We propose an extended relational data model which can represent the reliability of data. In this paper, the reliability of data is defined as the reliability of the source, from which the data originated. We represent the reliability of data at the level of attribute values, instead of tuples, then define the selection, product and join operators.
As increasing trade through the world, especially in food, asymmetry of information can make the trade shrink. With the industrial development, Korea's agriculture had shrunk dramatically. By the result of the nation's industrial restructuring, over than 3/4 of Korea food consumption comes from abroad. And China is an important source of agricultural product to Korea. Increasing family income and increasing importing food consumption, Korean consumers have been interested in food safety. Especially. after experiencing several cases like struggle for safety of GMO food, poultry influenza, lead contained Chinese fish import, mad cow disease, cheating origin, etc. Obviously, those unreliable cases will hinder the increase of world free trade as well as the trust of two countries. Furthermore, distrust will be a cause of adverse selection. So, it need to find a way to solve the distrust which caused by asymmetry of information. And automatic identification procedures can help mitigate asymmetry of information in trade. And it will make Korean consumers can avoid adverse selection. This paper suggests adoption of Auto ID to encourage agricultural trade between Korea and China.
본 논문에서는 관련성 분포 정보를 이용한 새로운 컬렉션 융합 모델을 제시한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 관련성 분포 정보를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 통합하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다. 그리고 질의어에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의어에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘의 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 통합하는 통합검색 시스템을 제시한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.1-10
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2022
Nowadays software defect prediction (SDP) is most active research going on in software engineering. Early detection of defects lowers the cost of the software and also improves reliability. Machine learning techniques are widely used to create SDP models based on programming measures. The majority of defect prediction models in the literature have problems with class imbalance and high dimensionality. In this paper, we proposed Centroid and Nearest Neighbor based Class Imbalance Reduction (CNNCIR) technique that considers dataset distribution characteristics to generate symmetry between defective and non-defective records in imbalanced datasets. The proposed approach is compared with SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). The high-dimensionality problem is addressed using Ant Colony Optimization (ACO) technique by choosing relevant features. We used nine different classifiers to analyze six open-source software defect datasets from the PROMISE repository and seven performance measures are used to evaluate them. The results of the proposed CNNCIR method with ACO based feature selection reveals that it outperforms SMOTE in the majority of cases.
본 연구는 극장용 애니메이션 관객의 집단별 관람동기와 정보원, 그리고 내용적 속성에 따른 관람선택 기준의 평균비교와 집단 간 차이를 분석하였다. 집단별 구성은 관람빈도에 근거하여 중관람자, 중간관람자, 그리고 경관람자로 분류하였다. 전체 집단의 평균비교 결과, 첫째, 관람동기에서는 "보고 싶은 애니메이션이 있어서", "여가활동이나 시간을 보내기 위해", "유쾌한 활동을 즐기기 위해", "다른 사람의 권유나 추천" 등의 순으로 나타났다. 둘째, 정보원적 속성에 대한 선택기준에서는 "주변 소문이나 평판", "예고편", "인터넷 평가/평점" 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 내용적 속성에 대한 선택기준에서는 "스토리", "캐릭터", "특수효과", "배경음악", "배경미술", "감독/연출", "제작사/국가", 그리고 "성우더빙" 순으로 나타났다. 집단 간 차이에 대한 검증결과, 관람동기와 내용적 속성에 대한 선택기준에서는 집단별로 유의미한 차이가 나타났다. 반면, 정보원적 속성에 대한 선택기준에서는 집단별로 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.
This study examines female new seniors' clothing consumption behaviors, such as their information sources, clothing store selection criteria, and perceived importance of sales associates' attributes, based on their level of clothing involvement. A face-to-face survey was conducted through a market research firm. The subjects of this study were female adults in their 50s and 60s residing in the Seoul metro area (N=197). Significant differences were found in the clothing consuming behaviors of new seniors depending on their clothing involvement(CI). High-CI new seniors tended to place more importance on both personal and non-personal information sources than low-CI new seniors. High-CI new seniors place importance both "merchandise assortment and store atmosphere" and "sales associates and service" when they select stores for clothing than low-CI new seniors. In terms of sales associates' attributes, high-CI new seniors tend to place more importance on customer-orientation than medium- and low-CI groups. Medium- and high-CI new seniors tend to place more importance on appearance than low-CI groups. However, there were no significant statistical differences for professional expertise among the three different CI groups.
본 논문은 광역학적 암 진단에서 여기광원(excitation light)으로 사용되는 광원장치의 개발에 관한 연구이다. 여기광원의 파장 대 선택은 광과민제의 선택에 따라 형광발생과 상관관계를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 다양한 광 과민제(photosensitizer)를 이용한 광역학적 암 진단이 가능하도록, 여러 파장 대 광(multi-wavelength)의 선택과 안정적으로 출력할 수 있는 광원장치를 설계하고 개발하였다. 개발된 광원장치는 제논램프(Xenon lamp)를 이용 하였으며, iris를 통한 광 출력제어와 여러 가지 파장대의 필터로 구성된 필터 휠(filter wheel)을 고안하고, 파장 대는 380-420nm 430-480nm, 480-560nm의 파장 대를 출력할 수 있도록 제작하였으며, 광 전달 효율을 높일 수 있도록 광원 전송부도 고안하였다. 개발된 광원장치는 한국식약청의 허가 기준에 맞추어 성능을 평가하였으며, 광 출력과 파장대의 특성을 조사하고 안정성을 검증하였다.
The purpose of this study was to divide respondents by consumption values, and to examine the differences in their cosmetic purchase behavior. Cosmetic purchase behavior consisted of variables such as purchase frequency, purchase amount, place of purchase, purchase reason, reason for using cosmetics, purchase propensity, degree of using information source, and selection criteria. A survey was conducted with 308 women between the ages 20 and 29 from December 5th to 10th 2016. Data collected from the respondents through an Internet survey were analyzed using descriptive statistics, factor analyses, cluster analysis, analyses of variance and chi-square tests. Four consumption value dimensions emerged that were termed emotional, differentiated individuality-pursuing, functional and social value. The respondents were classified into three groups(emotional consumer group, functional consumer group, active consumer group) by cluster analysis using four dimensions of consumption value. The results of the analyses of variance and chi-square tests showed significant differences in purchase frequency, place of purchase, purchase reason, reason for using cosmetics, degree of using information source and selection criteria among groups classified by consumption value. However, there were no differences in purchase amount and purchase propensity among them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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