• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권4호
• /
• pp.1516-1528
• /
• 2015

We introduce attribute set based signature (ASBS), a new cryptographic primitive which organizes user attributes into a recursive set based structure such that dynamic constraints can be imposed on how those attributes may be combined to satisfy a signing policy. Compared with attribute based signature (ABS), ASBS is more flexible and efficient in managing user attributes and specifying signing policies. We present a practical construction of ASBS and prove its security in the standard model under three subgroup decision related assumptions. Its efficiency is comparable to that of the most efficient ABS scheme.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제46권1호
• /
• pp.78-87
• /
• 2009

속성 기반 서명(Attribute-Based Signature) 기법이란 서명자의 비밀키에 속성 집합(Attribute Set)이 연관되고 서명에 접근구조(Access Structure)가 연관되는 서명 기법이다. 속성 기반 서명 기법은 객체의 식별자가 속성 집합으로 표현되는 속성 기반 시스템(Attribute-Based System) 또는 권한 기반 시스템(Role-Based System)에서 서명자의 익명성과 접근 제어를 가능하게 하는 유용한 서명 기법이다. 본 논문에서는 속성 기반 서명 기법을 정의하고 서명에 포함되는 정책을 DNF(Disjunctive Normal Form) 수식으로 표현이 가능한 효율적인 속성 기반 서명 기법을 제시한다. 제시한 기법은 서명 검증시 상수번의 페어링 연산만이 필요한 최초의 안전한 기법이다. 그리고 증명이 가능한 속성 기반 서명 기법을 구성하기 위해서 새로운 interactive 가정을 소개하고 제안된 기법이 랜덤 오라클과 새로운 가정에서 안전함을 보인다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제20권43호
• /
• pp.321-331
• /
• 1997

Measurement of attributes is often highly subjective and imprecise, yet most MADM methods lack provisions for handling imprecise data. Frequently, decision makers must establish a ranking within a finite set of alternatives with respect to multiple attributes which have varying degrees of importance. The problem is more complex if the evaluations of alternatives according to each attribute are not expressed in precise numbers, but rather in fuzzy numbers. Analysis must allow for lack of precision and partial truth. The advantages of a fuzzy approach for MADM are that a decision maker can obtain efficient solutions all at once without trial and error, and that this approach provides better support for judging the interactive improvement of solutions in comparison with o decision making method. The algorithm used in this study is based on the concepts of vague set theory. Linguistic variables and vague values are used to facilitate a decision maker's subjective assessment about attribute weightings and the appropriateness of alternative versus selection attributes in order to obtain final scores which are called vague appropriateness indices. A numerical example is presented to show the practical applicability of this approach.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.683-690
• /
• 2015

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.171-176
• /
• 2011

속성문법은 각 구문규칙에 의미론을 추가한 문법체계이다. 이 속성문법은 두 가지의 속성을 사용하는데 기존 문법에 이 두 가지 속성들로 파싱 과정을 이해하며 추가적으로 작성하여야 하기에 구성의 어려움이 있다. 그래서 본 논문에서는 속성문법을 보다 쉽게 작성할 수 있도록 세 가지 용어들을 정의하며 속성과 속성문법의 분석을 하였고 그래서 경우에 따라서는 하나의 속성만으로도 속성문법을 작성할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• 융합경영연구
• /
• 제8권3호
• /
• pp.9-21
• /
• 2020

Purpose: Previous literature shows that a price promotion serves as a negative cue of product quality especially when consumers have no additional information about the product's other attributes. In this research, we explore how the effect of price promotions on consumers' perceptions of product quality changes depending on their ability to compare promoted product attributes with competitive products' attributes. Research design, data and methodology: Specifically, we use a series of scenario-based lab experiments using different types of products and explore if attribute alignability among competing products in a consumer's choice set influences consumers' ability to compare the product attributes and perceived quality. Results: Our study findings show that high attribute alignability among products makes consumers easier to compare the product attributes and thereby focus more on non-price information than price information. We also show that attribute alignability serves as a moderator and decreases perceived quality when the promotion level is higher. Therefore, the attribute alignability weakens the negative impact of a price promotion on consumers' perceived product quality. Conclusions: Our study findings provide new insights on how to implement price promotion strategies while keeping products' perceived quality, by considering the product's relationships with competing products in a choice set.

• 기술혁신학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.201-218
• /
• 1999

The article contains an introduction of possibility of applying Multi-Attribute Utility Theory(MAUT) for priority setting of R&D projects. MAUT is compared with AHP, which is widely used recently. These two techuiques are applied to set priorities of R&D projects In a Government-funded Research Institute. Six criteria are chosen from consultation with decision makers. They are composed of 1) validity as representative projects, 2) possibility of resource mobilization, 3) spillover effect of developed technologies, 4) possibility of success, 5) scope of participation and 6) clarity of research goal. To set priorities of R&D projects, SMART(Simple MultiAttribute Rating Technique) and DVM(Difference Value Measurement) out of many MAUT methods are used to design the utility function and to determine the weights among criteria. The aggregation model is additive on the assumption the criteria are independent. AHP executes pairwise comparisons for criteria and alternatives. From the results of the case study, the results and theoretical characteristics are compared.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제16권2호
• /
• pp.360-376
• /
• 2020

Many heuristic attribute reduction algorithms have been proposed to find a single reduct that functions as the entire set of original attributes without loss of classification capability; however, the proposed reducts are not always perfect for these multiclass datasets. In this study, based on a probabilistic rough set model, we propose the class-oriented attribute reduction (COAR) algorithm, which separately finds a reduct for each target class. Thus, there is a strong dependence between a reduct and its target class. Consequently, we propose a type of ensemble constructed on a group of classifiers based on class-oriented reducts with a customized weighted majority voting strategy. We evaluated the performance of our proposed algorithm based on five real multiclass datasets. Experimental results confirm the superiority of the proposed method in terms of four general evaluation metrics.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권7_8호
• /
• pp.764-772
• /
• 2003

본 논문에서는 사용자에게 보다 유용한 정보를 제공하기 위하여 개념의 활용분야에 따른 속성 분류 기법이라는 새로운 분류 기법을 제안하고, 이를 활용해 정답문서집합 지식베이스를 자동으로 구축하는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 범주간의 구분이 유동적인 속성의 특성을 반영하기 위하여 속성 특징(clue)을 활용함으로써 분류 정확도를 높이고, 개념망에 정의된 개념들 사이의 관계를 참조함으로써 지식베이스를 구축하기 위한 노력과 비용을 최소화하여 점진적인 분류기 생성을 가능하게 한다. 실험을 통해 제안된 방법의 정확도와 효율성을 입증하였으며, 정답문서기반 정보검색 시스템을 위한 정답문서집합 구축과정에 적용시킨 결과를 제시함으로써 방법의 실제 효용성을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2005

Data mining is widely used for turning huge amounts of data into useful information and knowledge in the information industry in recent years. When analyzing data set with continuous values in order to gain knowledge utilizing data mining, we often undergo a process called discretization, which divides the attribute's value into intervals. Such intervals from new values for the attribute allow to reduce the size of the data set. In addition, discretization based on rough set theory has the advantage of being easily applied. In this paper, we suggest a discretization algorithm based on Rough Set theory and SOM(Self-Organizing Map) as a means of extracting valuable information from large data set, which can be employed even in the case where there lacks of professional knowledge for the field.