본 논문에서는 데이터 분포를 고려한 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법은 긍정 가방 안에서 "가장 긍정"인 인스턴스만 고려하여 마진을 찾는다. 일반적으로 다중 인스턴스로 표현된 데이터에서, 긍정 가방에 포함된 인스턴스들 중 실제로 긍정을 나타내는 인스턴스들은 자질 공간 상에서 서로 유사한 곳에 위치해 있다. 제안한 방법은 기존의 다중 인스턴스 지지 벡터 기계 학습 알고리즘 중에서 긍정 인스턴스들의 교차점을 찾아 이 교차점과 거리를 계산하여 "가장 긍정"인 인스턴스를 선택한다. 긍정 인스턴스들의 교차점인 피벗 포인트를 구하는 방식은 두 가지이다. 먼저, 학습과정 중 추정된 긍정 인스턴스들의 중심점을 사용하는 방법과 학습 시작 시에 가장 긍정일 것으로 예상되는 긍정 인스턴스들의 중심점을 찾는 방법으로 나뉜다. 총 12개의 벤치마크 다중 인스턴스 데이터 셋을 통해 제안한 방법이 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보임을 보인다.
In this study, it was explored a research model consisting of slogan attitude, brand familiarity, brand attitude, brand recall, and product category recall of retailers. Experimental research was conducted with 3,028 males and females in their 20's to 40's using stimuli of 10 slogan-brand sets from various types of retailers. In results, the research model developed based on the literature was confirmed and supported by data. In the model test, all hypotheses were supported. The effects of slogan attitude and brand familiarity on brand attitude were confirmed. Also, brand familiarity affected brand recall. Category recall was predicted by brand attitude and brand recall. As consumers have better attitude toward slogans, they tend to have better attitude toward the brand. As consumers are more familiar with the brand, they are likely to better recall brands when they are exposed to the slogan. As consumers have better attitude toward brand and better recall the brand, they tend to better recall the business category when they see the slogan. Study findings may help marketers to develop better strategies for slogan use by considering diverse variables related to consumer responses toward slogan attitudes.
Recently, as business problems become more complicated and require more precise quantitative results, large-scale model management systems are increasingly in demand for supporting the decision-making activities. In addition, as distributed computing over networks gains popularity, departmental computing systems are gradually adopted in an organization to facilitate collaboration of geographically dispersed multiple departments. In departmental collaborative model management systems, multiple departments share common models but approach them with different user-views depending on their departmental needs. Moreover, the shared models become evolved as their structures and the corresponding data sets change due to the dynamic nature of the operating environment and the inherent uncertainty associated with the problems. In such capacity, providing the multiple departmental users with synchronized and consistent views of the models is important to improve the overall productivity. In this paper, we propose a collaborative model management framework for coordinating model change and automatic user-view update in a departmental computing environment. To do so, we describes changes in the model and their effects occurred in departmental model management environments and identifies the constructs and processes for maintaining the consistency between a shared model and its departmental user-views. Especially, in this framework, generic model concept was adopted for accommodating diverse mathematical models in a uniform way in a modelbase and object-oriented database management systems(ODBMS) for combining the model management constructs and automatic user-view update mechanisms in a single formalism. A prototype object-oriented modeling environment was developed using an ODBMS called ObjectStore and $C^{++}$ programming language on Windows NT.
본 논문에서는 직물을 사실적으로 렌더링할 수 있는 절차적 접근법을 제안한다. 가상 직물을 렌더링하기 위한 기존의 절차적인 기법들은 결과의 사실성이 부족하다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안된 예제-기반 접근법은 렌더링의 사실성을 매우 높였지만, 다양한 재질의 반사를 표현하기 위해서는 대용량의 저장 공간이 필요하다는 단점을 가진다. 본 논문에서 제안되는 기법은 미세면(microfacet) 모델을 이용하여 직물을 표현한다. 미세면 모델은 이방성 반사특성을 갖도록 하였으며, 씨실과 날실은 이러한 이방성 반사 특성을 수직으로 교차하여 표현할 수 있다. 이와 함께 본 논문은 실을 더욱 사실적으로 표현하기 위해 직조물을 구성하는 실의 굴곡을 절차적으로 모델링하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 데이터를 사용하지 않고도 매우 사실적인 직물 렌더링이 가능하다.
As complex mathematical models are increasingly adopted for business decision-making, difficulties arise in reusing solvers (i.e., model solving algorithms) against diverse models and data sets and thus the collaboration among users (model/solver builders and decision makers) in multiple departments becomes very difficult. To facilitate the solver reuse, this paper adopts the Web services technologies as the base technologies for linking the solvers to the models, both of which are created on different modeling paradigms and different system platforms, in unified system architecture. Specifically, this paper focuses on designing an ontology that represents the interfacing semantics of the model-solver interactions in a general and standardized form. By referring to the ontology, a model management system (MMS) can autonomously suggest a set of compatible solvers and apply them to individual models even though the decision makers are not knowledgeable enough about all the details of the models and the solvers. Thus, this Web services based MMS would improve the reusability of the solvers by relieving the decision makers from the risk of erroneous application of a solver to syntactically and semantically incompatible models and the burden of considerable understanding of model and solver semantics.
The present study investigated the perceptions of food adopted by Koreans using the characteristics of taste and nutrition. Two hundred and nine Korean subjects were surveyed including University students and adults from many diverse social backgrounds. The subjects sorted pictures of foods according to two conditions, how tasty and then how nutritions they thought the foods were using the Q-method. These pictures included two sets, one for individual food items and the second depicting typical Korean meals, yielding a total of four conditions, This methodology effectively addressed any language barrier as pictures and words in both Korean and English were used. It was an effective tool for allowing the identification of perceptual structures and indicating how prevalent they were across samples. The data were factor analysed and the resulting factor scores interpreted. Meat was regarded positively in all four conditions. Individual sweet foods were preferred by younger subjects while individual traditional foods were preferred by older subjects. Traditional Korean meals were also favoured while processed meals were not. Nutritionally, proteins were more valued than carbohydrates, fibre and vitamins. Meals that contained protein and were regarded as filling and sustaining were regarded positively. The implications for nutrition education were discussed.
Crowdfunding has emerged as an important financing source for diverse cultural projects and commercial ventures in the early stages. Unlike traditional investment evaluation, where structured financial data is critical, such information is typically unavailable for crowdfunding campaigns. Instead, campaign creators prepare pitches containing essential information about themselves and the campaigns, which are crucial in attracting and persuading contributors. Prior literature has examined the effects of different aspects in campaign pitches, but a comprehensive understanding of the theme is lacking. This study aims to fill this gap by identifying the lexicon of frequently used vocabulary in campaign pitches and examining how they are associated with crowdfunding success. Moreover, we examine how the association differs between culture and commercial crowdfunding campaigns. We randomly collected 50,000 campaigns from the cultural and commercial categories on Kickstarter and extracted the 100 most used verbs in the campaign pitches. Based on a machine learning approach combined with principal component analysis, we constructed sets of verbal factors statistically significant in predicting crowdfunding success. The findings also show that cultural and commercial campaigns consist of different verbal components with different effects on crowdfunding success.
Myelodysplastic syndrome (MDS) is a heterogeneous disorder with diverse prognoses influenced by cytopenias, genetic variants, and myeloblast proportions in the bone marrow. Accurate prognosis prediction and tailored treatment plans are essential. The International Prognostic Scoring System-Molecular (IPSS-M), which additionally reflects the impact of MDS-related genetic mutations to the clinical and laboratory information, is anticipated to offer superior prognostic accuracy compared to existing systems like the Revised International Prognostic Scoring System (IPSS-R). Despite its statistical complexity, its web-based calculation and ease of discussing results with patients using intuitive data sets provide notable advantages. Progress in MDS treatment, exemplified by effective anemia correction with an erythropoiesis-maturation agent in SF3B1-mutated cases and efforts to refine poor prognoses in TP53-mutated cases, reflects the evolving landscape of genetic-based interventions in MDS. Advancements in genetic diagnostic technology, combined with enhanced knowledge of the bone marrow niche, are anticipated to lead to significant improvement in MDS treatment outcomes in the future.
우리나라의 화물 통계는 다양한 기관에 의해 다양한 목적으로 구축되고 배포되고 있다. 그러나 각 기관별로 통계 수집 목적과 발표되는 통계의 형식 상이하여 자료의 활용성이 매우 제한적인 한계를 지니고 있다. 각 목적에 따라 수집된 원시자료는 특정 항목을 기준으로 집합화(aggregated)된다. 화물 통계에서 이 항목들은 대표적으로 품목, 수단, 출 도착지가 될 수 있다. 본 연구는 이러한 집합화의 과정을 다루고 있으며 다음의 세 가지 연구 목적을 가지고 있다. 우선, 기관별로 집계하고 발표하는 다양한 형태의 화물 물동량 자료를 총체적으로 살펴보고 이를 요약 하고자 한다. 둘째, 여러 기관에서 제시하는 물동량 자료를 수리적 형태로 표현하고자 한다. 셋째, 이 수리표현이 OR(Operations Research)기법을 적용한 네트워크모형에 어떻게 적용될 수 있는지를 타진하고자 한다. 국내 물동량 자료를 살펴본 결과 14개 기관이 각기 다른 목적으로 물동량 데이터를 제공하고 있었고, 물동량의 수리표현을 한 결과 4개의 집계수준이 도출되었다. 한편, 구축된 수리표현은 실제 자료와 연관하여 OR기법을 적용한 화물 네트워크 문제의 결정변수 및 입력 자료와 연관성이 있는 것으로 파악되었다. 비록 본 연구에서는 특정 정량적 연구 방법론을 적용하는 등 일반적인 연구논문의 형식을 따르지 않았다. 그 이유는 본 연구에서 다루는 자료의 종류가 국내 모든 화물 자료를 총 망라하고 있고, 그 자료로 공통적으로 이용할 수 있는 수식은 존재치 않기 때문이다. 본 연구의 의의는 국내 화물자료가 가진 한계와 적용방안을 총체적으로 살펴봄으로써 화물 네트워크 모형을 비롯한 화물 관련 연구의 발전을 위한 기초자료 확립을 위한 구체적인 방안을 찾는 방향을 제시했다는 것에서 찾을 수 있을 것이다. 본 연구가 제안하는 화물 데이터 구득의 한계는 최근 정부가 지향하는 정부 3.0의 필요성을 역설한다 할 수 있다.
공격 양상이 더욱 지능화되고 다양해진 봇넷은 오늘날 가장 심각한 사이버 보안 위협 중 하나로 인식된다. 본 논문은 UGR과 CTU-13 데이터 셋을 대상으로 반지도 학습 딥러닝 모델인 오토엔코더를 활용한 봇넷 검출 실험결과를 재검토한다. 오토엔코더의 입력벡터를 준비하기 위해, 발신지 IP 주소를 기준으로 넷플로우 레코드를 슬라이딩 윈도우 기반으로 그룹화하고 이들을 중첩하여 트래픽 속성을 추출한 데이터 포인트를 생성하였다. 특히, 본 논문에서는 동일한 흐름-차수(flow-degree)를 가진 데이터 포인트 수가 이들 데이터 포인트에 중첩된 넷플로우 레코드 수에 비례하는 멱법칙(power-law) 특징을 발견하고 실제 데이터 셋을 대상으로 97% 이상의 상관계수를 제공하는 것으로 조사되었다. 또한 이러한 멱법칙 성질은 오토엔코더의 학습에 중요한 영향을 미치고 결과적으로 봇넷 검출 성능에 영향을 주게 된다. 한편 수신자조작특성(ROC)의 곡선아래면적(AUC) 값을 사용해 오토엔코더의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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