• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2004.04a
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• pp.209-214
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• 2004

This paper presents a RFM-based image matching algorithm which put constraints on the search space through the object-space approach. Also, the detail procedure of generating 3-D surface models from the RFM is introduced as an end-user point of view. The proposed algorithm provides the PML (Piecewise Matching Line) for image matching and reduces the search space to within the confined line-shape area.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.7 no.2
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• pp.187-195
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• 2008

Generation of accurate ground coordinates from high resolution satellite image are becoming increasingly of interest. The primary focus of this paper is to compute satellite direct sensor model (DSM) and rational function model (RFM) for accurate generation of ground coordinates from high resolution satellite images. Being based on this we presented an algorithm to be able to efficiently ground coordinates about large area with introducing RFM(rational function model) method applied to rigorous sensor modeling standing on basis of satellite orbit dynamics and collinearity equation, and sensor modeling of high-resolution satellite data like IKONOS, QuickBird, KOMPSAT-2 and others. The general high resolution satellite measures the position, velocity and attitude data of satellite using star, gyro, and GPS sensors.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.2
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• pp.19-35
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• 1999

데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1147-1154
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• 2010

One of the important goals in data mining is to discover and decide the relationships between different variables. Association rules are required for this technique and it find meaningful rules by quantifying the relationship between two items based on association measures such as support, confidence, and lift. In this paper, we presented the evaluation criteria of weighted association rule considering item RFM scores as importance of items. Original RFM technique has been used most widely applied method using customer information to find the most profitable customers. And then we compared general association rule technique with weighted association rule technique through the simulation data.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2002.10a
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• pp.169-174
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• 2002

위성영상을 이용하여 수치표고모형을 제작하기 위해서는 영상정합이 가장 중요한 필수 과정이다. 하지만 위성영상은 항공사진과 달리 off-nadir 현상으로 인해 동일 영상내의 공칭 해상도가 달라질 수 있고 관측각에 따라 보다 심한 기하학적 왜곡이 발생할 수 있기 영상정합이 쉽지 않다 본 연구에서는 다항식비례모형을 이용한 대상공간영상정합기법을 적용하여 위성영상에 대한 영상정합을 성공적으로 수행하였고 이를 통해 수치표고모형을 제작, 그 정확도를 평가하고 적용 가능성을 제시하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.27-33
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• 2002

최근 들어 다항식비례모형(RFM: Rational Function Model)은 비전문가에게 있어서 지형보정을 위한 정확도 문제를 해결함과 동시에 센서 종류에 상관없이 적용 가능한 범용적인 센서모델링 기법으로 각광을 받고 있다. 그러나 엄밀(physical) 모델이 없는 센서 혹은 위성의 궤도력 자료를 제공하지 않는 센서의 경우 다항식비례모형의 적용을 위해서는 다수의 매개변수 사용으로 인한 계수들 간의 상관성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 2차 다항식비례모형에 기초하여 전방 다항식비례모형(Forward RFM)과 상관도 분석을 통한 전방 다항식비례모형의 이른 및 위치정확도에 관한 연구를 수행하였다. 대상연구지역은 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)과 SPOT으로 촬영한 대전광역시와 그 주변지역으로 SPOT과 KOMPSAT 모두 상관성 분석 전에는 대략 50% 정도의 검사점에 대해 과대오차(>100m)가 얻어졌으며, 이 점들을 제외한 검사점에 대해서도 SPOT은 평균수평오차 20-24m, 평균표고오차 25m, KOMPSAT은 평균수평오차 15-24m, 평균표고오차 30m를 나타내었다. 전방 다항식비례모형에 대하여 상관성 분석을 수행한 후에는 검사점에 대한 모든 과대오차 조정결과가 소거되었고 검사점에 대해서 SPOT은 평균수평오차 8.8m, 평균표고오차 25.2m, KOMPSAT은 평균수평오차 8.4m, 평균표고오차 14.5m를 나타내었다. 최종적으로 연구지역에 대한 수치표고모형의 제작을 통해 상관도 분석을 통한 다항식비례모형의 실제 적용 가능성을 보여주었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.1
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• pp.21-30
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• 2012

When two bands have different look angle in a space-borne camera system, the registration between two bands is required. The registration cannot be modeled with constant parameters because of dynamic of platform and parallax effect. The parallax effect is caused by terrain relief, hence it causes local distortion between two bands. Therefore, the terrain relief correction in order to reduce the parallax effect is required for better registration result, especially for high resolution image data. Such terrain relief correction also can be applied to image data acquired from multiple detectors with different look angle within a band, which is a one of commonly used configuration for a wider swath in space-borne camera system, in order to reduce the distortion between detectors. The RFM is a popular abstract model in remote sensing field, which gives us the relationship between the image plane and geodetic coordinate system. Therefore, we propose a terrain relief correction method based on the RFM. The experiment showed very promising result.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.117-135
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• 2003

This study is to propose a procedure solving scale problem of traditional collaborative filtering (CF) approach. The CF approach generally uses some similarity measures like correlation coefficient. So, as the user of the Website increases, the complexity of computation increases exponentially. To solve the scale problem, this study suggests a clustering model-based approach using Self-Organizing Map (SOM) and RFM (Recency, Frequency, Momentary) method. SOM clusters users into some user groups. The preference score of each item in a group is computed using RFM method. The items are sorted and stored in their preference score order. If an active user logins in the system, SOM determines a user group according to the user's characteristics. And the system recommends items to the user using the stored information for the group. If the user evaluates the recommended items, the system determines whether it will be updated or not. Experimental results applied to MovieLens dataset show that the proposed method outperforms than the traditional CF method comparatively in the recommendation performance and the computation complexity.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.2
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• pp.543-547
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• 2012

The environmental education is more and more important according to increasing environmental problems, but university students don't receive it actively. Actually, environmental education in university is conducted and focused on environmental engineering. In order to have an effect on environmental education for all engineering college students, the course of environmental education consists of various fields of engineering study including environmental engineering. The environmental education categories for engineering college students are determined by using an AHP technique in this study. After educating engineering college students with the developed environmental education course, we evaluated the environmental education performance using the survey on perception level and purchasing data of environmentally consciously products by statistical and RFM analysis.

• Convergence Security Journal
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• v.15 no.5
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• pp.77-86
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• 2015

The organization shall minimize business risks associated with customer information leaks. Enhance information security activities through voluntary pre-check and must find a way to detect the personal information leakage caused by carelessness and neglect accident. Recently, many companies have introduced an information leakage prevention solution. However, there is a possibility of internal data leakage by the internal user who has permission to access the data. By this thread it is necessary to have the environment to analyze the habit and activity of the internal user. In this study, we use the SFI analytical technique that applies RFM model to evaluate the insider activity levels were carried out case studies is applied to the actual business.