Traditional companies with offline stores were unable to secure large display space due to the problems of cost. This limitation inevitably allowed limited kinds of products to be displayed on the shelves, which resulted in consumers being deprived of the opportunity to experience various items. Taking advantage of the virtual space called the Internet, online shopping goes beyond the limits of limitations in physical space of offline shopping and is now able to display numerous products on web pages that can satisfy consumers with a variety of needs. Paradoxically, however, this can also cause consumers to experience the difficulty of comparing and evaluating too many alternatives in their purchase decision-making process. As an effort to address this side effect, various kinds of consumer's purchase decision support systems have been studied, such as keyword-based item search service and recommender systems. These systems can reduce search time for items, prevent consumer from leaving while browsing, and contribute to the seller's increased sales. Among those systems, recommender systems based on association rule mining techniques can effectively detect interrelated products from transaction data such as orders. The association between products obtained by statistical analysis provides clues to predicting how interested consumers will be in another product. However, since its algorithm is based on the number of transactions, products not sold enough so far in the early days of launch may not be included in the list of recommendations even though they are highly likely to be sold. Such missing items may not have sufficient opportunities to be exposed to consumers to record sufficient sales, and then fall into a vicious cycle of a vicious cycle of declining sales and omission in the recommendation list. This situation is an inevitable outcome in situations in which recommendations are made based on past transaction histories, rather than on determining potential future sales possibilities. This study started with the idea that reflecting the means by which this potential possibility can be identified indirectly would help to select highly recommended products. In the light of the fact that the attributes of a product affect the consumer's purchasing decisions, this study was conducted to reflect them in the recommender systems. In other words, consumers who visit a product page have shown interest in the attributes of the product and would be also interested in other products with the same attributes. On such assumption, based on these attributes, the recommender system can select recommended products that can show a higher acceptance rate. Given that a category is one of the main attributes of a product, it can be a good indicator of not only direct associations between two items but also potential associations that have yet to be revealed. Based on this idea, the study devised a recommender system that reflects not only associations between products but also categories. Through regression analysis, two kinds of associations were combined to form a model that could predict the hit rate of recommendation. To evaluate the performance of the proposed model, another regression model was also developed based only on associations between products. Comparative experiments were designed to be similar to the environment in which products are actually recommended in online shopping malls. First, the association rules for all possible combinations of antecedent and consequent items were generated from the order data. Then, hit rates for each of the associated rules were predicted from the support and confidence that are calculated by each of the models. The comparative experiments using order data collected from an online shopping mall show that the recommendation accuracy can be improved by further reflecting not only the association between products but also categories in the recommendation of related products. The proposed model showed a 2 to 3 percent improvement in hit rates compared to the existing model. From a practical point of view, it is expected to have a positive effect on improving consumers' purchasing satisfaction and increasing sellers' sales.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.461-461
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2017
기후변화 적응 유역 물순환 개선 기술은 기후변화가 진행 중에 있거나 예상되는 지역에 대하여 강우-유출수를 지연, 저류, 침투시켜 지속가능한 물순환체계를 유지 회복하도록 하는 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 국내 유역의 특성 및 기후를 반영하기 수월한 물순환 개선 및 평가시스템을 국내 기술로 개발하였다. 개발된 유역 물순환 개선 및 평가시스템은 기존 국가연구개발사업을 통해 개발되고 사업화에 성공한 바 있는 유역 물순환 평가 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 수정 및 개선하여 기후변화에 따른 영향을 평가하고 적응 대책을 수립하기 위한 실무적인 소프트웨어이다. 침투트렌치, 식생침투트렌치, 습지, 저류지, 빗물탱크 등의 물순환개선시설에 대한 효과를 평가할 수 있도록 개별시설의 제원에 따른 물순환개선 효과를 정량적으로 평가할 수 있다. 본 연구의 대상유역으로는 팔당댐 상류의 경안천 유역을 선정하였다. 경안천 유역의 기후변화에 따른 물순환 개선 기술 적용을 위해서 기후변화 시나리오 자료는 기상청 수원 측후소의 1976~2099년 FGOALS-s2, HadGEM-ES, INM-CM4 RCP8.5 시나리오를 적용하였으며 분석기간은 2020s(2010~2039), 2050s(2040~2069), 2080s(2070~2099)로 구분하였다. Baseline은 수원 측후소 과거 30년 1971~2000년 자료를 이용하였고 각 시나리오별 수문성분 및 구조적 물순환 개선기술 적용에 따른 수문성분을 비교 분석하였다. 물순환 개선기술 시나리오 중 침투시설 시나리오는 도시 면적의 20%, 설계침투량은 일본 우수저류침투기술협회 기준인 단위면적($1m^2$)당 10mm 적용하였고, 빗물저장시설 시나리오의 저장시설의 용량은 수도법시행규칙(2011)의 빗물 이용시설기준(도시면적 ${\times}0.05$)을 적용하였다. 시나리오별 강우량은 HadGEM-ES가 증가폭이 크게 나타났고 INM-CM4는 2080s에서 감소 경향을 보였다. 증발산량은 거의 모든 시나리오에서 대부분 감소하였고, 개선기술 적용에 따라 크게 증가하거나 감소폭이 줄어들었다. 직접유출량 및 중간유출량은 기후변화 시나리오별 강우증가분에 따른 미세한 증가 양상을 보였고, 개선기술 적용에 따라 약간 증가하는 양상을 보였다. 지하수유출량의 경우 침투시설 적용으로 함양량이 크게 증가함에 따라 증가폭이 매우 크게 나타났다.
Cho, Han Sang;Mun, Young Bum;Moon, Won Sik;Park, Dae Cheol;Kim, Hyeong Cheol;Choi, Hyun Kook
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.37
no.3
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pp.159-164
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2015
This study investigated the environmental risk for up-cycling of air-cooled ladle furnace slag (LFS) and evaluated the mortar compressive strength of binary and ternary blended cements using LFS of 3, 5, 10 wt%. Based on the Soil Environment Conservation Act standard, there was no environmental risk of the up-cycling of LFS. Results of mortar compressive strength assesment showed that the compressive strength of two blended cements using LFS of lower than 5 wt% was about 1.1 times superior to that of un-substituted cement (ordinary portland cement, OPC); however the compressive strength of those with LFS of 10 wt% decreased with 10% compared with that of OPC.
A safety management rule of the diagnosis radiation system which opened a court 2006 February 10th was promulgated for safety of the radiation worker, patients and patients' family members. The purpose of this study is to minimize injury by radiation that can happen to patients and people around a sick ward when managing mobile X-ray system. This study analyzed sickroom environment of mobile X-ray examination and the statistical data of the Konkuk medical Information System(KIS) and the Picture Archiving Communication System(PACS). This study also investigated patient conditions, infection, relation information and related data, when the sickroom mobile X-ray examination is used. Through data analysis, many problems were expected such as restriction of space side, manpower and expense of business side, satisfaction degree decline of patient and protector of operation side. Therefore, we tried to restrict examination of multi bed sickroom, and to use treatment room in each ward to solve problem mentioned. As a result, the whole sickroom mobile X-ray examination rate decreased to near 50%, and mobile X-ray examination rate for inpatients decreased to more than 85%. This study shows that several attempts we did should be helpful for manpower, patients satisfaction and expenses. Also, they should protect patients in sickroom from unnecessary radiation exposure and could minimize inconvenience of patients and their family members from x-ray examination.
In this study, it has an intention of arranging an implication based on an effective introduction of a wage peak system in Japan to settle a mandatory retirement at sixty according to a legalization of retirement age at sixty smoothly. Institutionally, retirement age guaranteed type that reduces wage from certain period before retirement is of great importance. In Japan, mainly features the extension of retirement age that focus on keeping aged employment after retirement. In the introduction of the wage peak system, Korea attaches importance to the wage cost savings, but Japan puts emphasis on using aging workforce. Korea wants to promote the aged employment for retirement age at 60, whereas Japan actively push ahead with retirement age 65 and after that time. South Korea needs to reinforce the pensionable age and the connection though the extension of retirement age via the manpower utilization, employment promotion and the stability. It is necessary to prepare a institutional plan to try not to make a gap of the pensions by guaranteeing or extending the retirement age connect to the age of pensioners though the wage peak system. To activate the wage peak system, it is necessary to acknowledge a legal improvement that concedes rational changes such as the rule of employment. An active interpretation is needed currently though, it is more necessary to review the stipulation and the rational changes of the rule of employment that is established by a precedent like the Japanese legislation case. When a disadvantageous change of works rules is made, it is able to consider establishing the provision in the Act on age Discrimination Prohibition in Employment and Aged Employment Promotion, therefore it won't be able to apply the regulation in the rational criterion that satisfies the standards, rather than amending a Article 94 of the Labor Standards Act that makes accepting the approval of the majority of workers.
There is a large difference between purchasing patterns in an online shopping mall and in an offline market. This difference may be caused mainly by the difference in accessibility of online and offline markets. It means that an interval between the initial purchasing decision and its realization appears to be relatively short in an online shopping mall, because a customer can make an order immediately. Because of the short interval between a purchasing decision and its realization, an online shopping mall transaction usually contains fewer items than that of an offline market. In an offline market, customers usually keep some items in mind and buy them all at once a few days after deciding to buy them, instead of buying each item individually and immediately. On the contrary, more than 70% of online shopping mall transactions contain only one item. This statistic implies that traditional data mining techniques cannot be directly applied to online market analysis, because hardly any association rules can survive with an acceptable level of Support because of too many Null Transactions. Most market basket analyses on online shopping mall transactions, therefore, have been performed by expanding the co-occurrence criteria of traditional association rule mining. While the traditional co-occurrence criteria defines items purchased in one transaction as concurrently purchased items, the expanded co-occurrence criteria regards items purchased by a customer during some predefined period (e.g., a day) as concurrently purchased items. In studies using expanded co-occurrence criteria, however, the criteria has been defined arbitrarily by researchers without any theoretical grounds or agreement. The lack of clear grounds of adopting a certain co-occurrence criteria degrades the reliability of the analytical results. Moreover, it is hard to derive new meaningful findings by combining the outcomes of previous individual studies. In this paper, we attempt to compare expanded co-occurrence criteria and propose a guideline for selecting an appropriate one. First of all, we compare the accuracy of association rules discovered according to various co-occurrence criteria. By doing this experiment we expect that we can provide a guideline for selecting appropriate co-occurrence criteria that corresponds to the purpose of the analysis. Additionally, we will perform similar experiments with several groups of customers that are segmented by each customer's average duration between orders. By this experiment, we attempt to discover the relationship between the optimal co-occurrence criteria and the customer's average duration between orders. Finally, by a series of experiments, we expect that we can provide basic guidelines for developing customized recommendation systems. Our experiments use a real dataset acquired from one of the largest internet shopping malls in Korea. We use 66,278 transactions of 3,847 customers conducted during the last two years. Overall results show that the accuracy of association rules of frequent shoppers (whose average duration between orders is relatively short) is higher than that of causal shoppers. In addition we discover that with frequent shoppers, the accuracy of association rules appears very high when the co-occurrence criteria of the training set corresponds to the validation set (i.e., target set). It implies that the co-occurrence criteria of frequent shoppers should be set according to the application purpose period. For example, an analyzer should use a day as a co-occurrence criterion if he/she wants to offer a coupon valid only for a day to potential customers who will use the coupon. On the contrary, an analyzer should use a month as a co-occurrence criterion if he/she wants to publish a coupon book that can be used for a month. In the case of causal shoppers, the accuracy of association rules appears to not be affected by the period of the application purposes. The accuracy of the causal shoppers' association rules becomes higher when the longer co-occurrence criterion has been adopted. It implies that an analyzer has to set the co-occurrence criterion for as long as possible, regardless of the application purpose period.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.22
no.2
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pp.99-114
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2020
In this study we examined the topic analysis and correlation analysis by text mining from the self introduction letter of freshman at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF) in 2020. The analysis items of the 3rd question were and the 4th question were the motivation for applying to college, the academic plan and the career plan. The text mining to the 3rd question showed that the frequency of 'friends' was overwhelmingly high, followed by keywords such as 'thought', 'time', 'opinion', 'activity', and 'club'. In the 4th question, keyword frequency such as 'thought', 'agriculture', 'KNCAF', 'farm', 'father' was high. The result of association rules analysis for each question showed that the relationship with the highest support level, which means the frequency and importance of the rule, was the {friend} <=> {thought}, {thought} <=> {KNCAF}. The confidence level of a correlation between keywords was the highest in the rules of {teacher}=>{friend}, {agriculture, KNCAF}=>{thought}. Also the lift level that indicates the closeness of two words was the highest in the rules of {friend} <=> {teacher}, {knowledge} <=> {professional}. These keywords are found to play a very important roles in analyzing betweenness centrality and analyzing degree centrality between keywords. The results of frequency analysis and association analysis were visualized with word cloud and correlation graphs to make it easier to understand all the results.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.14
no.1
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pp.112-122
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2003
Objectives:Considerable data indicate that diminished serotonergic activity is related to aggressive behavior. In order to understand the biological etiology in conduct disorder, we studied the relationships of plasma serotonin and 5-HIAA levels in conduct disorders to measures of aggression, violation of rules and oppositional defiant behavior. Methods:Subjects were selected from inpatients and outpatients department of the Division of Child and Adolescent Psychiatry of Seoul National University Hospital. 41 conduct disorders(18 childhoodonset type, 23 adolescent-onset type) and 23 normal controls were included in this study. For the assessment of aggression, rule violation and oppositional behavior, parents completed the rating scale for conduct disorder and oppositional behavior based on the DSM-IV diagnostic criteria. Plasma serotonin and 5-HIAA levels were determined by HPLC with electrochemical detection. Results:1) Plasma 5-HT and 5-HIAA levels were not significantly different among childhood-onset conduct disorder, adolescent-onset conduct disorder and normal control subjects. 2) No significant correlations were found between plasma 5-HT levels and aggression or rule violation. 3) Plasma 5-HT levels showed significant positive correlations with oppositional behavior both in childhood-onset conduct disorder and adolescent-onset conduct disorder. 4) Age-related changes were not found in plasma 5-HT and 5-HIAA levles. Conclusion:Our findings do not support the hypothesis that dysregulation of serotonergic function may be associated with aggresson. Instead, our data suggest that serotonergic function is more closely related with oppositional behavior than aggression.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.4
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pp.1035-1045
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1997
It is important to understand how we can deal with doements for the modeling of neural networks when we are unbestigating the dynamical performance and the information procoessing capabilitids.The information procewssing capabkities of model neural networks will change for different response, synaptic weights or learning rules. Using the staritical neurodyamics method, we evalute the capabikities of neural networks in order to understand the basic conept ofr parallel distributed processing. In this paper, we explain the reuslts of theoretical anaysis of the effests of the hysteretic property on the performance of wuquential associative neral networks.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.1
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pp.1-14
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2015
To conform to new emerging computing paradigm, various researches and challenges are being done. New information technologies make easy to access and acquire information in various ways. In other side, however, it also makes illegal access more powerful and various threat to system security. In this paper, we suggest a new extended access control method that make it possible to conform to security policies enforcement even with discrepancy between policy based constraints rules and query based constraints rules, based on their semantic information. New method is to derive security policy rules using context tree structure and to control the exceed granting of privileges through the degree of the semantic discrepancy. In addition, we illustrate prototype system architecture and make performance comparison with existing access control methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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