본 연구의 목적은 문화목적지 선택속성 추출과 집단별 시장세분화를 통해 문화목적지 선택속성과 여행만족도와의 영향관계 및 차이를 비교하는 것이다. 본 조사를 위한 설문은 기존 문헌연구와 데이터를 기초로 하여 개발되었으며, 설문조사는 부여와 공주지역을 중심으로 실시하였다. 연구결과에서는 문화목적지 선택속성이 6개로 추출되었으며, 군집분석에서는 3개의 그룹으로 세분화되었다. 다중회귀분석에서는 3개의 세분화된 집단과 여행 만족간의 관계를 알아보고자 Fisher's Z 값을 이용하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 문화 목적지 선택속성은 여행 만족도에 영향을 주는 요인으로 밝혀졌으며, 선택속성요인은 3개의 시장으로 세분화되었다. 둘째, 문화목적지 선택속성으로 세분화된 3개의 그룹은 여행 만족도에 영향을 주는 것으로 조사되었다. 따라서 세분화된 그룹 간 문화목적지 선택속성의 선택이 다르게 분석되었으며, 이와 관련한 문화관광을 하는 관광객들을 위한 상품과 서비스를 차별화 할 수 있는 마케팅적 정책과 방법을 강구하여야 할 것으로 보여진다.
데이터 분석 영역에 있어 게이머의 유형을 분류하거나 게이머의 특성을 분석하는 연구는 데이터 분석 연구자들이 많은 관심을 가지는 분야 중 하나이다. 과거부터 현재까지 게이머 유형화나 게이머 분석에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구는 설문조사나 생체신호를 이용하고 있는데, 이는 많은 데이터를 얻기 힘들어 실용적이지 못한다. 또는 게임로그를 이용하더라도 단순히 통계적인 수치만을 추출하여 게이머를 유형화하고 분석하고 있어 게이머의 심리분석에 어려움이 있다. 하지만 기본적인 게임 로그로부터 게이머의 인지심리정보를 추출할 수 있다면, 게이머 분석을 보다 직관적이고 손쉽게 할 수 있다. 본 논문에서는 모바일 Role Playing Game(RPG) 게임인 크레이지 드래곤의 게임로그를 이용하여 게이머의 행동과 심리정보를 나타내는 8개의 인지심리속성을 추출하였다. 그 후, 이를 기반으로 게이머의 유형을 분류하였으며, 각 유형별 특징을 추출한 인지심리속성으로 분석하였다. 그 결과, 대부분의 게이머가 1~2가지 유형과 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 확인되었다.
분류되지 않은 문서의 문서 분류는 현재까지 아주 중요한 문제로 대두되고 있다. 컴퓨터를 이용한 문서 검색 엔진인 Citeseer에서는 문서 인덱싱을 하기 위해서 자동문서 분류 방법을 사용하고 있다. 문서 분류는 원본 문서의 단어들을 제1의 속성 표현으로 사용한다. 그러나 이와 같은 표현은 고차원과 속성 부족을 초래하게 된다. 단어 클러스터링은 속성 차원과 속성 부족을 감소시키기 위한 효율적인 방법이며 문서 분류 성능을 향상시켜 준다. 본 연구에서는 클러스터 속성 표현을 위한 도메인 규칙기반 단어 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터는 다양한 도메인 데이터베이스들과 단어 철자 속성들로부터 생성되는데, 이와 같은 클러스터 속성 표현은 중요한 차원 감소뿐만 아니라 문서 헤더 라인의 평균 분류 성능에서 향상을 보여 주었고, 원본 문서 단어 기반 속성 표현과 비교해 보았을 때 도서목록 항목 추출의 정확도를 향상시켰다.
형식개념분석기법(FCA : Formal Concept Analysis)은 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체들을 클러스터링하여 정보의 최소단위로써 개념(Concept)들을 추출하고 그들 사이의 관계를 토대로 계층화하여 데이터에 내재된 개념들의 구조를 가시화 해주는 Granular Computing의 한 종류이다. 형식 개념분석기법에서는 공통속성을 갖는 객체들을 추출한다는 전제조건을 토대로 개념을 추출하기 때문에 다양한 상황이나 조건에 적합한 새로운 개념들을 추출하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법으로써, 본 논문에서는 입자화 정도(granularity level)를 기반으로 하는 형식 개념분석기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법에서는 형식개념분석기법에 입자화 정도를 도입하여 다양한 조건과 추상화 수준을 토대로 하여, 개념들을 추출하고 개념계층구조를 구축할 수 있다.
본 연구의 목적은 스크린골프장 이용고객의 라이프스타일이 선택속성과 고객만족 및 재구매행동과의 인과관계를 규명하고자 하는 것이다. 본 연구의 연구대상은 2010년 3월 1일부터 2010년4월 30일까지 약 2개월간 부산 경남지역에 소재하고 있는 스크린골프장 10곳의 이용고객을 모집단으로 선정하였으며, 한 곳당 40부씩 총 400부를 직접 업체를 방문하여 배포하고 최종 332명을 표집하였으며, 표본 추출방법은 편의표본추출법을 사용하였고 설문에 대한 응답은 자기평가기입법을 채택하였다. 이들 설문지 중 신뢰성이 떨어진다고 판단되는 42명의 설문지를 제외하고 총 290명을 유효 표본으로 선정하여 본 연구의 자료로 이용하였다. 본 연구에서는 SPSS Window 12.0 통계 패키지를 이용하여 요인분석과 신뢰도분석, 빈도 분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과를 보면 다음과 같다. 첫째, 스크린골프장 이용고객의 라이프스타일이 선택속성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 스크린골프장 이용고객의 선택속성은 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 스크린골프장 이용고객의 선택속성은 재구매행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 다수의 실내 영상으로부터 영상을 촬영한 카메라의 속성정보와 실내 환경에 대한 기하정보를 추출하는 방법을 제안한다. BSP-Tree를 이용하여 주어진 실영상을 각각의 부분 영역이 실제로도 평면 영역에 해당되도록 분할하였으며, 특징점 대응을 통해 각 분할된 영역의 영상간 대응을 찾고 이로부터 각 분할 영역의 homography를 계산하였다 또한 간단한 가정을 통해 계산된 homography로부터 각 분할영역에 대응된 평면의 방정식과 각 영상을 촬영한 카메라의 속성을 찾아낼 수 있믐을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 현재 본 연구팀이 구현 중인 영상기반 모델링 시스템에서 핵심적인 기능을 수행하리라 기대된다.
전자상거래의 급속한 발달로 인하여 많은 상품이 거래가 되로 있다. 기업은 상품들 가운데서 적절한 상품을 고객에게 추천하기 위해서 추천시스템을 개발을 하였다. 그러나 사용자와 고객의 수가 급증하면서 추천을 위해서 많은 시간과 비용이 들게 되었다. 본 논문에서는 이러한 확장성의 문제점을 해결하기 위해서 속성추출방법을 추천시스템에 적용하여 추천의 시간을 단축하여 확장성의 문제를 해결하고자 개선된 추천시스템을 개발했다. 개선된 추천시스템의 추천속도는 기존의 추천시스템에 비하여 빠른 추천이 가능하게 되었다. 이로 인해 확장성의 문제를 해결할 수 있게 되었다.
본 연구에서는 기존에 이용되었던 디자인 프로세스의 실증적 단점들을 극복할 수 있는 소비자 지향적인 방법론을 제안하였다. 즉, 기존의 디자이너 직관에 의한 디자인 속성 도출 방법과는 다르게, 디자인 속성을 규명하지 않은 상태에서 소비자들이 선호하는 제품의 중요 디자인 속성을 추출해 내는 소비자 관점의 디자인 속성 도출방법을 제시하였다. 실증분석에서는 구체적인 속성 규명을 요구하지 않는 PRETREE 모형을 활용하여 유무선 전화기를 대상으로 소비자 선호 기반 중요 디자인 속성을 도출하고 그 시사점을 제시하였다. PRETREE 모형은 심리학, 소비자학, 경영학분야에서 널리 활용되어 왔던 소비자 선택모형으로, 디자인분야에서도 주관적으로 치우칠 수 있는 디자인 평가를 계량화할 수 있는 새로운 분석방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 Davydov가 언급한 이론적 일반화가 구체적으로 어떻게 이루어지는지를 탐구하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 본질적 속성의 인식을 돕는 전략과, 이 전략을 통해 이루어지는 이론적 일반화의 과정을 제시하는 것을 연구문제로 설정하였다. 본질적 속성의 인식을 돕는 전략으로 WIOS를 제시하였다. WIOS는 일반화하려는 명제의 결론을 고정하여, 명제의 가정으로부터 추출한 여러 속성을 대상으로 WIO를 통해 결론에 영향을 미치는 속성과 그렇지 않는 속성의 인지를 통해 본질을 추출하는 전략이다. 한편, 이 전략을 통해 이루어지는 이론적 일반화의 과정을 '인지, WIOS, 일반화된 명제의 추측, 정당화, 본질적 속성에 대한 통찰'의 순으로 제시하였다. 그리고 WIOS를 통해 이루어지는 이론적 일반화의 과정을 중학교 교과서에 수록된 2가지 정리에 적용하여 보았으며, 이를 통해 이 전략의 과정이 이론적 일반화의 수행을 도울 수 있는 전략임을 확인해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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