• Asia Marketing Journal
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2024

This study explores incomplete decision-making dynamics on reward-based crowdfunding platforms, focusing on temporal and social factors influencing backers' decisions. Utilizing the temporal aspect (i.e., pledging campaign phase) and social aspect (i.e., current pledged amount ratio) as stimuli within the stimulus-organism-response framework, our findings reveal that nearly 50.9% of respondents change their initial decisions, highlighting widespread incomplete information processing. Backers are more prone to altering decisions under heightened time pressure and display herding behaviors. Furthermore, backers exhibit an increased likelihood of changing decisions under heightened time pressure, coupled with a greater chance that the pledged goal amount will not be achieved. The study discusses theoretical and practical implications.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.289-294
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• 1996

This paper considers the limit of the ratio of two incomplete beta functions $I_{x}(p+s,q+r)\;to\;I_{x}(p,q)\;as\;p+q{\rightarrow}{\infty}$. The results show that the limits depend on r,s,x and the limit of p/(p+q).

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.281-287
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• 1999

Decision class analysis (DCA) is viewed as a classification problem where a set of input data (situation-specific knowledge) and output data(a topological leveled influence diagram (ID)) is given. Situation-specific knowledge is usually given from a decision maker (DM) with the help of domain expert(s). But it is not easy for the DM to know the situation-specific knowledge of decision problem exactly. This paper presents a methodology for sensitivity analysis of DCA under incomplete information. The purpose of sensitivity analysis in DCA is to identify the effects of incomplete situation-specific frames whose uncertainty affects the importance of each variable in the resulting model. For such a purpose, our suggested methodology consists of two procedures: generative procedure and adaptive procedure. An interactive procedure is also suggested based the sensitivity analysis to build a well-formed ID. These procedures are formally explained and illustrated with a raw material purchasing problem.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제3권2호
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• pp.75-96
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• 1996

This study is intended to compare the effectiveness of the neural network inductive learning model with a vector space model in information retrieval. As a result, searches responding to incomplete queries in the neural network inductive learning model produced a higher precision and recall as compared with searches responding to complete queries in the vector space model. The results show that the hybrid methodology of integrating an inductive learning technique with the neural network model can help solve information retrieval problems that are the results of inconsistent indexing and incomplete queries--problems that have plagued information retrieval effectiveness.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권3호
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• pp.127-134
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• 2011

악성 봇넷은 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이나 각종 스팸 메시지 발송, 개인 정보 탈취, 클릭 사기 등 많은 악성 행위에 이용되고 있다. 이를 방지하기 위해 많은 연구가 선행되었지만 악성 봇넷 또한 진화하여 탐지 시스템을 회피하고 있다. 특히 최근에는 어플리케이션 계층의 취약성을 공략한 HTTP GET 공격이 주로 사용되고 있다. 한국전자통신연구원에서 개발한 ALADDIN 시스템의 ALAB(Application Layer Attack detection Block)는 서비스 거부 공격 HTTP GET, Incomplete GET Request flooding 공격을 탐지하는 알고리즘이 적용된 탐지 시스템이다. 본 논문에서는 ALAB 탐지 알고리즘의 Incomplete GET 탐지 알고리즘을 확장하고 장기간 조사한 정상적인 패킷 및 공격 패킷들의 분석을 통해 최적 threshold를 도출하여 ALAB 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권3호
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• pp.92-96
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• 2019

This study analyzes the problems of fire qualification information websites and job search websites due to incomplete information in the job search process and suggests an improvement plan. It has been confirmed that the main reason for the cost of job searching is incomplete information required for a job search and job search through existing analysis. As a result, it is suggested to construct a smooth information system for economic entities and to provide easy access to information by mitigating the incompleteness of information. Based on this, analysis of the problems of Korean qualifications in the firefighting realm reveals that there is a qualification holder information and a job information site, and a qualification holder management system is established but only information of either qualification acquisition information or employment information is provided. In addition, it is easy to access information through a qualification acquisition information and employment information site via the Internet, but there are inconveniences that qualification acquisition information and employment information are dualized. In order to improve this, it is necessary to build a new customized integrated qualification management system that covers existing Q-net qualification acquisition information and worknet employment information.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.855-861
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• 2017

Gordon과 Loeb[1]은 기업의 정보보호 투자 의사결정은 정보보호 투자를 통한 한계편익(MB)과 정보보호 투자의 한계비용(MC)이 일치하는 곳에서 최적의 투자수준이 결정된다고 한다. 그러나, 정보보호 사고를 당하고 있는 많은 기업의 경우, 정보보호 사고를 당하고 있다는 것을 인지하지 못하고 유출되는 피해가 얼마인지 측정하지 못하고 있다. 본 연구에서는 불완전한 정보 상황에서 정보보호 투자 의사결정을 수행하는 모델을 Gordon과 Loeb[1]의 모델을 수정하여 제시하고, 투자수준의 차이를 비교하였다. 불완전정보 하에서 정보보호 투자를 통한 기대수익은 실제 발생하는 정보 보호 사고에 비해 낮게 인식되는 경향을 띄게 되고, 정보보호 투자도 적게 되었다. 이는 정부와 같은 제3의 기관이 정보 보호 사고발생률, 피해액 규모 등 정확한 정보를 알려주면 기업 스스로 정보보호 투자를 확대 할 수 있음을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.7-13
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• 2021

본 논문은 학습 데이터에 손실값을 포함하고 있는 불완전한 데이터를 위하여 확률을 나타낼 수 있는 형식으로 변환한 후 손실값을 보상하는 알고리즘을 소개한다. 기존에 이러한 데이터 변환을 사용한 방법에서는 손실 변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하는 것이었다. 이 방법으로 많은 문제에 적용하여 좋은 결과를 얻었으나, 손실 변수에 남아있는 모든 정보를 무시하고 새로운 값을 할당한다는 점에서 정보의 손실이 있다는 지적이 있었다. 이에 반해 새로운 제안 방법은 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 잘 알려진 분류 알고리즘(C4.5)에 입력하고 학습하는 중에 결정트리가 구축된다. 그리고 이 결정트리로 부터 손실값에 대한 확률을 구하여 이를 손실 변수의 추정값으로 할당한다. 즉, 불완전한 학습 데이터에서 손실되지 않은 많은 정보들을 사용하여 손실된 일부 정보를 복구하는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제9권2호
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• pp.51-63
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• 2003

Collaborative filtering is one of the methodologies that are most widely used for recommendation system. It is based on a data matrix of each customer's preferences of products. There could be a lot of missing values in such preference data matrix. This incomplete data is one of the reasons to deteriorate the accuracy of recommendation system. There are several treatments to deal with the incomplete data problem such as case deletion and single imputation. Those approaches are simple and easy to implement but they may provide biased results. Multiple imputation method imputes m values for each missing value. It overcomes flaws of single imputation approaches through considering the uncertainty of missing values. The objective of this paper is to suggest multiple imputation-based collaborative filtering approach for recommendation system to improve the accuracy in prediction performance. The experimental works show that the proposed approach provides better performance than the traditional Collaborative filtering approach, especially in case that there are a lot of missing values in dataset used for recommendation system.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.27-32
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• 2014

단위행렬의 각 행을 공간부호로 사용하고 symmetric balance incomplete block design(BIBD) 부호를 스펙트럼부호로 사용한 2차원(2-D) 하이브리드 부호를 제안한다. 단위행렬의 각 행을 공간부호로 사용함으로써 수신기의 구조가 간단해지고 송수신단을 연결하는 방법도 간단해 짐을 알 수 있었다. 또한 비이상적 BIBD 부호를 스펙트럼부호로 사용하여 입력신호가 작을때도 효율적으로 동작할 수 있었다. 사용자 수에 따른 비트 오차율(BER) 분석을 통하여 제안하는 2-D 하이브리드 부호가 1차원(1-D) BIBD 부호에 비하여 최대사용자 수를 현저하게 증가시킬 수 있음을 알 수 있었다.