Various data analysis methods used for customer type analysis are very important for game companies to understand their type and characteristics in an attempt to plan customized content for our customers and to provide more convenient services. In this paper, we propose a k-mode cluster analysis algorithm that uses information uncertainty by extending information entropy to reduce information loss. Therefore, the measurement of the similarity of attributes is considered in two aspects. One is to measure the uncertainty between each attribute on the center of each partition and the other is to measure the uncertainty about the probability distribution of the uncertainty of each property. In particular, the uncertainty in attributes is taken into account in the non-probabilistic and probabilistic scales because the entropy of the attribute is transformed into probabilistic information to measure the uncertainty. The accuracy of the algorithm is observable to the result of cluster analysis based on the optimal initial value through extensive performance analysis and various indexes.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.7
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pp.102-108
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2017
The phenomenon of technological discontinuity which occurs during technological diffusion and substitution between incumbents and new technology is important to understand the behavior of technology diffusion and substitution of single and multiple technologies. Our research defined the concept of technological discontinuity and developed a model capable of measuring the region of technological discontinuity. Based on a literature review and a model development, we proposed a definition and a model regarding technological discontinuity.The accuracy of the model is verified by applying it on a semiconductor industry case. The technological discontinuity is defined as the region in which both the incumbent and new technology co-exist and the performance of the incumbent technology is better than that of the new technology. In addition, we can model the technological discontinuity using discontinuous time and discontinuous performance. This research will be very useful to understand not only technological discontinuity but also technology diffusion or substitution.
Clustering is a data mining method which help discovering interesting data groups in large databases. In traditional data clustering, similarity between objects in the cluster is measured by pairwise similarity of objects. But we devise an advanced measurement called item similarity in this paper, in terms of nature of clustering transaction data and use this measurement to perform clustering. This new algorithm show the similarity by accepting the concept of relationship between different attributes. With this item similarity measurement, we develop an efficient clustering algorithm for target marketing in each group.
Structural validity, internal consistency, and cross-cultural validity/measurement invariance are psychometric properties of the internal structure of an instrument. In psychometric studies published in Korean nursing journals, structural validity has mainly been assessed using confirmatory factor analysis. Cross-cultural validity/measurement invariance has rarely been evaluated. It is recommended for Korean nursing researchers to evaluate the internal structure of instruments using a greater variety of methods, such as item response theory, Rasch analysis, multi-group confirmatory factor analysis, and differential item functioning.
The Journal of Information Technology and Database
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v.4
no.2
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pp.123-140
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1998
동일하거나 유사한 기능을 수행하는 소프트웨어 제품들 중에서 사용자 요구사항에 가장 적합한 제품을 결정하기 위하여 측정과 평가 및 선정을 실시하는 것을 매우 중요한 일이다. 이러한 소프트웨어 제품의 평가와 선정은 대량 구매시 객관성 확보를 위해 특히 중요하다. 소프트웨어 제품의 평가를 위한 절차는 평가 대상 제품의 속성 결정과 측정, 속성의 중요도에 따른 가중치 부여, 그리고 평가와 선정 모형을 통한 최적제품의 선정이나 우선순위의 결정이다. 본 연구에서는 이러한 절차에 따른 가중치 부여 방법으로는 계층적 분석과정을 이용하고, 제품의 평가와 선정 방법으로는 4개 보상모형과 7개 비보상모형, 그리고 4개의 DEA(Data Evelopment Analysis)모형을 종합적으로 설명한다. 또한 본 연구에서는 위의 15개 평가와 선정모형을 사용하여 Infoworld(Jan.1997)에서 발표한 '문서 작업흐름 관리' 소프트웨어 제품의 속성에 대한 측정결과를 가지고 모형별 적용 결과를 분석한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.268-271
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2006
본 논문은 S/W 아키텍처 일반 모델 및 무기체계 S/W 특징을 분석하여 무기체계 S/W 품질속성을 추출한다. 이를 위해 먼저 4+1 View 모델, SEI 모델, Siemens 모델, RM-ODP 모델, Rational ADS 모델을 분석하고 무기체계 임베디드 S/W 특징을 분석하여 품질속성을 추출한다. 그런 다음 품질속성 측정매트릭스를 작성하여 품질속성 추출자료를 매핑하고 최종적으로 필수 이해당사자 관점에서 최종 평가하여 무기체계 S/W 품질속성을 추출한다.
This research is a study on the model of the economic value measurement of Internet Business properties(especially security property) that will take considerable parts in ail transactions. The study can contribute to decide the priority of investment among several Internet Business properties and justify the cost for improving Internet Business elements. However the study have some research limits not to be analyzed by the empirical verification. Future research agenda includes the practical survey of WTP of Internet Business properties, and the practical availability of the proposed model. Especially, many problems will occur in the process of the empirical analysis, so additional works should be done in the future.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.522-524
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1999
절차지향 소프트웨어를 객체지향 소프트웨어로 변환하는 여러 가지 방법이 존재한다. 프로그램을 변환하기 위하여 일반적으로 함수, 변수와 자료형들 간의 관계를 이용한다. 이들간의 관계성을 이용하면 결과로서 객체 후보가 생성된다. 생성된 객체 후보와 영역 전문가에 의하여 생성된 영역 모델을 비교하여 두 모델간의 유사성을 측정하여야 한다. 본 논문에서는 클래스의 시그너처(클래스 이름, 속성의 이름, 속성의 자료형, 메소드 이름, 메소드의 리턴형, 메소드 파라미터의 자료형)을 이용하여 클래스와 객체 후보의 유사도를 측정하고, 측정된 유사도의 평균값을 이용하여 객체 후보군의 유사도를 측정한다. 기존의 연구 방법과는 다르게 n개의 클래스와 m개의 객체 후보사이의 구문적 측면의 유사도 측정뿐만이 아니라 의미적 측면의 유사도를 측정하는 방법을 제시하여 최적합 객체 후보군을 추출하도록 하였다.
There should be no problem in the measurement system for scientific quality management. In this paper, we want to correctly identify the factors that can affect the measurement results during the measurement process and identify what causes them when the measurement results cause problems in terms of location and variation. Variations in the measurement system are largely described in terms of location and dispersion. Location-related attributes are accuracy, stability, and linearity while dispersion-related attributes are reproducibility and repeatability. Analyzing the factors associated with dispersion is an R&R analysis, in which the size of repeatability and reproducibility is represented by a range of differences between multiple measurements and a range of differences between measurements, and 99% of dispersion is determined. Experimental design can also be used for measurement system analysis. Proper analysis is performed only when the factors causing the fluctuation, the worker and the product, are correctly identified as random or fixed factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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