• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2115-2127
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• 2021

Although significant progress has been made in synthesizing visually realistic face images by Generative Adversarial Networks (GANs), there still lacks effective approaches to provide fine-grained control over the generation process for semantic facial attribute editing. In this work, we propose a novel cross channel self-attention based generative adversarial network (CCA-GAN), which weights the importance of multiple channels of features and archives pixel-level feature alignment and conversion, to reduce the impact on irrelevant attributes while editing the target attributes. Evaluation results show that CCA-GAN outperforms state-of-the-art models on the CelebA dataset, reducing Fréchet Inception Distance (FID) and Kernel Inception Distance (KID) by 15~28% and 25~100%, respectively. Furthermore, visualization of generated samples confirms the effect of disentanglement of the proposed model.

• Asia Marketing Journal
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• 제19권1호
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• pp.1-17
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• 2017

Cause-related Marketing (CrM) has become an increasingly popular marketing approach over the past two decades. However, neither researchers nor organizations fully understand the determinants of a successful CrM partnership. This research fills this gap. Specifically, we employ the schema theory to explore circumstances in which the CrM alliance cannot achieve a success. We use a theoretical modeling approach to report that, when consumers' typicality-based cognitive process is assumed, the CrM activity with the partners' more-discrepant attribute profile cannot be evaluated favorably, but the attribute-level uncertainty about the CrM alliance is less likely to feedback to the two partners. Furthermore, we argue that, under the schema-plus-tag model, consumers may not like the CrM program with a similar attribute profile. Therefore, this CrM approach may fail. To our knowledge, we are the first to apply the schema theory to explain how a CrM alliance can achieve a success.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.103-106
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• 1998

본 연구는 연구·개발 프로젝트의 평가를 위하여 연구·개발 프로젝트의 다-속성(Multi-attributes)을 고려하한 평가 모델의 연구이다. 이를 위하여 우선 평가구조를 구축하고 각 속성별 평가를 종합하기 위한 종합성과도(Total Preference Index)로 단일 측정치로 평가 할 수 있도록 종합하기 위한 적절한 효용함수를 도입하여 사용하였다. 이러한 평가 과정을 다-속성 의사결정 모델(Multi-attribute Utility Model)로 통합하였으며 연구·개발프로젝트의 특성을 고려하여 각 연구실의 책임자(Laboratory Directors)의 평가체계를 개발하여 본 평가모델에 포함하였다. 본 평가모델의 시험 적용을 위하여 특정 연구소에 시험적용하고 그 결과를 보였으며, 부분적으로 보완 연구될 경우 일반적인 프로젝트의 평가모델로 활용될 수 있으리라 생각된다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.279-284
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• 2017

The visual impact of fonts on lots of documents and design work is significant. Accordingly, the users desire to appropriately use fonts suitable for their intention. However, existing font recommendation programs are difficult to consider what users want. Therefore, we propose a font recommendation system based on user-evaluated font attribute value. The properties of a font are called attributes. In this paper, we propose a font recommendation module that recommends a user 's desired font using the attributes of the font. In addition, we classify each attribute into three types of usage, personality, and shape, suggesting the font that is closest to the desired font, and suggest an optimal font recommendation algorithm. In addition, weights can be set for each use, personality, and shape category to increase the weight of each category, and when a weight is used, a more suitable font can be recommended to the user.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.44-49
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• 2001

This paper is concerned with development of a multi-attribute structured decision model. In this study, we used AHP(analytic hierarchy process) and fuzzy set ranking methodology to overcome the multi-attributes structured decision problems ; such as multi-objective, multi-criterion, and multi-attributes. We proposed a 2-step approach : 1) individual evaluation and 2) integration of individual evaluations. In the first step, we define the performance factors and construct ana]isis structure, and in the second step performance evaluation by individual evaluators, and in second step, the results of individual evaluations are integrate. Also we developed a systematic and practical computer program to solve the problems according to the proposed methods. The proposed approach was known to be effective through a set of sample problems.

• 한국주거학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.109-116
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• 2001

Street is an important factor that street quality determines urban quality as the space of the high public nature in city. The research method considering sequence landscape is important because it is considered that the impression of such a street is formed by the wholeness of consecutive landscape and experience in moving street. Therefore, this study are pursued to structure the analysis of psychological evaluation and environmental attribute base on the physical characteristics of sequence landscape to supply the basic materials for seeking the national direction as qualitative improvement of urban street space and the attractive urban street space. Then the results are as follows. It is shown that the psychological evaluation structure of sequence landscape is evaluated by ornamental nature, intimacy, orderliness, openness and movability and that of environmental attributes is evaluated by four factors such as activity, intimacy, spatial attribute and openness.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.166-168
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• 2012

바이오 문헌으로부터의 의미 있는 객체 추출 및 상호작용 관계 추출은 수 많은 바이오 문헌으로부터 유용한 정보를 얻기 위한 필수적인 과정이다. 특히 문헌으로부터 유전자 또는 단백질 이름과 같은 바이오 객체를 정확하게 인지하는 것은 새로운 객체인식의 어려움과 객체를 찾기 위한 특징 패턴의 다양성으로 인해 도전적인 과제로 남아있다. 본 논문에서는 전처리 과정을 거친 문헌 데이터로부터 12개의 의미 있는 속성들을 선택하였다. 선택된 속성에 데이터마이닝 기법중 하나인 속성 추출 기법을 적용하여 객체를 분류하는데 있어 의미 있는 속성들을 추출하였다. 특징 추출 방법과 분류 알고리즘이 분류 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 각 방법의 정확도를 사용하여 분류 성능을 비교였으며, Gain Ratio Attribute Evaluation과 Symmetrical Uncertainty Attribute Evaluation 기법에 의해 추출된 속성이 가장 정확한 분류 성능을 보여주었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권3호
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• pp.15-37
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• 2009

본 연구에서는 매수인이 부동산을 검색할 때, 매수인의 다양한 성향을 고려할 수 있는 새로운 검색 시스템을 제안한다. 이를 위해 부동산 가격에 영향을 미치는 요인들을 분석한 뒤, 지역요인 및 개별요인으로 분류하였다. 다요소 의사결정(Multi-attribute Decision Making) 알고리즘을 통해 매수인이 입력한 검색조건을 분석하여 가중치를 부여하고, 부동산 후보지간 엔트로피 척도를 통해 최적의 부동산 후보지를 도출하도록 설계하였다. 본 검색 시스템의 효용성을 평가하기 위해 부산지역의 실제 부동산 정보를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험결과, 본 다속성 통합 검색 시스템은 매수 아파트 검색 시 지역분석과 개별분석을 용이하게 해 주었다. 또한 한번 검색으로 여러 지역의 부동산 후보들을 비교분석함으로써 매수인의 탐색비용을 절감시킬 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.181-188
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• 2016

본 연구는 소셜미디어와 건강정보서비스에 대한 소비자들의 융합적 선호를 분석함으로써 다양한 채널과 형태로 제공되고 있는 기존의 건강정보서비스에 대한 소비자들의 선호속성을 도출하고 이에 대한 평가를 객관화시킬 수 있는 분석방법을 발굴하는데 그 목적이 있다. 다속성 효용이론은 개별적 선호속성간의 상대적 선호도를 탐색하고, 이 결과를 바탕으로 대상 분야에 대한 소비자의 전체적 선호도를 파악하는 데 효율적인 방법이다. 우리는 미디어와 건강정보에 관련된 선행연구들로부터 도출된 최신성, 비용성, 유용성, 용이성과 신뢰성 등의 선호속성들이 실제로 건강정보서비스 이용의도에 영향을 미칠 수 있음을 실증하였고 이 속성들을 활용하여 각 소셜미디어들에 대한 효용을 계산함으로써 소비자들의 소셜미디어별 건강정보서비스에 대한 평가도 계량적으로 분석할 수 있었다. 다양한 서비스로 무장한 소셜미디어들이 속속 등장하고 있는 현실을 감안하면 소셜미디어를 활용한 다양한 서비스 시장을 객관적으로 판단하기 힘든 경우 본 연구에서 제안하고 있는 다속성 효용이론의 활용은 시장에 대한 분석에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5229-5252
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• 2016

With proliferation of diverse network access technologies, users demands are also increasing and service providers are offering a Quality of Service (QoS) to satisfy their customers. In roaming, a mobile node (MN) traverses number of available networks in the heterogeneous wireless networks environment and a single operator is not capable to fulfill the demands of user. It is crucial task for MN for selecting a best network from the list of networks at any time anywhere. A MN undergoes a network selection situation frequently when it is becoming away from the home network. Multiple Attribute Group Decision (MAGD) method will be one of the best ways for selecting target network in heterogeneous wireless networks (4G). MAGD network selection process is predominantly dependent on two steps, i.e., attribute weight, decision maker's (DM's) weight and aggregation of opinion of DMs. This paper proposes Multi-Attribute Intuitionistic Fuzzy Group Decision Method (MAIFGDM) using TOPSIS for the selection of the suitable candidate network. It is scalable and is able to handle any number of networks with large set of attributes. This is a method of lower complexity and is useful for real time applications. It gives more accurate result because it uses Intuitionistic Fuzzy Sets (IFS) with an additional parameter intuitionistic fuzzy index or hesitant degree. MAIFGDM is simulated in MATLAB for its evaluation. A comparative study of MAIFDGM is also made with TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS in respect to decision delay. It is observed that MAIFDGM have low values of decision time in comparison to TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS methods.