 맞이하고 있으며 이 속에서 살아남기 위하여 기존의 고객의 유형을 분석하고 이를 마케팅 전략에 활용하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 만은 연구들이 은행 고객들의 유형을 설문지 분석방법에 의존하여 몇 개의 군집으로 분류하고 이들의 집단 및 특성을 연구하였다 하지만 설문데이터의 경우 고객들의 실제적인 행동이 반영되지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 C은행의 실제 고객 자료를 통하여 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하여 고객을 세분화한 다음 고객이 가계성예금을 해지하고 다른 은행으로 이탈하는 집단의 특성을 분류하고 규칙을 도출하였다. 또한 이들을 관리하는 전략을 제시하였다.

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다중 입출력 검사 방식의 세분화된 스케줄링을 통한 개선 (Improvement in Multiple Input-Output Inspecting Method through Classified Scheduling)

  • 박원찬;류환규;김정호;안기홍
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.64-67
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    • 2012
  • 복잡한 구조를 가진 케이블의 빠르고 정확한 검사를 위해 다중 입출력 검사 장치가 사용된다. 기존의 검사 장치의 제어 방법은 한번에 여러 가지 회선 특성을 가진 케이블의 검사가 불가능하며, 장치 안정성 및 검사 성능에 있어서 개선의 여지가 있으므로 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 입출력 장치의 검사 시퀀스 및 하드웨어 개량을 통한 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검사 명령 및 검사 결과를 저장하는 데이터 패킷에서 검사 명령을 좀더 세분화하여 패킷을 최적화하고 중복 명령을 제거하였으며, 입출력 신호 충돌 가능성을 차단하였다. 또한, I2C 버스 양방향 회로를 사용하여 전압 레벨 차이를 극복하고 활용성을 높일 수 있었다.

다중 작업 학습의 단계적 특징을 활용한 한국어 속성 기반 감성 분석에서의 대상 추출 (Target extraction in Korean aspect-based sentiment analysis using stepwise feature of multi-task learning model)

  • 박호민;김재훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.630-633
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    • 2022
  • 속성기반 감성 분석은 텍스트 내에 존재하는 속성에 대해 세분화된 감성 분석을 수행하는 과제를 말한다. 세분화된 감성분석을 정확하게 수행하기 위해서는 텍스트에 존재하는 감성 표현과 그것이 수식하는 대상에 대한 정보가 반드시 필요하다. 그리고 순서대로 두 가지 정보는 이후 정보를 텍스트에서 추출하기 위해 중요한 단서가 된다. 따라서 본 논문에서는 KorBERT와 Bi-LSTM을 이용한 단계적 특징을 활용한 다중 작업 학습 모델을 사용하여 한국어 감성 분석 말뭉치의 감성 표현과 대상을 추출하는 작업을 수행하였다. 제안한 모델을 한국어 감성 분석 말뭉치로 학습 및 평가한 결과, 감성 표현 추출 작업의 출력을 추가적인 특성으로 전달하여 대상 추출 작업의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

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포스트 코로나 시대의 추구편익에 따른 농촌관광 시장세분화 연구 (Segmentation of Rural Tourist by Benefit Sought in the Post COVID-19)

  • 유준완;황대용
    • 농촌지도와개발
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    • 제29권4호
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    • pp.191-201
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    • 2022
  • This study aims to segment the rural tourists markets according to benefits sought after the COVID-19 outbreak. Data were collected from 284 usable visits in 20 rural tourism village. Results show that it was classified into three clusters from factor-cluster analysis, The first cluster was 'negative participation type', and the overall pursuing benefit factor was low. The second cluster was 'complex pursuit type', and all the pursuing benefit factors were higher than the average. The third cluster was 'experience-seeking type', and the benefits of pursuing rural experiences, special experiences, and intimacy were high. Each cluster showed differences in educational background, age, residential area, type of visit, awareness, satisfaction, and behavioral intention of rural tourism villages.

무게 센서를 이용한 약 먹는 시간 알람기 (Medicine-taking time alarm using weight sensor)

  • 김선옥;김태균;권은진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.165-167
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    • 2021
  • 본 논문은 노약자와 장애인의 편의를 도모하기 위하여 주기적으로 약을 복용해야하는 시간을 알려주는 시스템이다. 무게 센서를 사용하여 7일간 복용해야 하는 알약들의 전체 무게를 측정하고, 사용자가 알약을 복용하면 줄어든 알약의 무게를 다시 측정하여 복용 여부를 판단하는 시스템이다. 또한 알약을 복용하지 않은 사용자에게 이를 알려주기 위해 설정된 특정 시간에 다시 알려주는 작업을 수행하도록 구성하였다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 이와 같은 시스템의 작업 수행 과정을 세분화하여 보여줌으로써 사용자들이 잊지 않고 약을 복용하는 것을 도와주고자 한다.

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R기반 데이터마이닝 분석을 통한 상수관망 자료 활용가능성 제시 (Presenting the possibility of using water pipe network data through R-based data mining analysis)

  • 홍성진;이찬욱;유도근
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.236-236
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    • 2020
  • 데이터마이닝은 빅데이터를 활용하는데 주로 활용되는 기술이다. 빅데이터 활용의 중요성이 증대됨에 따라 빅데이터를 기반으로 데이터마이닝을 활용한 생산, 금융, 통신 등의 성공적인 활용사례가 있지만 상수도 시설물에 적용한 사례는 드물다. 본 연구에서는 R프로그램을 기반으로 확보하기 어려운 데이터를 얻고자 관련 기사를 수집하고 데이터마이닝의 주요 기능인 분류, 군집(K-means)분석을 수행하였다. 예를들어, 상수관로의 정밀한 누수 분석을 위해서는 관경, 매설년도 등의 세분화된 자료가 필요하나 이러한 자료들은 쉽게 확보할 수 없다는 한계를 갖고 있다. 이러한 관점에서 상수관망 단수, 누수 등의 키워드를 통해 얻을 수 있는 기사를 기반으로 주요 키워드에 대한 군집분석을 수행하여 세분화된 상수관망 자료를 획득 및 분석하였다. 단수, 누수 키워드 기사에 의해 관경정보 등 파손된 관로의 정보를 확보할 수 있는 것으로 나타났으며 향후 확보하기 어려운 데이터를 보완할 수 있는 방법 중 하나로 활용될 수 있을것으로 기대된다. 그러나, 데이터의 양과 보다 정교한 군집분석을 위한 키워드설정 등의 추가연구가 필요할 것으로 판단된다.

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유동인구 예측을 위한 Global - Local 구조 기반의 시계열 Deep Learning 모델에 관한 연구 (A Study on Deep Learning Model Based on Global-Local Structure for Crowd Flow Prediction)

  • 고현모;박상현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.458-461
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    • 2021
  • 유동인구 예측은 상권의 특성에 따른 점포의 입지 선정 및 고객 맞춤형 마케팅 등 민간 분야에서부터 교통망 등 사회 간접 자본 설계를 위한 공공 분야에 이르기까지 다양한 목적으로 연구되어 왔으며, 최근에는 Covid-19 의 확산에 따라 그 중요도가 더욱 높아지고 있다. 보다 정교한 예측을 위해서는 전체적인 유동 인구 뿐만 아니라 특성 별로 세분화된 하위 그룹에 대해서도 정확한 예측이 요구되나, 기존의 예측 모델들은 이러한 데이터의 계층 구조를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 세분화된 하위 그룹 별 유동인구의 예측 정확도를 높이기 위해 전체 유동인구의 패턴을 동시에 활용하는 Global-Local 구조 기반의 Deep Learning 유동인구 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 단일 시계열 데이터만을 사용하는 경우 대비 5.4%~52.6%의 예측 오류 감소 효과가 있음을 확인하였다.

홍수완충 공간관리 및 평가기술 적용을 위한 실무지원 도구 개발 시나리오 도출 (Deriving Scenarios for Developing Practical Support Tools for Flood Buffer Space Management and Evaluation Technology Application)

  • 문치국;최진우;김재명;한근수
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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    • pp.425-426
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    • 2022
  • 본 논문에서는 홍수터, 홍수관리구역, 유지, 습지, 녹지 등의 용어로 지칭되는 홍수완충 공간관리 및 계획수립 시 활용할 수 있는 실무지원 도구 개발을 위한 시나리오를 도출하기 위해 국내·외 선행 연구과 오픈소스 GIS 기반 기술개발 현황을 조사하여 개별 연구에서 수행한 개발 시나리오를 분석하였다. 세부 개발 시나리오 분석 시, Top-Down 방식으로 실시하고 중복되는 시나리오는 병합을 실시하였다. 또한 세분화 완료한 시나리오는 단계를 구분하고 명칭과 부호를 부여하였다. 명칭과 부호 부여가 끝난 시나리오는 홍수완충 공간관리 실무지원 도구 개발 내부 모듈 설계에 적용하였다.

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