This study examines the influence of product classification standards and structure on user perception as well as their attitude towards online shopping sites. The causal relationships of variables are also examined. The analysis was based on an online survey with 247 responses. Four types of internet shopping sites were developed and used as a stimulus. The results of the mean comparison analysis indicated that perceived variety, information overload, perceived shopping value and attitude towards the site varies significantly with product classification standards and structure. There was also of a marginally significant interaction between the classification standard and structure on perceived variety and information overload. The causal relationship analysis revealed that perceived variety positively influenced hedonic and utilitarian shopping value. However, information overload had a negative effect on hedonic and utilitarian shopping value. Both the hedonic and utilitarian shopping value positively influenced attitudes towards the sites. This study demonstrates that classification method influences customer perception and attitude. It offers interesting insights on a product classification method as a strategic tool for online shopping.
지식경영에 있어서 조직 구성원들 간에 지식을 공유하는 가장 기초적이면서 기틀이 되는 것은 공유할 지식을 체계적으로 관리할 수 있는 지식분류체계를 구축하는 것이다. 이에 이 연구에서는 지식경영의 도입단계에 있는 한국원자력연구소에서 조직 구성원들이 실제로 지식을 효율적으로 공유할 수 있도록 하기 위한 최적의 지식분류체계를 구축하였다. 이 연구에서는 지식경영의 본격적인 도입에 따라 한국원자력연구소에서 실제로 활용할 수 있는 전소차원의 지식분류체계를 구축하기 위해서, 기본적인 분류체계 설계원칙 아래 기존의 다양한 분류체계를 참고하여, (1) 지식분류체계 초안 작성단계, (2) 지식분류체계 수정안 작성단계, (3) 지식분류체계 검증 및 확정단계 등과 같이 3단계 과정을 거쳐 지식분류체계를 완성하였다. 완성된 지식분류체계는 기술적인 측면과 조직체계를 감안한 미래지향적인 분류체계로서 총 218항목으로서, 대분류 8항목, 중분류 43항목, 소분류 167항으로 구성되어 있다. 여기에서 설계된 지식분류체계는 한국원자력연구소에서 지식경영을 운영할 때 지식의 체계적인 관리를 통한 조직 구성원들의 지식 공유 및 활용의 가장 기초적이면서 중요한 틀로써 이용될 수 있을 것이다. 아울러 지식분류체계 자체는 물론 지식분류체계의 초안 작성에서부터 최종안을 완성하기까지의 제반 설계과정 및 방법론적인 측면은 지식경영을 도입하려는 타 연구기관이나 기업체 등에서 지식분류체계를 설계할 때 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로본다.
This paper presents a new recognition and classification method for power quality (PQ) disturbances on the basis of pattern linguistic values. This method solves the difficulty of recognizing disturbances rapidly and accurately by using fuzzy logic. This method uses classification disturbance patterns to define the linguistic values of fuzzy input variables and used the input variables of corresponding disturbance pattern to set membership functions. This method also sets the fuzzy rules by analyzing the distribution regularities of the input variable values. One characteristic of this method is that the linguistic values of fuzzy input variables and the setting of membership functions are not only related to the input variables but also to the character of classification disturbance and the classification results. Furthermore, the number of fuzzy rules is equal to the number of disturbance patterns. By using this method for disturbance classification, the membership function and design of fuzzy rules are directly related to the objective of classification, thus effectively reducing the complexity of the design process and yielding accurate classification results. The classification results of the simulation and measured data verify the feasibility and effectiveness of this method.
The purpose of this paper is to develop a new group classification method based on genetic algorithm and to com-pare its prediction performance with those of existing methods in the area of bond rating. To serve this purpose, we conduct various experiments with pilot and general models. Specifically, we first conduct experiments employing two pilot models : the one searching for the cluster center of each group and the other one searching for both the cluster center and the attribute weights in order to maximize classification accuracy. The results from the pilot experiments show that the performance of the latter in terms of classification accuracy ratio is higher than that of the former which provides the rationale of searching for both the cluster center of each group and the attribute weights to improve classification accuracy. With this lesson in mind, we design two generalized models employing genetic algorithm : the one is to maximize the classification accuracy and the other one is to minimize the total misclassification cost. We compare the performance of these two models with those of existing statistical and artificial intelligent models such as MDA, ANN, and Decision Tree, and conclude that the genetic algorithm-based group classification method that we propose in this paper significantly outperforms the other methods in respect of classification accuracy ratio as well as misclassification cost.
터널 발파시 발파효율은 암반의 특성에 큰 영향을 받기 때문에 암반 특성을 분석하고 이를 기초로 발파설계를 수행하는 것이 중요하다. 그럼에도 불구하고 현재까지 국내에서의 발파설계는 무결암의 단축압축강도만으로 발파암을 분류한 후 각 발파암의 발파계수를 구하는 방법을 이용하거나 공학적 암반분류법의 하나인 RMR분류를 이용하여 발파암을 분류하되 객관적 근거가 미약한 경험적인 발파계수를 산정하는 방식을 통하여 이루어졌다. 본 연구에서는 절리특성을 고려한 발파설계를 위하여 Ashby의 접근법을 활용하였다. 또한 절리조사 결과를 통한 발파암 분류방법과 발파패턴설계를 추가하여 발파설계 전과정을 수행할 수 있도록 Ashby의 접근법을 응용하였다. 따라서 절리 분포 특성을 고려한 발파암 분류가 가능하고, 절리암반 특성을 고려한 발파설계 를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
터널굴착이나 사면절취 등과 같은 굴착문제에 있어서 굴착방법을 결정하기 위해 대상암반에 대한 리핑 암이나 발파암의 구분이 우선되며, 다음에 발파에 의한 굴착방법이 선정되었을지라도 화약량 및 종류, 천공방법 등 발파설계를 위해서 추가적으로 발파암에 대한 세부적인 분류가 필요하다. 일반적으로 RMR 이나 Q 시스템과 같은 암반분류법이 많이 사용되고 있지만, 발파암에 대한 표준적인 암반분류법이 없으며, 국내에서도 발파암 분류에 대한 연구가 거의 전무한 상태로 발파암의 분류요소로 사용될 수 있는 요소를 구하기 위한 연구가 필요하다, 본 논문에서는 앞으로 국내에서 발파암 분류연구에 대한 방향제시를 위해서 발파와 암석의 역학적 특성, 지질구조와 불연속면의 특성과의 관계나 굴착과 관련된 암반분류에 대한 여러 논문사례를 통하여 발파암의 분류 요소와 분류방법 등을 분석한다.
A Neural network classification of human activity data is presented. The data acquisition system involves a tri-axial accelerometer in wireless sensor network environment. The wireless ad-hoc system has the advantage of small size, convenience for wearability and cost effectiveness. The system can further improve the range of user mobility with the inclusion of ad-hoc environment. The classification is based on the frequencies of the involved activities. The most significant Fast Fourier coefficients, of the acceleration of the body movement, are used for classification of the daily activities like, Rest walk and Run. A supervised learning approach is used. The work presents classification accuracy with the available fast batch training algorithms i.e. Levenberg-Marquardt and Resilient back propagation scheme is used for training and calculation of accuracy.
Recently, there are many communication softwares based on text on various smart devices. Unlike traditional print publishing, mobile publishing and SNS tools tends to utilize more decorative or more emotional fonts so that users can pass some feelings from contents. So font providers have released new fonts which deal with the requirements of the market. Nevertheless being released lots of new fonts, general users have not used them because they searched only by font name or font provider's name. It means that there is no way for users to know and find new things. In this study, we suggest font shape classification rules for font registration system based on font design features. We proved the validity of classification standard study through some experiments with 50 commercial fonts. Also the result of this study was provided for Korea Telecommunication Technology Association and adopted by the Korea industrial standard.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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