• Journal of the Korean Home Economics Association
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• v.40 no.12
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• pp.63-83
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• 2002

본 연구는 미국 소비자들이 지각한 온라인 쇼핑속성에 대한 차원을 밝히고. 온라인 속성에 대한 중요성과 상품범주별 구매의도와의 관계를 밝혀 상품범주별 마케팅 전략과 인터넷 소비자 관리 및 교육 프로그램 개발에 기여하고자 하였다. 조사대상자는 가정에서 인터넷을 사용하고 있는 미국 소비자 303 명으로 구성되었으며, 질문지법에 의해 자료 수집되었다. 자료분석을 위해 탐색적 요인분석을 실행하였고, LISREL8에 의해 측정모델과 구조적 관계 모델을 동시에 검증하였다. 자료 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소비자가 지각한 온라인 쇼핑에 대한 속성은 거래 및 비용, 사이트 디자인, 구매유인 프로그램, 상호 관계성의 4개 차원으로 분류되었다. 둘째, 온라인 상품은 구매의도에 따라 인지적 상품, 경험적 상품, 서비스 3개 범주로 분류되었다. 셋째, 지각된 온라인 쇼핑속성의 중요도와 각상품군 구매의도와의 구조적 관계모델을 추정한 결과,“거래 및 비용”은 3개의 상품군에 대한 구매의도에 모두 유의한 영향을 주었으며,“구매유인 프로그램”은 경험적 상품과 서비스에 대한 구매의도에 유의한 영향을 미쳤다. 따라서, 소비자들에게 중요하게 지각되는 인터넷 특정 속성 즉, 보완, 배달 및 비용을 초점으로한 상품범주별 차별화된 이점을 제시하여 효과적인 마케팅 전략을 수립해야 할 것이다. 또한, 전자 상거래와 관련 보완, 환불정책 등에 관한 소비자 교육과 보호법이 요구되고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.191-196
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• 2009

In this paper, we proposed a feature selection method using Binary Particle Swarm Optimization(BPSO) and Mutual information. This proposed method consists of the feature selection part for selecting candidate feature subset by mutual information and the optimal feature selection part for choosing optimal feature subset by BPSO in the candidate feature subsets. In the candidate feature selection part, we computed the mutual information of all features, respectively and selected a candidate feature subset by the ranking of mutual information. In the optimal feature selection part, optimal feature subset can be found by BPSO in the candidate feature subset. In the BPSO process, we used multi-object function to optimize both accuracy of classifier and selected feature subset size. DNA expression dataset are used for estimating the performance of the proposed method. Experimental results show that this method can achieve better performance for pattern recognition problems than conventional ones.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.3
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• pp.107-117
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• 2019

In the era of SNS, many people relies on it to express their emotions about various kinds of products and services. Therefore, for the companies eagerly seeking to investigate how their products and services are perceived in the market, emotion mining tasks using dataset from SNSs become important much more than ever. Basically, emotion mining is a branch of sentiment analysis which is based on BOW (bag-of-words) and TF-IDF. However, there are few studies on the emotion mining which adopt feature selection (FS) methods to look for optimal set of features ensuring better results. In this sense, this study aims to propose FS methods to conduct emotion mining tasks more effectively with better outcomes. This study uses Twitter and SemEval2007 dataset for the sake of emotion mining experiments. We applied three FS methods such as CFS (Correlation based FS), IG (Information Gain), and ReliefF. Emotion mining results were obtained from applying the selected features to nine classifiers. When applying DT (decision tree) to Tweet dataset, accuracy increases with CFS, IG, and ReliefF methods. When applying LR (logistic regression) to SemEval2007 dataset, accuracy increases with ReliefF method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.122-124
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• 2000

본 논문은 질병이 있는 뇌종양 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘 기반의 스케치 질의 방안을 제시한다. 기존의 이미지 검색 시스템은 이미지가 갖는 속성 중 일부의 속성 값만을 가지고 사용자가 직접 질의 이미지를 작성한다. 그러나 이런 방법으로는 여러 복잡한 속성값을 갖는 뇌종양 MRI 이미지의 내용을 표현하기는 어렵다. 그래서 본 논문에서는 질병이 있는 뇌 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘을 사용한 템플릿 형식의 메디컬 스케치 질의 방법을 제시한다. 뇌에서 발생하는 뇌질환을 질병별로 분류하였고, 분류된 질병들이 가지고 있는 색상이나 질감, 모양과 같은 속성 값들을 아이콘화하여 템플릿 이미지로 제공되는 정상인의 이미지에 정의된 질병 아이콘의 크기와 위치를 설정함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의 이미지를 쉽게 작성할 수 있는 스케치 형식의 질의방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.352-355
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• 2009

본 논문에서는 Mobbing(집단 따돌림) 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 60개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하고, 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들을 포함한 요소들이 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 Social Network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G2 Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the Social Network, Bullies, Aggressive victimes, Victimes)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 알아본다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.5
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• pp.384-393
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• 2015

This paper proposes an optimized classifier based on feature elimination (OCFE) for gene selection with combining two feature elimination methods, ReliefF and SVM-RFE. ReliefF algorithm is filter feature selection which rank the data by the importance of the data. SVM-RFE algorithm is a wrapper feature selection which wrapped the data and rank the data based on the weight of feature. With combining these two methods we get less error rate average, 0.3016138 for OCFE and 0.3096779 for SVM-RFE. The proposed method also get better accuracy with 70% for OCFE and 69% for SVM-RFE.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.3
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• pp.109-118
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• 2007

This paper proposed a method that can be simply analyzed instead of the basic general Fuzzy rule that its insufficient characters are cut out. Based on the proposed method. Rough sets are used to eliminate the incomplete attributes included in the rule and also for a classification more precise; the agreement of the membership function's output extracted the maximum attributes. Besides, the proposed method in the simulation shows that in order to verify the validity, compare the max-product result of fuzzy before and after reducing rule hosed on the rice taste data; then, we can see that both the max-product result of fuzzy before and after reducing rule are exactly the same; for a verification more objective, we compared the defuzzificated real number section.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2007.11a
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• pp.768-773
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• 2007

Standardization to information attribute of construction material is continuous demanded through the life cycle of a construction project, and the productivity elevation is derived of contribution effect in construction market. This study surveyed the means of acquisition and attribute of information to a staff in purchase, which are effected on the revitalization of information circulation to the construction material Proposed the standardization to information attribute of construction material that is based on improvement and application to the information attribute. And information attribute is classified with construction process through analysis on test list of quality certification. This study also suggested representative attribute of quality information, for the elevation of safety and quality in construction industry. Therefore, logicality of common information is based by analysis of mathematical statistics, systemicity of quality information is applied by MasterFormat(2004)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.47-50
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• 2005

센서와 모바일 기술의 발달로 인해 다양한 센서에서 수집된 스트림 데이터를 처리하는 연구들이 많이 수행되고 있다. 다차원 속성의 스트림 데이터는 센서에서 주기적으로 수집되어 버퍼링 후 처리되기 때문에 기존의 투플 기반의 데이터 분류 기법에 적합하지 않다. 따라서 이 논문에서는 윈도우 기반의 스트림 데이터 분류를 위해 각 속성의 평균과 표준편차 값을 이용하여 투플 기반으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성은 투플 기반 데이터 분류 기법(의사결정트리, 단순 베이지안 분류기, 베이지안 신뢰 네트워크)에 의한 정확도 측정에 기반 한다. 로봇에서 수집된 센서 데이터를 이용한 실험 결과, 높은 정확도로 제안된 기법이 타당함을 증명하였으며 베이지안 신뢰 네트워크 기법이 다른 기법에 비해 우수함을 발견하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.1
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• pp.275-281
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• 2015

The recent health care is growing rapidly want to receive offers users a variety of medical services, can be exploited easily exposed to a third party information on the role of the patient's hospital staff (doctors, nurses, pharmacists, etc.) depending on the patient clearly may have to be classified. In this paper, in order to ensure safe use by third parties in the health care environment, classify the attributes of patient information and patient privacy protection technique using hierarchical multi-property rights proposed to classify information according to the role of patient hospital officials The. Hospital patients and to prevent the proposed method is represented by a mathematical model, the information (the data consumer, time, sensor, an object, duty, and the delegation circumstances, and so on) the privacy attribute of a patient from being exploited illegally patient information from a third party the prevention of the leakage of the privacy information of the patient in synchronization with the attribute information between the parties.