• 한국전자파학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.33-40
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• 2003

본 연구에서는 먼저 전파관리시스템(RFMS)의 전체 구성 및 기능과 함께 RFMS의 기능 중 전파전파 분석 기능의 문제점과 개선방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 바탕으로 사용자가 분석을 원하는 환경 및 조건에 적합한 적정 분석 알고리즘을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선택 기준안 도출을 위하여 기존 및 추가될 전파손실 알고리즘 및 회절 모델에 대해 파라미터별로 분석을 수행하였다. 이러한 분석 결과로부터 사용자가 원하는 환경 및 조건에 적합한 적정 분석알고리즘을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선택 기준안을 마련하고, 이를 활용하여 알고리즘 자동 선택을 할 수 있는 프로그램의 작성 및 활용 예를 보였다. 이와 함께 RFMS에서의 전파전파 분석을 효율적으로 수행할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권2호
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• pp.69-77
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• 2019

As information technology advances, the penetration of smart devices connected to the Internet, such as smart phone and tablet PC, has rapidly expanded, and as sensor prices have fallen the Internet of Things has begun to be introduced in the industry. Today's industry is rapidly changing and evolving, requiring companies to respond to the new paradigm of business. In this situation, companies need to actively manage and maintain customer relationships in order to acquire loyal customers who bring them a high return. The purpose of this study is to suggest a method to manage customer relationship using real time IoT data including IoT product usage data, customer characteristics and transaction data. This study proposes a method of segmenting customers through RFM analysis and transition index analysis. In addition, a real-time monitoring through control charts is used to identify abnormalities in product use and suggest ways of differentiating marketing for each group. In the study, 44 samples were classified as 9 churn customers, 10 potential customers, and 25 active customers. This study suggested ways to induce active customers by providing after-sales benefit for product reuse to a group of churn customers and to promote the advantages or necessity of using the product by setting the goal of increasing the frequency of use to a group of potential customers. Finally, since the active customer group is a loyal customer, this study proposed an one-on-one marketing to improve product satisfaction.

• 한국IT서비스학회지
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• 제9권1호
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• pp.127-139
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• 2010

Due to the development of information technology and business related to geographical location of customer, the need for the storage and analysis of geographical location data is increasing rapidly. Geographical location data have a spatio-temporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multi-dimensional data model and data visualization to analyze geographical location data efficiently and effectively. Purchase order data of an online farm products brokerage business was used to build prototype datamart. RFM scores are calculated to classify customers and geocoding technology is applied to display information on maps, thereby to enhance data visualization.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제10권4호
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• pp.238-246
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• 2011

Given a directed graph, we can determine how the user's preference moves from one product item to another. In this graph called "preference transition network", each node represents the product item while its edge pointing to the other nodes represents the transition of user's preference. However, with the large number of items make the network become more complex, unclear and difficult to be interpreted. In order to address this problem, this paper proposes a visualization technique in preference transition analysis based on recency and frequency. By adapting these two elements, the semantic meaning of each item and its transition can be clearly identified by its different types of node size, color and edge style. The experiment in a sales data has shown the results of the proposed approach.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

최근 침입 탐지 시스템은 공격의 수가 극적으로 증가하고 있기 때문에 컴퓨터 네트워크 시스템에서 아주 중요한 기술이다. 어려운 침입에 대한 감시데이터를 분석하기 때문에 침입 탐지 방법의 대부분은 실시간적으로 침입을 탐지하지 않는다. 네트워크 침입 탐지 시스템은 개별 사용자, 그룹, 원격 호스트와 전체 시스템의 활동을 모니터링하고 그들이 발생할 때, 내부와 외부 모두에서 의심 보안 위반을 탐지하는 데 사용한다. 그것은 시간이 지남에 따라 사용자의 행동 패턴을 학습하고 이러한 패턴에서 벗어나는 행동을 감지한다. 본 논문에서 알려진 시스템의 취약점 및 침입 시나리오에 대한 정보를 인코딩하는 데 사용할 수 있는 규칙 기반 구성 요소를 사용한다. 두 가지 방법을 통합하는 것은 침입 탐지 시스템 권한이 있는 사용자 또는 센서 침입 탐지 시스템 (IDS)에서 데이터를 수집 RFM 분석 방법론 및 모니터링을 사용하여 비정상적인 사용자 (권한이 없는 사용자)에 의해 침입뿐만 아니라 오용을 탐지하기위한 포괄적인 시스템을 만든다.

• 경영과학
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• 제21권3호
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• pp.55-69
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• 2004

This study analyzes customer buying-behavior patterns in a department store as time goes on, and predicts moving patterns of its customers. Through them, it suggests in this paper short-term and long-term marketing promotion strategies. RFM techniques are utilized for customer segmentation. Customers are clustered by using the Kohonen's Self Organizing Map as a method of data mining techniques. Then C5.0, a decision tree analysis technique, is used to predict moving patterns of customers. Using real world data, this study evaluates the prediction accuracy of predictive models.

• 한국병원경영학회지
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• 제7권4호
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• pp.152-171
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• 2002

The research objective is segmenting outpatients for CRM(Customer Relationship Management) in medical service. Using modified RFM(Recently, Frequency, Monetary) method based on frequency and profitability in the hospital, the data were analyzed with the data mining technique. The result can be summarized as follows : The outpatients were semented into the four groups: 1) the loyal patient group, who have kept visiting until recently and give high profitability; 2) potential loyal patient group, who give lower profitability but high frequency of use, 3) potential withdrawer patient group, who have lower frequency of use but give high profitability and; 4) withdrawer patient group, who give low frequency of use and have not visited recently.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.281-287
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• 2003

본 연구에서는 전파관리시스템(RFMS)의 효율적 운용을 위하여 전파전파 분석 기능 개선 방안을 도출하였다. 즉, ITU-R에서 권고하는 파라미터별 전파전파 알고리즘, 간섭분석 알고리즘 및 공유기준들에 대한 체계적인 분석을 수행한 후, 사용자가 원하는 환경 및 조건에 적합한 전파간섭 분석 알고리즘과 보호기준을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선정 기준안을 도출하였다. 이 결과를 이용하여 RFMS에서 최적의 전파 간섭 분석 알고리즘을 자동 선택하여 효율적으로 분석을 수행하도록 해주는 프로그램 및 그 활용 예를 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1445-1456
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• 2018

본 연구의 목적은 in-track과 cross-track에서 촬영된 KOMPSAT-3 입체영상으로 제작된 매칭 DEM의 품질 및 특성을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 동일 지역을 촬영한 두 쌍의 KOMPSAT-3영상을 수집하였다. 두 쌍의 입체영상은 B/H, convergence angle 등 스테레오 기하 요소가 거의 유사하다. DEM 제작을 위한 센서모델링은 수 개의 지상기준점를 이용한 RFM affine 보정으로 수행하였다. 연구에 사용된 지상기준점은 NGII에서 제공하는 0.25 m급 항공정사영상과 5 m급 DEM에서 추출하였다. 또한, 참조 DEM과 동일한 해상도로 매칭 DEM을 제작하여 상호간 비교 분석을 실시하였다. 실험 결과, 검사점의 수평 및 수직 오차는 1~3픽셀의 정확도를 나타냈다. 또한, 자연 또는 인공적 지형지물의 영향이 적은 지역에서는 생성된 두 DEM의 형태 및 정확도가 거의 유사하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.563-569
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• 2021

KOMPSAT-3, 3A호의 운용 및 다양한 특성을 가지는 차세대중형위성의 발사에 따라서, 고해상도 위성영상의 활용이 지속적으로 증대되고 있다. 특히, ARD (Analysis Ready Data) 형태로의 위성영상 제공을 위하여 기하보정 및 방사보정 등의 다양한 전처리에 대한 연구가 이루어지고 있다. 위성영상의 전처리를 위해서는 촬영 영상에 관한 보조정보가 필요하며, 태양 천정각, 태양 방위각, 촬영각 등이 대표적인 자료이다. 그러나, 대부분의 고해상도 위성영상은 영상 전체에 대한 태양 천정각 및 촬영각을 단일 변수로 제공하고 있다. 본 연구에서는 RFM (Rational Function Model) 및 영상의 보조정보들을 이용하여 영상의 각 화소에 대응되는 태양 천정각 및 촬영각을 산출해보고, 이에 따른 품질을 평가해보고자 하였다. 특히, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각의 활용을 위하여, 대기상부 반사율(top of atmospheric reflectance)을 산출함에 있어서, 화소 기반의 보조 자료를 적용하고, 단일 상수 기반의 대기상부 반사율과의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각 정보는 보조정보와 유사한 경향을 보였으며, 이를 이용하여 계산된 대기상부 반사율은 왜곡이 감소되었음을 확인하였다.