In this paper, with the aid of information which is included within data, preprocessing algorithm-based black plastic classifier is designed. The slope and area of spectrum obtained by using laser induced breakdown spectroscopy(LIBS) are analyzed for each material and its ensuing information is applied as the input data of the proposed classifier. The slope is represented by the rate of change of wavelength and intensity. Also, the area is calculated by the wavelength of the spectrum peak where the material property of chemical elements such as carbon and hydrogen appears. Using informations such as slope and area, input data of the proposed classifier is constructed. In the preprocessing part of the classifier, Principal Component Analysis(PCA) and fuzzy transform are used for dimensional reduction from high dimensional input variables to low dimensional input variables. Characteristic analysis of the materials as well as the processing speed of the classifier is improved. In the condition part, FCM clustering is applied and linear function is used as connection weight in the conclusion part. By means of Particle Swarm Optimization(PSO), parameters such as the number of clusters, fuzzification coefficient and the number of input variables are optimized. To demonstrate the superiority of classification performance, classification rate is compared by using WEKA 3.8 data mining software which contains various classifiers such as Naivebayes, SVM and Multilayer perceptron.
전자상거래 요소기술들에 기반 한 글로벌 디지털 경제가 급속하게 확산되고 있다. 본 연구에서는 전자상거래에 관련된 주요요소기술들을 체계적으로 분류하기 위한 전자상거래 기술분류 모형을 개발하였다. 또한 본 연구에서는 전자상거래 기술분류 모형이 어떻게 활용될 수 있는 지에 대한 구체적인 방안도 제시하였다. 본 논문에서 제시한 전자상거래 기술분류 모형은 전자상거래에 관련된 주요 요소기술 상호간의 연관관계나 응용에 대한 체계적인 분석이 가능하며 향후 전자상거래와 디지털 경제에 관련된 연구의 주요한 지침으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 restricted coulomb energy(RCE) 신경망 기반 가스 분류기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 분류를 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 실시간 학습 및 분류가 가능하므로, 가스 분류 응용에 적합한 특징을 갖는다. 설계된 가스 분류기는 UCI gas dataset에 대해 99.2%의 분류 정확도를 보였으며, Intel-Altera cyclone IV FPGA 기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였다. 또한, FPGA test system을 구성하여 63MHz의 동작 주파수로 실시간 검증을 수행하였다.
Apparel goods are classified by many criteria for ease of merchandising implementation. Fashion and basic goods are also an oucome oi classification. Previous studies pnvide some criteria by which apparel products can be classified into fushion and basic goods. Among those ciiteria, seasonality, fashionability, clothing types, complexity in pnduction, simplicity of style, pioducuon volume, degree of style change by season, could be listed. This study, first explored how apparel merchandisers and designers define fashion and basic goods in relation with those criteria. Definitions of fashion and basic goods were explored in terms of design elements (i.e., style, color, material), production volume, sales ratio, proportion in product assortment, and contribution to profit. The study adopted a qualitative approach by use of eighteen infepth interviews with menhandisers and designers. Six were from women's wear brand, Seven from men's wear brand, and 5 from casual wear brand. All the interviewees agreed that they are using the classification of basic vs. fashion goods. However, they are using diverse terms to indicate the basic and fashion goods. The interviewees defined each group based on its contribution to total sales or profit complexity in design, production volume, and style change by season. Basic goods had a higher level of production quantity, contribute more to profit simpler design, and less style change by season than fashion goods.
본 연구는 게임 이용자의 성향에 대한 분석을 통해 게임 이용자를 유형화하고, 게임 캐릭터 의 선호도를 중심으로 조형요소를 도출하여 이용자의 유형과 캐릭터 선호도 관계를 분석함으로서, 게임 이용자의 성향에 따른 게임 캐릭터 개발을 제안하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 게임 이용자의 몰입도와 관련된 이용자 분류 방법을 조사하였으며, 이를 기초로 설문조사를 하였다. 설문조사 결과를 바탕으로 이용자 유형을 재정의 하였고, 게임 캐릭터 디자인 요소를 추출하여 이용자의 성향에 따른 캐릭터 선호도차이를 규명하였다.
In this study, we have developed the digital hardware system which performs signal processing necessary for the filtering to eliminate noises by inputting pulse wave signals from the sensor group. With a view to obtain clinically effective information, we analyzed structural elements of pulse waveform and, thus, conducted a systematic classification. What is more, this study has conducted researches in the web-based diagnosis data management system of pulse waveform as well as the method of transmitting the data of pulse waveform. In order to set the standard for the documents of the pulse ...
The purpose of this study was to analyze the inner meaning and outer from of the uniform from a historical perspective. As a research method, this study investigated the significance of the meaning and farm of the uniform in history with a focus on the classification suggested by a Japanese scholar, Okuhira Sitse, and analyzed them by design elements. In the theoretical study, the uniform was divided into formal, working and collective uniforms according to the purpose of wear. As results, the plasticity of the uniform was analyzed as the concept involving: authority representing the power and influence within the organization as a inner moaning; differentiation from the rest by expressing the culture and ideology within the organization; cohesiveness among the wearers as members of the specific organization and the binding nature in effect; reliable images to customers due to the appropriate form of dress related to the specific business and controlled self expression; and aesthetics characterizing a given era as a form of aesthetic pursuit. The elements of these inner meanings were translated to the outer form of functional practicality and simplified design, which appeared as the simplified' suit' in a female uniform in workplaces.
Clustering methods are very useful in many fields such as data mining, classification, and object recognition. Both the supervised and unsupervised grouping approaches can classify a series of sample data with a predefined or automatically assigned cluster number. However, there is no constraint on the number of elements for each cluster. Numbers of cluster members for each cluster obtained from clustering schemes are usually random. Thus, some clusters possess a large number of elements whereas others only have a few members. In some areas such as logistics management, a fixed number of members are preferred for each cluster or logistic center. Consequently, it is necessary to design a clustering method that can automatically adjust the number of group elements. In this paper, a k-means based clustering method with a fixed number of cluster members is proposed. In the proposed method, first, the data samples are clustered using the k-means algorithm. Then, the number of group elements is adjusted by employing a greedy strategy. Experimental results demonstrate that the proposed clustering scheme can classify data samples efficiently for a fixed number of cluster members.
지금까지 사용성과 관련된 웹 이용행위에 대한 예측이나 분석은 사용자의 인구통계학적 특성이나 사용정황의 특성만으로 주로 설명되어 왔다. 그러나 그러한 특성만이 행위를 유발하늑 요인으로 볼 수 있는지, 그렇지 않다면 어떠한 요인이 있으며 또한 그러한 요인들은 행위에 어떠한 특성을 유발할 것인지에 대한 의문으로 본 연구를 진행하였다. 이는 사용자 중심의 사용자인터페이스(UI)디자인에서 사용자 특성을 정의하는데 중요한 요소로 활용되었던 사용자정보(User Profile)를 사용에 있어서의 특정유형과의 상관관계를 포함하는 사용자정보(User Profile)로 확장시킴으로써 구체적인 사용자인터페이스(UI)디자인에 적용될 수 있도록 하기 위함이다. 연구내용은 첫째, 다양한 미디어에 따른 사용자를 이해하고 기존의 사용자 분류 방법을 고찰한다. 둘째, 웹 이용행태에 따른 사용자 분류를 위한 사용자 분류변수 및 변수 측정 척도를 마련하고 사례 연구를 통해 사용자 행위 특성을 추출하여 특성에 따른 사용자를 분류한다. 셋째, 실험을 통해 수집된 데이터를 바탕으로 분류된 사용자 집단의 사용자정보(User Profile)의 특성을 밝혀 사용자정보(User Profile)의 특성이 유발하는 행위의 요인을 규명하기 위해 행위 특성과 사용자정보(User Profile)의 특성을 맵핑시켰다. 이를 통해 사용자의 이용행태에 따른 특성이 사용자정보(User Profile)특성 중 사용자의 일반 정보와 사용정황 뿐 아니라 개인성향이나 매체 사용태도와 성격유형 등도 영향을 끼칠 수 있다는 가능성을 발견할 수 있었다. 실험 설계상의 몇 가지의 문제점들이 발견되었으나 이를 개선하고 보완한다면 좀 더 명확한 사용행위에 따른 사용자정보(User Profile)특성을 추출할 수 있을 것이다. 따라서 사용자정보(User Profile) 특성으로도 사용자의 행위 유형을 예측할 수 있어 사용자 분류를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다.
디자인에 있어서 소비자의 의견과 경험을 중시하는 사용자중심 디자인, 경험디자인이 부각되면서 디자인 개발 과정에 롤플레잉 기법이 적극 활용되고 있는 추세이다. 그러나 이러한 니즈를 충족시켜 주는 롤플레잉 형식의 방법론들은 다양한 이름으로 흩어져 있으며 진행방식이 규정되어 있지 않아 디자인 개발 과정에서 사용하기에 용이하지 않다. 따라서 본 연구에서는 롤플레잉의 개념정의 연구와 실험 연구로 나누어 첫 번째, 개념 정의 연구에서는 정의와 진행방식이 유사한 넓은 범위의 롤플레잉에 해당하는 방법을 모두 찾아 종합하여 롤플레잉의 개념과 범위를 규정하였다. 이후 롤플레잉 방법들의 사례를 분석하여 차이점을 통해 배역·시나리오와 퍼펫 유/무, 두 가지 축을 가진 롤플레잉 분류 매트릭스를 도출하였으며, 매트릭스의 영역별 롤플레잉의 기법의 장단점 분석을 통해 더블 다이아몬드 모델에 대입하여 롤플레잉 활용 영역을 제안하였다. 두 번째, 본 논문의 실험연구 부분에서는 총 두 개의 실험을 진행하였으며 그 중 탐색적 실험으로 진행된 Pilot 롤플레잉을 통해 본 논문의 주제인 롤플레잉 방법의 연구 가능성을 발견하였다. 이후 선행연구를 통해 도출된 매트릭스를 활용하여 롤플레잉 본 실험을 진행하였으며, 롤플레잉의 기법 별로 얻을 수 있는 제품/서비스의 측면과 사용자 인지 요소가 다르다는 사실을 발견하였다. 두 실험을 통하여, 롤플레잉은 제품과 서비스의 개선점과 인사이트를 다양한 시점에서 파악하기에 용이하다는 점을 실증적으로 입증하였으며, 서비스 유형이나 개발 단계에 따라 선택적으로 활용할 수 있는 롤플레잉 활용 기법을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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