• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.103-108
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• 2003

데이터마이닝을 위한 대용량 데이터베이스를 축소시키는 방법 중에 속성선택 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 세 가지 속성선택 방법을 사용하여 조건속성 수를 60%이상 축소시켜 결정나무와 로지스틱 회귀모형에 적용시켜보고 이들의 효율을 비교해 본다. 세 가지 속성선택 방법은 MDI, 정보획득, ReliefF 방법이다. 결정나무 방법은 QUEST, CART, C4.5를 사용하였다. 속성선택 방법들의 분류 정확성은 UCI 데이터베이스에 주어진 Credit 승인 데이터베이스와 German Credit 데이터베이스를 사용하여 10층-교차확인 방법으로 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.197-198
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• 2008

본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.189-192
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• 2006

본 논문에서는 ELM(Extreme Learning Machine)을 이용하여 계산속도 뿐만 아니라 성능면에서도 우수한 입력 속성선택 기법을 제안한다. 일반적으로 입력 속성 선택문제는 다양한 속성들의 영향을 고려함으로써 모든 입력속성들을 평가하는데 많은 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 학습속도가 기존의 신경회로망에 비하여 월등히 우수한 ELM 알고리즘을 적용한다. 입력속성 선택은 ELM으로부터 산출된 출력값을 이용하여 출력 오차에 영향이 큰 속성들 순으로 순위를 결정한 후, 전방향 선택이나 후방향 선택기법을 이용하여 입력속성을 선택한다. 제안된 방법은 다양한 데이터에 적용하여 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.108-111
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• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2019.04a
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• pp.187-189
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• 2019

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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.3 s.89
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• pp.133-142
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• 2006

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.

• 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 Distribution Science
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• v.4 no.1
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• pp.103-120
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• 2006

This study is composed of analyses about whether intensifying the attribute level of alternatives presented to consumers makes the effect of intensifying attributes and there is any significant difference among effects of the intensified attributes. For this, the most favorite alternative is extracted from each group of computers and jeans through conjoint analysis, which is used as a standard alternative during the process of experimentation. In conclusion, this research suggests that in terms of business, by intensifying the latter attribute of products rather than the early attribute, an enterprise acquire distinct and competitive superiority over similar competing products (esp. functional products), and theoretically, by expanding and analyzing decision models it can predict consumers' behaviors more correctly.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.4
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• pp.111-117
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• 2022

In this study, the factors of customers' selection attributes on family restaurants, brand images, and the effect on revisit intention were analyzed. Specifically, the effects of brand, store, and price, which are sub-factors of family restaurants, on customers' revisit intention, store/service value, brand value, food effect, and revisit intention were examined. Among the brand image and four family restaurant selection attributes derived from this study, the most significant selection attributes were the cleanliness and hygiene of family restaurant stores and the menu and quality of family restaurant stores. Therefore, it can be said that family restaurants are price attributes and store/service attributes that have the most influence among the selection attributes. Through this, we intend to provide basic data necessary to find development plans through strategic plans for family restaurant management in the future.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.10
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• pp.225-234
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• 2015

This study focused on building the convergence framework of decision-making for camping site selection attributes. The first stage of study is to identify the camping motivations. The camping motivations are composed of 5 factors. The second stage is to identify the camping site selection attributes. They are composed of 4 factors. The relationships between camping site selection attributes and camping motivations are examined through the multi-regression analysis. The camping site selection attributes were significantly influenced by thr type of camping motivation. Lastly, the relationship between camping site selection attributes and camper's satisfaction and behavioral intention are testified. The implications are that camping site operators and developers need to understand the segmented camping motivations and site selection attributes. They could be the guideline of implementing the developing planning strategies of camping site.