If there is an Information Retrieval system which comprehends the semantic content of documents and knows the preference of users. the system can search the information better on the Internet, or improve the IR performance. Therefore we propose the IR model which combines semantic based indexing and fuzzy relevance model. In addition to the statistical approach, we chose the semantic approach in indexing, lexical chains, because we assume it would improve the performance of the index term extraction. Furthermore, we combined the semantic based indexing with the fuzzy model, which finds out the exact relevance of the user preference and index terms. The proposed system works as follows: First, the presented system indexes documents by the efficient index term extraction method using lexical chains. And then, if a user tends to retrieve the information from the indexed document collection, the extended IR model calculates and ranks the relevance of user query. user preference and index terms by some metrics. When we experimented each module, semantic based indexing and extended fuzzy model. it gave noticeable results. The combination of these modules is expected to improve the information retrieval performance.
The traditional text similarity measurement methods based on word frequency vector ignore the semantic relationships between words, which has become the obstacle to text similarity calculation, together with the high-dimensionality and sparsity of document vector. To address the problems, the improved singular value decomposition is used to reduce dimensionality and remove noises of the text representation model. The optimal number of singular values is analyzed and the semantic relevance between words can be calculated in constructed semantic space. An inverted index construction algorithm and the similarity definitions between vectors are proposed to calculate the similarity between two documents on the semantic level. The experimental results on benchmark corpus demonstrate that the proposed method promotes the evaluation metrics of F-measure.
본 연구에서는 검색실험을 통하여 질문 변환에 의한 불 논리 검색, 적합성 가중치 검색, P-NORM 검색에 대해 평가하였다. 적합성 가중치 검색은 질문 변환에 의한 불 논리 검색 및 P-NORM 검색보다 정확률과 검색순위에 있어 효과적이었다. 정보 탐색과정에서 적합성 정보의 이용수준과 용어에 대한 가중치방법은 검색성능에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다.
In digital marketing, means of public relations and marketing of enterprises are changing into marketing techniques of predictive analytics. A significant study can be carried out by an analysis of 'the patterns of customers' uses' using big data on major portal sites and SNSs and their correlation with related keywords. This study analyzes the origins of mythological characters in major brands such as Nike, Hermes, Versace, Canon and Starbucks. Also, it extracts related keywords and relevance using big data on portal sites and SNS and their correlation. Nike marketing that reminds people of 'the goddess of victory, Nike' formed a good combination of the brand with relevance. Most of them are based on Greek mythology and have rich materials for storytelling and artistic values in common. Hopefully, this case analysis of foreign brands would become a starting point of discovering the materials of the domestic mythological characters.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권1호
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pp.81-90
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2020
We examine the effects of the complexity of tax-related information on the issuance of analyst's pre-tax income forecast and its value relevance. If analysts respond adequately to the needs of investors, they are more likely to provide a pre-tax income forecast. The provision of a pre-tax income forecast may indicate analysts' confidence in assessing the quality of earnings. Thus, investors, in turn, would be more confident in the analysts' pre-tax income forecasts if analysts provide both pre-tax and earnings forecasts than only the latter. Using a sample of Korean listed companies for 2005-2014, we find that analysts are likely to provide an implicit tax forecast when the volatility of the effective tax rate is low and the book-tax differences are small. We also find that when analysts provide pre-tax and after tax income forecasts, the value relevance for unexpected earnings increases. These results indicate that analysts are likely to be interested in corporate tax information and the complexity of tax-related information affects the availability of implicit tax forecasts. Furthermore, this study provides empirical evidence that when analysts provide both pre-tax and after tax income forecasts, investors have more confidence in analysts' earnings forecasts, which results in greater investors' responses.
Purpose: The purpose of this study is to suggest a key quality factor affecting user satisfaction based on quality attribute of weather information system and additionally, a managerial implication for activating weather information service market by analyzing causal relevance between weather information system and business performance. Methods: As its method, a causal relevance of quality factor of weather information system affecting satisfaction and business performance was analyzed by using structural equation model. An enterprise utilized in analysis sample performed a survey by targeting 186 distribution/logistics and general manufacturing company. Results: It was revealed that information, service quality of weather information system exerted a significant influence on user satisfaction and it did not take a significant influence on business performance in terms of quality of information, system and service. A significant relevance between user satisfaction and business performance was strong supported. Finally, it was revealed that utilization level of weather information system had a moderating effect on business performance. Conclusion: Domestic weather information system mainly focused on information utilization based weather information system and additional service level utilizing weather information is very low in practical terms. Therefore, in order to expand domestic weather related service market, systematic market expansion strategy of providing corporate customized service and case enlargement would be required.
이용자와 시스템간에 상호작용이 이루어질수 있는 온라인 정보검색 시스템에서는 검색결과에 대한 이용자의 피이드백을 이용하여 검색질문을 수정함으로써 시스템의 성능을 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 샐톤과 우가 제시한 검색질문의 자동수정 모형을 통제된 키이워어드 시스템에 적용시켜 보았다.
본 논문에서는 신임 최고경영자가 취임 초기에 우호적인 시장의 평판, 높은 보상 및 계약 연장 등의 개인적 혜택을 목적으로 이익 조정 등을 통한 보고 이익의 과다 계상 행태로 인한 기업의 실질 이익과 보고 이익간에 괴리가 생겨 기업의 가치관련성에 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이러한 가치관련성의 변화를 살펴보기 2004년부터 2014년까지 11년간을 연구기간으로 선정하고 최고경영자 교체기업의 가치관련성을 미교체기업과 비교하고, 신임경영자의 취임 초기의 가치관련성 변화를 재임 후반기와 비교하여 실증분석하였다. 연구방법으로는 Ohlson(1995)의 가치평가식을 이용하여 기업의 순이익 및 순자산 장부가치에 대한 차별적 가치평가계수를 추정하는 방법을 적용하였다. 연구기간동안 14,373 관찰치를 대상으로 하여 최고경영자를 교체한 2.971 관찰치의 상대적 가치관련성의 변화를 분석하였고, 신임경영자의 취임 초기 이익조정 행태가 가치관련성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 4,810 관찰치의 가치관련성의 변화를 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전체표본에 대한 분석에서 최고경영자를 교체한 기업의 순이익은 가치관련성이 하락하는 반면 순자산 장부가치의 그것은 상승하는 경향이 관찰되었다. 이는 최고경영자의 이익조정으로 순이익 수치와 기업의 실질가치의 변동 간의 괴리가 증폭됨에 따라 순이익의 가치관련성이 저하된 반면, 신임 최고경영자의 'big bath' 등의 보수적인 회계처리로 인하여 순자산장부가치가 실질가치에 보다 접근하는 결과가 나타나 장부가치의 가치관련성은 향상된 것으로 판단된다. 둘째, 신임 최고경영자의 취임 초기에 순이익의 가치관련성은 하락하였으나 순자산 장부가의 가치관련성은 상승한 것으로 나타났다. 이러한 현상도 최고경영자 교체기업의 분석 결과와 같이 신임경영자의 이익조정 등의 행태가 시장에 부정적인 영향을 미쳐 주당순이익의 가치관련성은 감소하였지만, 최고경영자의 취임 초기 보수적인 회계처리로 주당순자산의 가치관련성은 증가한 것으로 보인다. 본 연구는 2004년부터 국내 상장사를 대상으로 최고경영자 취임 초기의 이익조정 행태로 인한 가치관련성을 국내 최초로 분석한 결과를 제공하였다는 점에서 공헌점을 갖는다.
비정형 데이터를 다루는 정보검색 시스템에서 검색의 정확도는 사용자의 인지에 의존하며 따라서 사용자의 검색 평가는 시스템의 효율을 측정하는 척도의 하나이다. 적합성피드백은 사용자의 검색 평가를 시스템에 입력하여 질의의 수정, 재 검색을 반복함으로써 재현율과 정확도를 높이고자 하는 질의 확장 방법의 일종이다. 본고에서는 적합성 피드백의이론적 배경과 구현 절차를 기술하였다.
Multimedia searching is an important activity on the Web, especially among the younger generation. The purpose of this study aims to examine college students’ multimedia information needs and searching on the Internet. While there is a clear pattern among students with respect to their multimedia uses, searching sources, relevance criteria and searching barriers, some differences exist especially according to searching of different multimedia types such as image, audio and video. For multimedia uses, information/data-focused uses are frequently found in image and video, while the use of audio is mainly for object-focused searches. As multimedia searching sources, audio and video files present a similar pattern of being high in media specific searching sources and low in generic search engines. Browsing through related blogs and homepages is an important part of searching for media files accounting for approximately 20% of total search for each media. The relevance criteria used by study participants when search for image files was primarily concerned with topicality while the contextual and media quality in the audio and video types are also considered important. Searching barriers for audio and video files are categorized into three broad aspects, including access and search quality, preview limitations and collection limitations, while obstacles for image files searching include access difficulties and low qualities of various collection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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