Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권4호
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pp.615-627
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2009
본 연구의 목적은 효과적인 마케팅전략 수립에 도움이 되는 정보를 제공하는 데 있다. 이를 위하여 화장품구매 자료로부터 고객 구매형태와 재구매 간의 관계를 분석하여 고객충성도 예측모형을 개발하였다. 고객충성도는 재구매 가능성으로 측정하였다. 본 연구에서 사용된 자료는 국내의 한 화장품회사 고객들의 2000년부터 2008년까지 9년간의 구매자료 (432,528명, 2,440,107건)이다. 예측모형의 목표변수는 재구매 유무이고, 설명변수는 구매수량, 구매액, 휴면기간 등의 기본변수와 구매횟수와 거래 일자를 이용한 가공변수들이다. 충성도 예측모형은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀, 의사결정나무 및 신경망모형을 사용하였다. 예측모형평가의 측도로는 하이드게 점수를 사용하였으며, 최대의 하이드게 점수를 가지는 분계점을 선택하였다. 각예측모형에서 선택된 변수는 유사하며, 모형비교 결과 세 모형의 효율과 평가측도의 차이는 크지 않았다. 정분류율이 다소 높고 해석과 활용이 쉬운 의사결정나무모형을 최종모형으로 선택했다.
노스리지 지진 발생시 구조체 손상이 발생했던 현장용접 모멘트골조와 달리 기둥-보 브라켓형식의 모멘트골조에는 지진의 영향을 조정하고 감소시키는 도구(tool)가 바로 보에 이음부(splice)이다. 지진발생 중에 보의 이음부는 연성의 퓨즈(fuse)로서 작용할 수 있고, 골조에 발생할 수 있는 흼모멘트를 포함한 힘의 크기를 제한할 수 있다. 국내에서는 모멘트 골조의 대부분이 기둥-보 브라켓 형식으로 이루어진다. 본 논문에서는 이음하지 않은 H형강보를 제작하여 단순가력 실험을 수행하였고, 고력볼트를 이용하여 전강도설계된 실물실험체와 플랜지볼트 열수를 각각 75%, 50% 및 0%로 줄여서 이음부를 제작한 H형강 보를 단순가력 실험을 수행하였다. 이들 실험을 통해 기둥-보 브라켓형식의 모멘트 골조에서 보의 이음부(Beam Splice)가 악보(Week Beam)의 임계위치(Critical Point)로서 작용할 수 있는 가능성을 타진하고자 하는 연구에 기초자료를 제공하는 것이 본 연구의 목적이다.
본 연구는 노인장기요양보험제도 2차 시범사업 결과를 바탕으로 우리나라 노인의 요양시설 서비스 이용에 영향을 미치는 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이론적 모형으로는 앤더선과 뉴만(Andersen and Newman)의 행동주의 모델을 토대로 하여 영향요인을 구분하였으며, 연구방법은 의사결정분석을 이용하였다. 분석결과 서비스 이용에 가장 큰 영향을 미치는 것은 대상 노인의 서비스 이용의향이었으며, 이러한 선행요인 다음 중요한 요인으로 자원 요인(수발자 있음 및 동거가족 여부)으로 나타났다. 욕구요인으로는 인지장애가 있는 경우, 치매로 인한 문제행동이 있는 경우, 기본적 일상생활수행능력에 있어 완전도움을 받아야 하는 경우로 나타났다. 이러한 분석결과는 앤더슨과 뉴만의 행동주의 이론의 과정을 그대로 보여주고 있음을 알 수 있는데, 즉 선행요인과 자원요인에 의해 서비스 이용형태가 달라지며, 이러한 선행요인과 자원요인은 욕구요인과 결합하여 실제 서비스 이용에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 시설 서비스 이용 대상자의 욕구요인을 정확히 파악하여 이에 적절한 서비스 내용을 구축하고 지역사회 내 시설서비스 이용노인을 선별하는데 기초 자료를 제공하는데 기여하고자 한다.
This study conducted observations at 72 traffic lights and road signs in Sejong-si, Korea from March to June 2019 in order to analyze nest-site, nest-site characteristics and feeding behavior in Tree sparrow (Passeer montanus) in urban. Feeding behavior during breeding season in 2019 was investigated at 10 Town representing traffic facilities installed on the road located in the center of the city and 10 Riverside Geumgang river's riverside road. We fitted both general linear model and regression model to our field data and estimated the spatial variation of initial date of the first feeding (i.e., being date of breeding) and the total number of caterpillar fed by parents per hour. Our results showed that the frequency of nest building on artificial structures, such as traffic lights, was about 26% higher and about 8 days earlier in the riverside. In particular, the first feeding was significantly faster when the nearest distance between nest to green field as foraging site was shorter whereas there was no significant effect of the number of nest within 50 meters on the first feeding. Number of caterpillars fed by parents was higher in the Riverside than in the Urban, and especially the number in the second brood was sharply decreased in the Urban. As we estimated average amount of caterpillars per hour to 446 traffic safety facilities in Sejong-si, it was estimated that Tree sparrows fed 18,742.8 caterpillars per hour during the breeding season. In this study, we showed that characteristics of nests built in artificial structures and feeding behavior in order to analyze effects of environmental condition in urban on life-history traits during the breeding season. Finally, we discussed the conservation of birds in urban and pest control effects.
최근 화물수요모형에 화물자동차 투어행태를 반영하기 위한 접근방법이 제시되었다. 화물자동차 이동을 투어기반 접근방법으로 모형화 하기 위해서는 화물자동차 투어와 투어유형에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 화물자동차 투어유형을 왕복형 투어와 체인형 투어로 구분하여 이들 투어유형 선택행태를 분석하였다. 투어유형 선택행태를 분석하기 위한 방법으로는 의사결정나무(decision tree)와 로짓모형(logit model)을 이용하였다. 분석결과 화물자동차 투어유형을 분류하는 설명변수로 화물적재율, 평균화물량, 총화물량이 선정되었으며, 의사결정나무와 로짓모형이 유사한 결과를 도출하였다. 또한 소형과 중형 화물자동차의 투어유형을 분류하는 설명변수가 큰 차이를 보이지 않음에 따라 화물자동차 투어를 계획함에 있어 화물을 어떻게 적재할 것인지가 가장 중요한 것으로 나타났다. 의사결정나무와 로짓모형의 예측력을 비교한 결과는 의사결정나무가 로짓모형에 비해 상대적으로 우수한 결과를 보였는데, 이는 화물자동차 투어유형을 분류함에 있어 로짓모형과 같이 설명변수의 선형적 결합에 의한 분류 보다는 의사결정나무와 같이 다수 설명변수들의 규칙조합으로 분류하는 것이 효과적임을 나타낸다.
Purpose: The purpose of this study was to develop and compare the prediction model for suicide attempts by Korean adolescents using logistic regression and decision tree analysis. Methods: This study utilized secondary data drawn from the 2019 Youth Health Risk Behavior web-based survey. A total of 20 items were selected as the explanatory variables (5 of sociodemographic characteristics, 10 of health-related behaviors, and 5 of psychosocial characteristics). For data analysis, descriptive statistics and logistic regression with complex samples and decision tree analysis were performed using IBM SPSS ver. 25.0 and Stata ver. 16.0. Results: A total of 1,731 participants (3.0%) out of 57,303 responded that they had attempted suicide. The most significant predictors of suicide attempts as determined using the logistic regression model were experience of sadness and hopelessness, substance abuse, and violent victimization. Girls who have experience of sadness and hopelessness, and experience of substance abuse have been identified as the most vulnerable group in suicide attempts in the decision tree model. Conclusion: Experiences of sadness and hopelessness, experiences of substance abuse, and experiences of violent victimization are the common major predictors of suicide attempts in both logistic regression and decision tree models, and the predict rates of both models were similar. We suggest to provide programs considering combination of high-risk predictors for adolescents to prevent suicide attempt.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1460-1478
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2020
This paper proposes a novel anti-collision protocol for large-scale RFID tags identification, named Bi-response Collision Tree Protocol (BCT). In BCT, two group of tags answer the reader's same query in two response-cycles respectively and independently according to the bi-response pattern. BCT improves the RFID tag identification performance significantly by decreasing the query cycles and the bits transmitted by the reader and tags during the identification. Computation and simulation results indicate that BCT improves the RFID tag identification performance effectively, e.g. the tag identification speed is improved more than 13.0%, 16.9%, and 22.9% compared to that of Collision Tree Protocol (CT), M-ary Collision Tree Protocol (MCT), and Dual Prefix Probe Scheme (DPPS) respectively when tags IDs are distributed uniformly.
The purpose of this study is to attempt a Analysis of a pointed-end Equipment Arm Safety-Accident for Fault Tree Analysis. Three major techniques were used first problem is Z-Model by which accident Analysis & prevention of a pointed-end Industry can be made, Fault Tree Analysis(FTA) bywhich quantification of a pointed-end Equipment accident Analysis can be made it 5 years in past and the third, manual-written by which minimal cut set to accident can be Identified. A example has been made of issue point a pointed-end Equipment that the Arm in loader happen to Injuries. According to the Analysis lack of safety knowledge, unsafety-behavior seem to be the primal cause of accident. Comparision of the accident cause to actual report demonstratesthat the FTA a efficient tool for Industrial Accident prevention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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