• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.22 no.3 s.74
• /
• pp.49-58
• /
• 2004

The first and perhaps the most critical and perhaps the most important step in the process of predicting future traffic volume in a region (Zone) is to estimate the number of trips generated in from each traffic analysis zone. Most trip generation models for urban transportation planning, and highway in Korea are regression models. In Korea the category analysis has not been tried for last decades since the proper data such as the household travel behavior data have not been collected. Recently, the comprehensive household travel behavior survey such as ${\ulcorner}$1996 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ has been done. In this paper, the cross-classification tables of Seoul Metropolitan Area including the City of Seoul and Kyonggi Province are estimated by the category analysis. The tables are compared with regression models and ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ data in terms of predictive capabilities in Seoul Metropolitan Area. Improvement strategies for trip generation forecast in Seoul Metropolitan Area are proposed.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.22 no.1 s.72
• /
• pp.33-42
• /
• 2004

지하철역별 수요는 개통 후 경과 연도에 따라서 S자 형태로 증가한다. 즉 개통 초기에는 잠재되어 있던 지하철 수요가 시간의 경과에 따라 계속적으로 증가하다가, 개통 후 10$\sim$13년 정도가 경과하면 최대를 나타낸 후 거의 정체하는 현상을 보인다. 그러나 지금까지 지하철 수요를 추정하기 위해서 이용되었던 4단계 모형은 이러한 지하철 수요의 증가 추세를 반영할 수 없기 때문에 실제 수요와 많은 차이를 보였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결해 보고자 서울시 지하철 2$\sim$8호선의 실제 수요를 토대로 지하철역별 수요, 특히 순수한 승차인원을 추정하는 모형을 개발하였다. 모형에 적용되는 함수식은 실제 지하철역별 수요와 가장 유사한 형태를 보이고 있는 로지스틱 함수식을 이용하였다. 또한 각각의 지하철역별로 나타나는 상이한 특성은 카테고리로 분류하여 모형에 반영하였다. 카테고리는 토지이용도, 사회경제활동의 규모, 그리고 지하철역의 특성에 따라 분류하였다. 각 카테고리별 특성을 대표하는 독립 변수로 인구 종사자수, 학생수와 개통 후 경과 연도 등을 선정하였다. 그 결과 카테고리별로 추정된 지하철역별 수요는 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 지하철역별로 승차하는 순수한 수요를 보다 정확하게 추정하기 위한 모형을 개발하는 것이 주된 목적이다. 반면에 본 모형을 이용하여 지하철역별 하차 수요 및 횐승 수요를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 기존에 지하철 수요를 추정하는 데에 가장 많이 사용된 4단계 모형과 접목하여야 하며, 이에 대한 방안도 본 연구에서 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.460-465
• /
• 2007

영상 내 사물들의 카테고리를 인식하는 연구는 시각적 영상처리와 연관된 다양한 분야에서 활발히 진행되고 있다. 객체 범주화(Object Categorization)는 가정과 같은 실내에서 책상, 의자, 컵, 주전자 등의 다양한 사물들을 구분하여 인식하는데 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 최근 영상 내 객체들의 카테고리 분석을 위해 연구된 PLSA를 기반으로 특이점에 가중치를 부여하여, 보다 유사한 카테고리 간에 인식 성능을 향상시키는 접근법에 대하여 연구하였다. PLSA는 문서기반의 정보검색 분야로부터 소개된 기법으로, 약한 수준의 비감독 방법임에도 불구하고 인상적인 인식성능을 보여준다. 그러나 비슷한 특징점 분포를 보이는 유사한 카테고리 간의 객체 카테고리 인식에 대해서는 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 연구에서는 카테고리간의 비교실험을 통해 각 특징점에 대하여 가중치를 부여한 PLSA를 적용하여 유사한 객체 간의 카테고리 인식 가능성을 살펴보았다. 실험에서는 기존의 PLSA 기법과 제안한 가중치를 부여 PLSA 기법을 각각 적용하여 그 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 기존 PLSA 기법에서는 비교적 낮은 인식률을 보인 유사한 카테고리 인식에 대하여 실험 결과를 통해 가중치를 부여한 PLSA 기법이 보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.45-54
• /
• 2009

In this paper we propose a new approach that recognizes the similar categories by weighting distinctive features. The approach is based on the PLSA that is one of the effective methods for the object categorization. PLSA is introduced from the information retrieval of text domain. PLSA, unsupervised method, shows impressive performance of category recognition. However, it shows relatively low performance for the similar categories which have the analog distribution of the features. In this paper, we consider the effective object categorization for the similar categories by weighting the mainly distinctive features. We present that the proposed algorithm, weighted PLSA, recognizes similar categories. Our method shows better results than the standard PLSA.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.27 no.8
• /
• pp.752-757
• /
• 2000

The recursive formulae, which can self-reproduce the state transition graphs, of one-dimensional cellular automata rule 15 with two states (0 and 1) and four different boundary conditions were founded by categorical access. The categorical access makes the evolution process for cellular automata be expressed easily since it enables the mapping of automata between different domains.

• Journal of Information Management
• /
• v.40 no.2
• /
• pp.71-94
• /
• 2009

Indexing images using traditional indexing methods like taxonomy is not always efficient because of its visual content. This study examined how to apply folksonomies to image retrieval. To do this, first, we developed a category model for image tags found in Flickr. The model includes five categories and seventeen subcategories. Second, in order to evaluate the usefulness of the model to represent the various image tags as well as to investigate the end-user tagging behavior, three researchers classified the sampled image tags(141 most popular tags, 105 tags on three individual tag clouds and 3,848 image tags assigned on 156 images) according to the model. Finally, based on the research results, we proposed three methods for efficient image retrieval: extending folksonomies by combining them with ontologies; improving image retrieval efficiency using visual content and folksonomies; and updating taxonomy using folksonomies.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.25 no.3
• /
• pp.15-40
• /
• 2020

Due to the explosive growth of mobile application services, categorizing mobile application services is in need in practice from both customers' and developers' perspectives. Despite the fact, however, there have been limited studies regarding systematic categorization of mobile application services. In response, this study proposed a method for categorizing mobile application services, and suggested a service taxonomy based on the network clustering results. Total of 1,607 mobile healthcare services are collected through the Google Play store. The network analysis is conducted based on the similarity of descriptions in each application service. Modularity detection analysis is conducted to detects communities in the network, and service taxonomy is derived based on each cluster. This study is expected to provide a systematic approach to the service categorization, which is helpful to both customers who want to navigate mobile application service in a systematic manner and developers who desire to analyze the trend of mobile application services.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.557-560
• /
• 2015

PMO(Project Management Office)는 프로젝트의 수행을 일관성 있게 관리하고, 성공적인 완료를 위하여 지원, 감독, 통제 등의 제반 활동을 수행하는 조직이다. PMO의 도입으로 인한 프로젝트 성과 향상에 대한 연구는 이미 해외에서는 여러 차례 보고 되었고, 최근 정부에서도 전자정부법을 개정하여 공공정보화 사업에 대한 안정적인 PMO 제도 정착을 위해 노력하고 있다. 본 논문은 이러한 배경을 바탕으로 국내 공공정보화 프로젝트 지원에 필요한 PMO 8개 카테고리, 33개 주요 기능을 2000년 이전과 2000년 이후로 구분하여 각 기능에 대한 증가율을 비교, 분석하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 더 효과적인 PMO 제도의 안착을 기대한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.133-154
• /
• 2021

Today smart phone is the most common media with a vehicle called 'application'. In order to understand how media users select applications and build their repertoire, this study conducted two-step approach using big data from smart phone log for 4 weeks in November 2019, and finally classified 8 media repertoire groups. Each of the eight media repertoire groups showed differences in time spent of mobile application category compared to other groups, and also showed differences between groups in demographic distribution. In addition to the academic contribution of identifying the mobile application repertoire with large scale behavioral data, this study also has significance in proposing a two-step approach that overcomes 'outlier issue' in behavioral data by extracting prototype vectors using SOM (Sefl-Organized Map) and applying it to k-means clustering for optimization of the classification. The study is also meaningful in that it categorizes customers using e-commerce services, identifies customer structure based on behavioral data, and provides practical guides to e-commerce communities that execute appropriate services or marketing decisions for each customer group.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.131-137
• /
• 2004

DNA 단계에서의 유전자의 증폭과 소실은 종양의 발생과 진행에 중요한 역할을 한다. 유전자의 변화를 관찰하기 위해서 Comparative Genomic Hybridization(CGH) 기술이 많이 이용되어져 왔다. 최근에는 이러한 CGH 기술을 응용하여 cDNA microarray 를 이용한 고밀도 CGH(Microarray-CGH) 기술이 보고 되고 있다. Microarray-CGH 에서 유전자별 변화 정도를 유전자의 log-비의 값의 변화 정도와 염색체 위치 정보를 이용하여 DNA 단계에서의 유전자의 변화 정도를 확인 할 수 있다. 또한 동일한 유전자의 칩을 사용하여 RNA단계에서의 발현 양상과 직접 비교할 수 있는 장점이 있다. 현재 microarray 분석법은 많이 개발되고 실용화 되고 있으나 Microarray-CGH 분석을 위한 프로그램들은 아직 초보 단계며, 생물학자들이 사용하기 힘들고, 프로그램에 분석 자료를 적용하기 어려운 경향이 있다. 위와 같은 단점을 보완하기 위해서 개발된 CAMVS(V1.0) 프로그램은 S-plus(2000)을 기반으로 개발하였고, 복잡한 분석보다는 모든 결과들을 이미지화 할 수 있으며 파일로 결과를 쉽게 확인할 수 있도록 디자인하였다. CAMVS(V1.0)는 전체 염색체를 각 실험별로 비교 분석하는 부분, 특정 염색체를 특정 실험별로 비교 분석하는 부분과 실험간의 차이를 통계적으로 비교 분석하는 3 가지 카테고리로 구성되어 있다. 쉬운 알고리즘과 사용의 편리함, 분석결과의 다양한 그래픽, 새로운 알고리즘 추가의 용이성 등이 CAMVS(V1.0)가 가지고 있는 장점이며, Microarray-CGH를 분석하는데 아주 유용한 분석 도구이다.