This paper predicted a model that indicates whether to buy a car based on primary health insurance customer data. Currently, automobiles are being used to land transportation and living, and the scope of use and equipment is expanding. This rapid increase in automobiles has caused automobile insurance to emerge as an essential business target for insurance companies. Therefore, if the car insurance sales are predicted and sold using the information of existing health insurance customers, it can generate continuous profits in the insurance company's operating performance. Therefore, this paper aims to analyze existing customer characteristics and implement a predictive model to activate advertisements for customers interested in such auto insurance. The goal of this study is to maximize the profits of insurance companies by devising communication strategies that can optimize business models and profits for customers. This study was conducted through the Microsoft Azure program, and an automobile insurance purchase prediction model was implemented using Health Insurance Cross-sell Prediction data. The program algorithm uses Two-Class Logistic Regression and Two-Class Boosted Decision Tree at the same time to compare two models and predict and compare the results. According to the results of this study, when the Threshold is 0.3, the AUC is 0.837, and the accuracy is 0.833, which has high accuracy. Therefore, the result was that customers with health insurance could induce a positive reaction to auto insurance purchases.
In this study we have studied running stability, safety and passenger comfort of the Chinese first class passenger car made by our company and CCRW. A fine analysis model of 72 d.o.f. was constructed for simulating dynamic behavior of the car on straight and curved tracks having irregularity configurations. We have calculated the various characteristic values such as critical speed, lateral force, derailment ratio, wheel unloading ratio and passenger comfort index, then evaluated them by comparing with reference values.
본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 차량에 대한 새로운 공격을 탐지한다. 분류 성능 평가를 위해 Car-Hacking 데이터셋을 사용한다. Car-Hacking 데이터셋은 실제 차량의 OBD-II 포트를 통해 CAN (Controller Area Network) 트래픽을 로깅하여 생성된다. 이 데이터셋에는 네 가지 공격 유형이 포함된다. 실험에 사용한 단일 클래스 분류기법은 정상 클래스만을 학습하여 비정상인 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습이다. 비지도 학습 방법을 사용하는 경우에 훈련 과정에서 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 고효율의 분류 성능을 내는 것은 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 새로운 공격 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 시스템에서 서명기반의 규칙으로 탐지하기 어려운 새로운 공격 유형을 탐지하기 위해 단일 클래스 분류기를 사용한다. 제안 방법은 새로운 공격을 모두 탐지하고 정상데이터에 대해서도 효율적인 분류 성능을 보이는 파라미터 조합을 제시한다.
Sleeping cars mean railroad cars which are equipped with facilities available business, travel, rest, sleep for long distance travel. Domestic sleeping cars , as the concept of ‘night train’, provide passenger who travel at night with simple berth . German, Japanese, American sleeping cars are classified with sleeping car, coach car, seat car or first class, standard class, family room, room for the handicapped, which offer not only sleep but various facilities and service such as snack, reading, available shower for daytime travel. Accordingly, through the analyzing spatial factor of domestic and foreign sleeping cars, we first should abstract the demand for fundamental design to enhance our passenger's comfort. And then we should try to improve the quality of travel culture by offering it passenger.
By considering the polynomial function 𝜙car(z) = 1 + z + z2/2, we define the class 𝓢*car consisting of normalized analytic functions f such that zf'/f is subordinate to 𝜙car in the unit disk. The inclusion relations and various radii constants associated with the class 𝓢*car and its connection with several well-known subclasses of starlike functions is established. As an application, the obtained results are applied to derive the properties of the partial sums and convolution.
This paper suggests O(n) linear-time algorithm for car sequencing problem (CSP) that has been classified as NP-complete because of the polynomial-time algorithm to solve the solution has been unknown yet. This algorithm applies maximum options-equiped car type first production rule to decide the car sequencing of n meet the r:s constraint. This paper verifies thirteen experimental data with the six data are infeasible. For thirteen experimental data, the proposed algorithm can be get the solution for in all cases. And to conclude, This algorithm shows that the CSP is not NP-complete but the P-problem. Also, this algorithm proposes the solving method to the known infeasible cases. Therefore, the proposed algorithm will stand car industrial area in good stead when it comes to finding a car sequencing plan.
대도시를 중심으로 승용차 이용을 억제하고 대중교통의 수단분담률을 제고시키기 위한 다양한 교통수요관리방안이 추진되어 왔으나 승용차 통행량의 감소와 같은 정책적인 효과는 충분하다고 볼 수 없다. 이러한 원인의 하나로 대중교통 서비스의 향상을 통해 승용차로부터의 수단전환을 유도하는 정책들이 대중교통의 수단적 효용을 증가시키는 효과는 있었으나 모든 승용차 이용자에게 대중교통으로 전환할 정도는 아니었다는 것을 들 수 있다. 이에 본 연구에서는 교통수단선택 계층에 따라 교통수요관리 방안에 대한 인식의 차이가 있을 것으로 보고, 불특정 다수의 통행에서 승용차의 이용빈도를 기준으로 교통수단선택 계층(승용차 의존층, 승용차 선택층, 대중교통 선택층, 대중교통 의존층)을 분류하고 각 계층별로 수단선택 영향요인에 대한 인식 및 교통환경의 변화에 대한 통행행태의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과로 승용차의 의존도가 높을수록 편리함이나 쾌적함과 같은 정성적 요인을 더 중요시 인식하고 있으며, 주차규제나 통행시간 및 비용의 증가와 같은 교통수요관리기법에 대해서는 승용차의 의존도가 낮을수록 대중교통으로 전환될 가능성이 높다는 것을 나타내었다. 또한 주차규제 정책 추진시 주변 도로의 주차단속이 병행되어야 하며, 경제적인 부담을 가중시키는 방법으로는 주차요금과 같이 승용차 이용시 선택적으로 발생되는 비용보다 연료비 인상과 같이 상시적인 비용부담이 가중될 수 있는 방법이 보다 효과적이라는 정책적인 시사점을 제시하였다.
This paper examines how a Korean automobile firm price-discriminates between the Korean and the U.S. markets. We argue that a Korean automobile firm's pricing behavior depends on the differences in price elasticity over the segmented markets between the countries. Our findings are that differences in price elasticity may help explain why a medium-class car's price is higher in Korea than that in the U.S. while a small-sized car's price is higher in the U.S. than in Korea, which implies that a Korean automobile firm $3^{rd}$ degree price-discriminates on the same or similar products between Korea and the U.S. This type of $3^{rd}$ degree price discrimination differs from a typical home-bias effect (charging higher prices to domestic consumers) because a small-sized car which is produced domestically sells at higher price abroad. This finding can be added as a source that violates the law of one price.
This paper describes a method for achieving a novel design within a class of 3D objects that would create a preferred impression on users. Physical parameters of the 3D objects that might strongly contribute to their visual impressions are sought through computational investigation of the impression ratings obtained for learning samples. "Car body" was selected as the class of 3D objects to be investigated. A morphable 3D model of car bodies that describes the variations in appearance using a smaller number of parameters was obtained. Based on each car body's rating for the impression of speediness obtained by paired comparison, the visual impression was transformed by manipulating the parameters defined in the morphable 3D model. The validity of the proposed method was confirmed by psychological experiments. A new scheme is also proposed to properly re-sample a novel object of a peculiar shape so that such an object could also be represented by the morphable 3D model.
With the opening of the KTX(Korean Train Express) in April 2004, Express Train service started in KNR(Korean National Railroad). Each KTX train consists of 18 passenger compartments in total, such as of 4 first class car and 14 standard class car. And 2 compartments of standard class are serviced as a unreserved seat only. The Unreserved seat system of the KTX is convenient to the customer who wants to take a train without making a reservation. This study was designed to analyze the unreserved seat system of the KTX which is currently used, and to investigate the necessary conditions for gaining in public favor by developing the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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