• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.956-961
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• 2006

Keystroke time intervals can be a discriminating feature in the verification and identification of computer users. This paper presents a comparison result obtained using several classification methods including k-NN (k-Nearest Neighbor), back-propagation neural networks, and Bayesian classification for keystroke identification. Performance of k-NN classification was best with small data samples available per user, while Bayesian classification was the most superior to others with large data samples per user. Thus, for web-based on-line identification of users, it seems to be appropriate to selectively use either k-NN or Bayesian method according to the number of keystroke samples accumulated by each user.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.43-50
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• 2005

This paper proposes a new pattern recognition system combining the new adaptive feature weighting based on the genetic algorithm and the modified KNN(K Nearest-Neighbor) rules. The new feature weighting proposed herein avoids the overfitting and finds the Proper feature weighting value by determining the middle value of weights using GA. New GA operators are introduced to obtain the high performance of the system. Moreover, a class dependent feature weighting strategy is employed. Whilst the classical methods use the same feature space for all classes, the Proposed method uses a different feature space for each class. The KNN rule is modified to estimate the class of test pattern using adaptive feature space. Experiments were performed with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University in Canada to show the performance of the proposed method.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.34 no.3
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• pp.515-525
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• 2024

Dark patterns refer to intentionally deceptive design techniques used by online service providers to hide necessary information, preventing users from taking desired actions or luring them into unintended behaviors. In this study, we analyzed the prevalence of dark patterns such as banners, advertorials, pop-ups, and video ads, and their impact on users across the top 200 news websites worldwide. The research revealed that there is a minimal correlation between banner ads and user bounce rates or unique visitors. Consequently, the main screen moving banner and headline news screen moving banner were most frequently observed in South America, while the headline news screen fixed banner was most commonly observed in Asia. All other categories were predominantly observed in Europe, making European websites the most diverse and abundant in various dark patterns.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2007.04a
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• pp.273-278
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• 2007

본 연구는 고객의 형태에 따라 서비스 유형을 결정하는 지표를 설정하기 위하여 고객의 쇼핑태도를 절약형 고객, 단골고객, 개인화고객, 편의고객으로 분류하여 각각의 유형별 고객이 쇼핑태도와 SERVQUAL과의 인과관계를 분석하고 서비스 방향을 설정하기 위함이다. 본 연구는 SERVQUAL과 소비자의 소비 패턴과의 인과관계를 분석하여 기업이 제공하는 서비스의 도구를 개발하여 소비자가 원하는 서비스 경영의 방향을 설정하여 높은 수준의 품질과 서비스를 제공할 수 있는 도구를 개발하기 위함이다. 본 연구는 경기, 충북 지역의 20세-30세의 남 ${\cdot}$ 여를 대상으로 설문하여 최근 젊은층의 소비 패턴을 분석하여 그동안 서비스 기업의 문제점인 고객 불만족, 고비용 저효율, 진정한 성과를 거두지 못한 구조직인 문제점을 해결할 수 있는 방안을 찾고자 하였다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 젊은층을 주 고객으로 하는 서비스 기업에 적용 가능한 서비스 모형을 설정하기 위한 접근방법을 탐색하는데 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.399-402
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• 2017

대학 내 기관별 웹페이지의 방문자 패턴을 분류하고, 하이퍼링크에 따른 네트워크 분석을 통해 방문자수와의 연관성을 연구하였다. 웹페이지 언어에 따라 영문 홈페이지는 공통적으로 낮은 방문 패턴을 보였으며, 단과대학이 개별 학과에 비해 높은 방문자수를 보였다. 웹페이지 하이퍼링크의 중심도(Centrality) 분석에서는 사이중심도(Betweenness centrality)를 정도(degree)로 정규화한 값이 방문자 수의 상한 값에 대응되는 현상이 발견되었다. 홍보효과를 위해 홈페이지 내용, 구조 설계뿐만 아니라 웹 상에 적절한 노출 전략도 도움이 됨을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.11
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• pp.1136-1146
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• 2005

Fingerprint classification is useful in an automated fingerprint identification system (AFIS) to reduce the matching time by categorizing fingerprints. Based on Henry system that classifies fingerprints into S classes, various techniques such as neural networks and support vector machines (SVMs) have been widely used to classify fingerprints. Especially, SVMs of high classification performance have been actively investigated. Since the SVM is binary classifier, we propose a novel classifier-combination model, multiple decision templates (MuDTs), to classily fingerprints. The method extracts several clusters of different characteristics from samples of a class and constructs a suitable combination model to overcome the restriction of the single model, which may be subject to the ambiguous images. With the experimental results of the proposed on the FingerCodes extracted from NIST Database4 for the five-class and four-class problems, we have achieved a classification accuracy of $90.4\%\;and\;94.9\%\;with\;1.8\%$ rejection, respectively.

• Journal of Distribution Research
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• v.6 no.2
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• pp.41-64
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• 2002

Since its market opening in the year 1996, Korea's retail sector has witnessed the emergence of various new retail formats such as discount stores and Internet shopping malls. Given the competition among various retail formats, it is needed to analyze the previous trends and to measure the future potential of the market with more careful economic models. Using Time Series Analysis on Korean economy and distribution industry, we aim to economic models to follow the trends and to measure the future growth of competing retail formats such as department stores, discount stores and convenience stores. We have found that the growth of department stores, convenience stores and specialty store format is very closely related with the private consumption expenditure. On the other hand, private consumption expenditure is not a good variable to explain the growth of discount stores and the supermarket sector. Following an extensive data analysis, three year forecasting of Korean distribution market including six different retail sectors is proposed. In addition, several discussion points including statistical classification of retail formats are argued.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.19 no.4
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• pp.159-215
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• 1997

전기요금수준과 요금체계는 산업의 생산비와 가계의 소비생활패턴에 직접적인 영향을 미쳐, 생산활동 산업구조 소비형태에 변화를 초래한다. 또한 적정요금의 부과는 미래의 전력수요에 부응하는 전원개발의 비용확보와 이를 통한 전력수급 안정에 필수적인 사항이다. 전기요금체계가 경제적으로 효율적인 한계비용방식으로 장기적으로 전환되겠지만 이에는 상당한 시간이 필요하다고 예상되므로, 본 논문에서는 현재 한전이 택하고 있는 평균비용방식에 의거한 용도별 요금체계의 문제점을 지적하고 중단기적 개선방안을 제시한다. 현재 용도별 요금에서의 문제점을 지적하자면, 일반용요금은 평균비용에 비해 과다하게 높은 데 반해 농사용요금은 과다하게 낮다. 또한 일반용에서 계시별 구분을 적용받는 소비자가 너무 적으며 선택요금이 다양하지 못하다는 문제점이 있다. 주택용요금은 평균비용과 상당한 괴리가 있으며, 현재의 7단계분류는 보통 외국의 3단계 분류에 비해 복잡하며 단계별 누진율이 과다하게 높다. 주택용의 기본요금과 전력량요금이 모두 누진적이나 이에 대한 경제적 논거가 약하다. 전기요금의 중단기적 개선의 기본방향은 한계요금체계에의 근접화, 정책적 왜곡의 최소화, 수요관리 요금체계의 강화로 정리될 수 있다. 현재의 전기요금체계는 산업정책 소득정책 정치적 선택 등 정책적 요소를 혼용하고 있는데, 정부의 경제개입이 줄어드는 추세에 맞추어 전기가 필수재라는 요소 이외의 정책적 요소는 사라져야 한다. 또한 전기가 피크기의 수요에 맞추어 용량을 확보해야 하는 특성을 가지고 있으므로 피크기의 수요관리는 설비비용의 절약으로 소비자 모두에게 혜택을 줄 수 있다. 본 논문에서는 위의 기본방향을 기반으로 하여 구체적 개선방안으로 산업용 일반용 교육용의 전압별 통합, 산업용 일반용의 선택요금 및 차등폭 확대, 요금의 비용 근접화, 농사용내의 구분 단일화, 주택용의 체계 단순화, 누진율의 대폭 완화, 하계수요관리 요금의 도입, 계시별 차등요금시간대 단순화를 제안한다. 이러한 개선방안은 현재의 전기요금체계를 경제학적 논리기반에 근접화시키고 좀도 효율화 합리화시킬 수 있을 것이다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.3 no.2
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• pp.1-24
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• 2001

This purpose of this study is to drive important criteria for improving customer relationship of R institute using data mining techniques. The focus of this research is to consider patterns and interactions of research variables from research management database of R institute, and to classify the outside organizations and the inside organizations for research contract organizations, and to decide the directions of customer relationship management through analyzing the research type and research cost of research topics. In order to drive criteria variables through pattern analysis of the research database, decision tree algorithm is employed. The results show that determinant variables of 17 input variables are research period, overhead cost, R ＆ D cost as variables to classify the outside and inside contract organization.

• Tunnel and Underground Space
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• v.15 no.6 s.59
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• pp.441-451
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• 2005

It is the unavoidable problem that the RMR rock classification method has the uncertainty resulted from uncertain definition of measured value in RMR grade table, hence in this paper, the estimation of probability density function$(p{\cdot}d{\cdot}f)$ graph with the evaluation of continuos RMR and the Monte Carlo Simulation and statistic reasoning were carried out to evaluate the uncertainty quantitatively. Also, the modified RMR rock classification table was presented in order to apply the uncertainty of RMR to the practice, and then the design process of standard support pattern and the tunnel support material was proposed.