• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.525-530
• /
• 2006

This paper presents an efficient input variable selection method using both fixed-point independent component analysis(FP-ICA) and adaptive partition mutual information(AP-MI) estimation. FP-ICA which is based on secant method, is applied to quickly find the independence between input variables. AP-MI estimation is also applied to estimate an accurate dependence information by equally partitioning the samples of input variable for calculating the probability density function(PDF). The proposed method has been applied to 2 problems for selecting the input variables, which are the 7 artificial signals of 500 samples and the 24 environmental pollution signals of 55 samples, respectively The experimental results show that the proposed methods has a fast and accurate selection performance. The proposed method has also respectively better performance than AP-MI estimation without the FP-ICA and regular partition MI estimation.

• Culinary science and hospitality research
• /
• v.22 no.5
• /
• pp.82-94
• /
• 2016

This study on CRM oftKorean restaurant guests to test the emotional response and behavioral intention. Three kinds of variables(service quality, information quality, system quality) from Korean restaurant guests were set to test the CRM. Results of the multiple regression analysis revealed a positive significant relationship with respect to quality of service, quality information, and quality system with all customer emtional reaction. Second, the results also found that the three independent variables of quality of service (${\beta}=.104$, P<.01), information quality (${\beta}=.215$, P<.001), and system quality (${\beta}=.682$, P<001) had a significant positive effect on the dependent variable for customer behavior (+). Third, CRM quality of service, quality information, and quality of the restaurant system are shown to influence the behavior and it also showed that both the part-mediated effects.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.27 no.10
• /
• pp.115-121
• /
• 2022

In this paper, we analyze trends in the use of mobile forensic technology, focusing on cases where mobile forensics are used, and we predict the development of future mobile forensics technology using linear regression used in future prediction models. For the current status and outlook analysis, we extracted a total of 8 variables by analyzing 1,397 domestic and foreign mobile forensics-related cases and newspaper articles. We analyzed the prospects for each variable using the year of occurrence as an independent variable, seven variables such as text (text message usage information), communication information (cell phone communication information), Internet usage information, messenger usage information, stored files, GPS, and others as dependent variables. As a result of the analysis, among various aspects of the use of mobile devices, the use of Internet usage information, messenger usage information, and data stored in mobile devices is expected to increase. Therefore, it is expected that continuous research on technologies that can effectively extract and analyze characteristic information of mobile devices such as file systems, the Internet, and messengers will be needed As mobile devices increase performance and utilization in the future and security technology.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.234-235
• /
• 2014

연속 변수란 불연속 변수와 다르게 빛의 진폭 및 위상과 같이 연속적인 값을 가지는 양자 정보를 말하며 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호는 이러한 연속 변수에서 발생하는 오류를 수정할 수 있는 선형 부호이다. 본 논문에서는 불연속 변수에서 연구된 stabilizer 부호를 기반으로 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호를 구성하는 방법을 살펴본다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.99-108
• /
• 2001

사용자 만족(User satisfaction)은 Bailey와 Pearson(1983) 이후, 정보시스템 분야의 연구에서 시스템의 성능(Performance)을 대변하는 성과변수로서 가장 널리 사용되어져 왔다.[Delone & McLean, 1992]. 그러나 사용자 만족은 실제 시스템의 객관적인 성능이나 품질이 아닌 사용자에 의해 지각된(Perceived) 만족이므로, 인간이 인지과정에서 받는 다른 영향들로 인하여 지각된 성과는 실제의 시스템 성능과 다를 수 있다.[Gatian 1994; Szajna & Scamell, 1993. 따라서 만일 사용자가 지각한 성능이 객관적인 실제의 시스템 성능과 반드시 일치하지 않는다면, 그 원인은 무엇이며, 사용자가 시스템을 평가하는 과정에서 어떤 요인들이 작용하여 이러한 왜곡된 결과를 가져오는지, 사용자 만족이 결정되는 인지적 과정을 규명할 필요가 있다. 이러한 의미에서 본 연구는 마케팅 분야에서 일반상품에 대한 소비자의 만족 결정에 영향을 주는 변수와 그 결정과정을 연구한 소비자 만족/불만족(Consumer Satisfaction / Dissatisfaction)의 연구이론을 도입하여, 정보시스템이란 상품을 대상으로 사용자가 만족을 느끼게 되는 과정을 인지적(Cognitive) 관점에서 규명하고, 만족결정에 영향을 미치는 변수들을 찾아낸 후 소비자 만족을 결정하는 모형을 연구하고자 하였다. 8개 기업의 정보시스템 사용자부터 데이터를 수집하여 LISREL을 이용하여 사용자 만족 연구 모형을 검증하였다. 분석 결과, 결정모형은 유의하였으며 정보시스템의 사용자 만족에 영향을 미치는 변수로는 시스템의 성능 뿐 아니라 기대불일치가 함께 영향을 미치는 것으로 나타나 시스템 성능의 향상과 함께 사용자들의 기대수준 관리에 관심을 기울일 필요가 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.05a
• /
• pp.366-368
• /
• 2021

최근 프로그램은 그 크기와 복잡도가 나날이 증가하고 있어, 프로그램 행위 모델링에 대한 중요성은 다양한 분야에서 증대되고 있다. 프로그램의 동적 분석은 런타임에 생성되는 데이터가 너무나 많아, 많은 데이터를 활용하기 용이한 딥러닝 기술이 사용되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 연산과 연산의 매개변수 중 매개변수에 대한 고려가 충분치 않았다. 이는 매개변수가 딥러닝에 알맞은 입력으로 표현되기 어렵기 때문인데, 우리는 이를 해결하기 위해 매개변수로 인해 발생되는 런타임 행위에서 특징적인 값들을 추출하는 것으로 대체하였다. 또한, 연산과 특징적인 값들이 여러 개의 LSTM-RNN 으로 처리됨을 보이고, 이 결과를 시각화 하여 효과적임을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1462-1466
• /
• 2009

우리나라 가뭄의 지역적 특성은 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역의 구분에는 가뭄에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 가뭄을 특징짓는 요소로서 지속기간, 심도, 이외의 통계적 특성들이 있으며, 이 변수들을 정보화하여 변수의 유형을 구분지어 모든 변수들을 요약된 정보로 활용하여 가뭄의 특성을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 기상청 강우자료 75개 관측지점 중 30년 미만의 강우기록이 있는 17개의 지점을 제외한 58개 강우 관측 지점을 대상으로 가뭄지수(SPI)를 산정하여 가뭄사상의 특성을 정량화 과정으로 남한지역 가뭄특성을 분류하였다. SPSS를 활용한 다변량 분석기법인 주성분 분석(principal component analysis)을 통해 가뭄특성인자의 상관관계가 높은 변수들을 조합하여 그 변수들 중 가뭄정보를 가능한 많이 함축하고 있는 새로운 특성 변수를 만들어 내었으며, 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석(factor analysis)의 직각회전 방식(Varimax)을 이용하여 변수들의 표준화를 통해 가뭄특성요인을 찾아내었다. 이를 통해 지역간 동질성을 파악하여 K-means기법을 적용하여 군집해석(clustering analysis)을 실시하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.172-180
• /
• 2005

Dynamic slicing method decomposes a program into slices and supports to be understood programs easily by software developer or maintainer. In this paper, we propose dynamic slicing algorithm to reduce time to decompose a program. We produce reference-variable set used in right and modify-variable set used in left on the basis of the assignment operator of all sentences and extract Inter-Variable Relationship(VV) for all variables of variable declaration. Proposed algorithm extracts dynamic slices by using them and execution trace of program. In conclusion, proposed algorithm improved the performance by reducing the time to extract dynamic slices by decreasing average comparison count of sentence when the number of criterion variables is three or more.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.127-135
• /
• 2011

Efficient ordering of decision variables is one of the methods that find solutions quickly in the depth first search using backtracking. At this time, development of variables ordering algorithms considering dynamic and static properties of the problems is very important. However, to exploit optimal variable ordering algorithms appropriate to the problems. In this paper, we propose a problem classifying rule which provides problem type based on variables' properties, and use this rule to predict optimal type of variable ordering algorithms. We choose frequency allocation problem as a DS-type whose decision variables have dynamic and static properties, and estimate optimal variable ordering algorithm. We also show the usefulness of problem classifying rule by applying base station problem as a special case whose problem type is not generated from the presented rule.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1568-1572
• /
• 2007

지역빈도해석은 우리나라와 같이 자료 기간이 짧은 경우 지점빈도해석보다 더 정확한 확률강우량을 산정할 수 있는 기법이다. 지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주성분 분석, 요인 분석, Procrustes analysis와 같은 다변량 분석 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 33개의 변수로 줄일 수 있었다. 분석 결과 변수 개수 감소로 인한 정보 손실은 크지 않은 것으로 나타났다. 따라서 이러한 기법에 의한 변수 차원의 축소는 지역 구분의 효율성 향상에 기여할 수 있는 것으로 판단된다. 선정된 변수들을 바탕으로 군집해석을 수행하여 지역을 구분하였고, L-모멘트에 근거한 이질성척도(H)를 활용하여 구분된 지역의 동질성을 검토하였다. 또한 L-모멘트에 근거한 적합성 척도(Z)를 적용하여 구분된 지역에 적합한 확률분포형을 선정하였고, 선정된 적정 확률분포형을 바탕으로 각 지역에 대한 성장 곡선(growth curve)을 유도하였다.