본 연구는 소비자들이 정보탐색을 하는데 있어 초기에 탐색되는 속성정보와 후기에 탐색되는 속성정보를 달리함으로써 소비자들의 최종대안 선택이 어떻게 변하는지를 파악하는데 목적이 있다. 연구결과, 컴퓨터에 대한 초기탐색 속성을 강화한 결과 고관여, 저관여 집단에서 모두 유의하게 최종대안 선택이 증가하는 것으로 나타났고 강화효과가 통계적으로 유의한 효과가 있음을 입증했다. 후기탐색 속성을 강화한 결과도 고관여, 저관여 집단에서 모두 유의하게 최종대안 선택이 증가했으며, 강화효과도 유의한 것으로 나타났다. 청바지 제품에 대한 초기속성을 강화한 결과 고관여집단에서는 최종대안 선택이 증가했으며, 강화효과도 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그러나 저관여집단의 경우는 초기속성 강화에 따른 최종선택 대안이 증가는 하였으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 후기탐색 속성에 대한 강화효과는 고관여집단이나 저관여집단 모두에서 최종대안 선택변화의 증가를 가져왔으나, 통계적으로는 유의하지 않다는 사실을 확인하였다.
나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3339-3352
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2016
In ciphertext-policy attribute-based encryption (CP-ABE) scheme, a user's secret key is associated with a set of attributes, and the ciphertext is associated with an access policy. The user can decrypt the ciphertext if and only if the attribute set of his secret key satisfies the access policy specified in the ciphertext. In the present schemes, access policy is sent to the decryptor along with the ciphertext, which means that the privacy of the encryptor is revealed. In order to solve such problem, we propose a CP-ABE scheme with hidden access policy, which is able to preserve the privacy of the encryptor and decryptor. And what's more in the present schemes, the users need to do excessive calculation for decryption to check whether their attributes match the access policy specified in the ciphertext or not, which makes the users do useless computation if the attributes don't match the hidden access policy. In order to solve efficiency issue, our scheme adds a testing phase to avoid the unnecessary operation above before decryption. The computation cost for the testing phase is much less than the decryption computation so that the efficiency in our scheme is improved. Meanwhile, our new scheme is proved to be selectively secure against chosen-plaintext attack under DDH assumption.
러프집합에서 누락된 속성 값들은 Reduct와 Core 계산, 더 나아가서 결정 트리 구축에 있어서 식별 불능의 패턴 부합 문제를 가진다. 현재 누락된 속성 값들의 추정과 관련하여 보편적인 속성 값으로의 대체, 속성들의 모든 가능한 값 할당, 이벤트 포장 방법, C4.5, 특수한 LEM2 알고리즘과 같은 접근방식들이 적용되고 있다. 그렇지만, 이들 접근방식은 결국 전형적으로 자주 등장하는 속성 값 혹은 가장 보편적인 속성 값으로의 단순 대체를 나타내기 때문에, 주요 속성 값들이 누락된 경우에 정보 손실이 큰 의사 결정 규칙들이 유도되기 때문에 의사결정 규칙들의 교차 검증에서 문제가 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선시키기 위해 속성들간에 엔트로피 변동을 활용하여 정보 이득이 높은 방향으로 누락된 속성 값들을 대체하는 방식을 제안한다. 제안된 접근방식에 관한 타당성 검토는 비교적 가까운 유사 관계에 의해 누락 값 대체 방식을 적용하는 ROSE 프로그램과의 비교를 나타낸다.
본 연구는 소셜미디어와 건강정보서비스에 대한 소비자들의 융합적 선호를 분석함으로써 다양한 채널과 형태로 제공되고 있는 기존의 건강정보서비스에 대한 소비자들의 선호속성을 도출하고 이에 대한 평가를 객관화시킬 수 있는 분석방법을 발굴하는데 그 목적이 있다. 다속성 효용이론은 개별적 선호속성간의 상대적 선호도를 탐색하고, 이 결과를 바탕으로 대상 분야에 대한 소비자의 전체적 선호도를 파악하는 데 효율적인 방법이다. 우리는 미디어와 건강정보에 관련된 선행연구들로부터 도출된 최신성, 비용성, 유용성, 용이성과 신뢰성 등의 선호속성들이 실제로 건강정보서비스 이용의도에 영향을 미칠 수 있음을 실증하였고 이 속성들을 활용하여 각 소셜미디어들에 대한 효용을 계산함으로써 소비자들의 소셜미디어별 건강정보서비스에 대한 평가도 계량적으로 분석할 수 있었다. 다양한 서비스로 무장한 소셜미디어들이 속속 등장하고 있는 현실을 감안하면 소셜미디어를 활용한 다양한 서비스 시장을 객관적으로 판단하기 힘든 경우 본 연구에서 제안하고 있는 다속성 효용이론의 활용은 시장에 대한 분석에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 일반화되면서 센서의 역할이 중요해지고 있다. 응용에 따라 단순히 주변의 환경 정보를 수집하는 기능보다는 그 자체가 계산 기능을 가지고 다양한 역할을 수행할 수 있게 되었다. 이러한 센서를 활용한 과제에서 중요한 고려사항 중 하나는 에너지의 효율성이다. 본 연구에서는 무선 센서네트워크에서 속성 질의 처리를 수행할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 각 센서들은 모든 자식 노드들의 속성값에 대한 부분 정보를 유지하도록 한다. 하지만 정보의 양이 너무 커지면, 정보 유지 비용이 커지게 된다. 또한 정보의 갱신 비용 역시 무시할 수 없다. 따라서 각 노드가 수집한 속성값 자체를 전달하는 대신 그 값의 범위를 표현한 비트값 즉, AVB(Attribute-Value Bits),을 보내도록 한다. 이는 적은 공간으로 모든 자손노드들의 속성값에 대한 영역 범위를 유지할 수 있어서 질의 처리 과정동안 필요한 메시지의 수를 크게 줄일 수 있다. 이에 대한 실험을 통하여, 제안한 기법의 다양한 속성을 살펴보았다.
The purpose of this study is to identify the differences among goods attribute and brand awareness on fashion brand type. we were intended to suggest characteristics of each consumer group by identifying the differences of consumers' purchasing activities. 672 of consumers by brand who frequently purchase casual brand were chosen for the analysis according to common brand classification of national brand, private brand and no brand. For the purpose of data analysis, we performed factorial analysis of measuring tools and credibility test. Concerning the differences of goods attribute, brand awareness by brand type, MANOVA, ANOVA was employed, complimented with Sheffe-test as a post hoc test in case of occurrence of any differences by group. The findings from the analysis are described in the following. Regarding goods attribute by fashion brand type, there existed a significant difference between brand types in all the sub factors of goods attribute such as product attribute, shop attribute, and price attribute. Especially, the difference of product attribute is much more significant in the areas of material suitableness, product assortment, aesthetic expression, size & quality, clothing maintenance, and clothing comfortableness. In case of shop attribute, there was a significant difference between groups in all the factors such as shop environment, convenience of shopping, sales promotion, service quality of sales clerk, location, and shop reputation. Concerning price attribute, we found a significant difference between groups in the factors of price value, price reasonableness, price information, and economical efficiency of price. As for the difference of brand awareness by brand type, among other factors, brand value had a difference between groups; that is, private brand was found to obtain the highest brand value awareness.
복잡한 언어 처리에 점진적 속성 문법을 적용하기 위해서는 최적화 알고리즘을 사용하는 것이 효과적이다. 점진적 속성문법의 최적화 알고리즘에서는 새로운 입력 속성 트리가 기존 입력 속성 트리와 정확히 비교되어서 새로운 속성 트리를 구성할 대 기존 속성 트리의 어떤 서브트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 본 논문에서는 Carle과 Pollock에 의해 제안된 알고리즘을 분석하여 효과적인 최적화 알고리즘으로 재구성하고, 새로은 속성 트리 d'copy의 생성 과정과, 속성트리 d'copy의 새로운 최적화 알고리즘을 추가하였다. 이 논문에서 제안한 매칭 알고리즘의 성능평가를 통하여 기존의 알고리즘 보다 제안한 최적화 알고리즘의 실행 시간을 약 19.5% 향상 시킬 수 있었다.
최근에 응용 개발의 복잡성을 숨겨주고, 상위 응용계층에서 필요로 하는 기능을 추상화하여 제공하는 센서 미들웨어에 대하여 많은 연구진들이 주목하고 있다. 미들웨어를 설계하기 위한 요건들은 다수이지만, 그 중에서도 속성 기반 네이밍의 지원은 매우 중요하게 여겨진다. 하지만 현재 연구된 대부분의 미들웨어는 센서 네트워크의 특성을 제대로 고려하지 않고 설계했을 뿐만 아니라 속성 기반 쿼리에 대한 확장성을 제공하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 가상 대응체(Virtual Counterpart) 개념을 적용하여 속성 기반 네이밍을 싱크 노드의 미들웨어에서 가상의 센서 노드가 지원해주는 구조를 제안한다. 개별 센서 노드에서 속성 기반 쿼리를 처리하는 기존의 데이터 중심 미들웨어와는 달리, 제안된 구조에서는 센서 노드에 대응되는 가상의 센서 노드를 싱크 노드의 미들웨어에서 운용하고, 속성 기반 쿼리를 가상의 센서 노드가 물리적 센서 노드를 대행하여 처리한다. 이러한 접근방안을 취함으로써, 하부 네트워크에 비 종속적인 속성 기반 네이밍이 가능해졌으며, 확장이 용이해졌다.
내적 암호화 방식은 비밀키와 암호문 사이에 파인 그레인 관계를 제공하는 암호학적 프리미티브이다. 본 논문은 완전한 속성 은닉 보호를 수행하는 새로운 IPE 방식을 제안한다. 제안한 IPE 방식은 합성 위수의 bilinear groups에 기반한다. 본 논문에서는 이중 암호화 시스템 체계를 사용하여 제안한 IPE의 완전한 속성 은닉 보호를 증명한다. 성능 분석에서 기존의 IPE 방식들과 제안한 IPE 방식의 연산량과 메모리 할당량을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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