The purposes of the present study were to analyze correlation of vote behavior and attitude and vote intention in the pre-survey, and to investigate the efficient method of predicting the voting result from the pre-surveys. The previous attitude is measured by the support for the candidate, political self-confidence, self-efficacy and opinion on present issues. The vote intention is surveyed by the past election participation and degree of election interest. Real voting behavior is surveyed by the post enumeration, and the pre-survey and both post-survey are conducted to the same person to analyze the correlation of voting behavior and pre-survey. The real election participation is highly correlated with vote intention, election interest and past election participation. Almost respondents did not change the supporting candidate from the poll survey to the election vote. It is shown that the voting behavior at election of the nonrespondent of pre-survey can be predicted with the demographic charater and attitude of present issues.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.7
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pp.315-320
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2017
In this paper, I design a new scheme that is immune to malicious attack based on the weighted voting game. By using stochastic learning, the proposed scheme can revoke the certification of malicious node. Through the revocation process, the proposed scheme can effectively adapt the dynamic Mobile Ad hoc network situation. Simulation results clearly indicate that the developed scheme has better performance than other existing schemes under widely diverse network environments.
This paper presents a model for the Minimum Wage Commission's decision process and analyzes the strategic actions of the participants in the process. The Minimum Wage Commission has used two ways of setting the minimum wage. The commission has voted either on the labor's against the management' final proposals or has voted on the public interest commissioners' proposal. According to the model, the minimum wage is determined at a level that is very close to or at a level preferred by the median voter among the public interest commissioners. But the probability of adopting labor or management proposal is ex-ante the same. Empirical evidence from the minimum wage decision process is consistent with the predictions of the model. The probability of adopting the labor's proposal in the minimum wage commission voting is not statistically significantly different from 50%. The model also suggests that the preference of the median voter among public interest commissioners determines the minimum wage level. Since the government appoints public interest commissioners and thus, in fact, the median voters, the government can decide the minimum wage level. This proposition is also consistent with data. The annual growth rate of the minimum wage under the progressive governments is higher than under conservative governments.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.883-885
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2005
지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.
This study aims to empirically investigate how users' online engagement behaviors predict their uses of paid contents. To this end, the data from the 2016 Korean Media Panel Survey, which has been conducted annually by the Korea Information Society Development Institute(KISDI), were analyzed. Major findings(N=8.313) were as follows. First, the active type of online engagement(e.g., posting, commenting), which contributes to direct creation of online contents, was the most powerful predictor to explain the DV. On the other hand, relatively passive actions of user engagement(e.g., sharing, endorsing, voting) turned out to have no significant effects on the uses of paid contents, just as personality traits and online privacy concerns did. Based on these results, it is recommended that online contents or platform service providers should try to establish clearly-targeted marketing strategies, after thoroughly collecting and analyzing the data of users' various online behaviors.
Recently, many human activity recognition(HAR) researches using smartphone sensor data have been studied. HAR can be utilized in various fields, such as life pattern analysis, exercise measurement, and dangerous situation detection. However researches have been focused on recognition of basic human behaviors or efficient battery use. In this paper, exercising activities performed indoors and outdoors were defined and recognized. Data collection and pre-processing is performed to recognize the defined activities by SVM, random forest and gradient boosting model. In addition, the recognition result is determined based on voting class approach for accuracy and stable performance. As a result, the proposed activities were recognized with high accuracy and in particular, similar types of indoor and outdoor exercising activities were correctly classified.
Blind signature is such a signature scheme that conceals the contents of signature itself and who is the user of the signature make user's anonymity possible. For this reason, they are used in security services such as electronic cashes and electronic votes in which the behavior of actor should not be exposed. In this paper we propose an ID-based blind signature scheme from Gap Diffie-Hellman group. Its security is based on the hardness of Computational Diffie-Hellman Problem. Proposed scheme efficiently improve against existing blind signature scheme by using two-pass protocol between two users and by reducing computation process. Therefore it can be used efficiently in wireless PKI environment.
The purpose of this study is to analyze the determinants of participating in the candlelight protest for the impeachment of Park Geun-hye from 2016 to 2017. In particular, it revealed the effects of social economic factors, emotional factors, political orientation, and political attitudes and behaviors in participation of candlelight protests. To this end, the survey was conducted for candlelight participants and non-participants. The results of the study confirmed the effects of gender, ideology, political party, anger, dissatisfaction with the presidential performance, non voting activities, TV and newspaper use, and political association activities.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.13
no.6
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pp.149-161
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2003
Partially blind signature scheme allows the signer to insert non-removable common information into his blind signature. Blind signatures providing with both users privacy and data authenticity are one of key parts of information systems, such anonymous electronic cash and electronic voting as typical examples. Partially blind signature, with which all expired e-cash but for still-alive can be removed from the banks database, copes well with the problem of unlimited growth of the banks' database in an electronic cash system. In this paper we propose an efficient ID-based partially blind signature scheme using the Weil-pairing on Gap Diffie-Hellman group. The security of our scheme relies on the hardness of Computational Diffie-Hellman Problem. The proposed scheme provides higher efficiency than existing partially blind signature schemes by using three-pass protocol between two participants, the signer and requesters also by reducing the computation load. Thus it can be efficiently used in wireless environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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