• 제목/요약/키워드: Relational Searching

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대용량 그래프에서 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 RDBMS 기반의 효율적인 최단 경로 탐색 기법 (RDBMS Based Efficient Method for Shortest Path Searching Over Large Graphs Using K-degree Index Table)

  • 홍지혜;한용구;이영구
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권5호
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    • pp.179-186
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    • 2014
  • 소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.

재상업복무교역중적매매관계중상호신임대관계적효적영향(在商业服务交易中的买卖关系中相互信任对关系绩效的影响) (The Effect of Mutual Trust on Relational Performance in Supplier-Buyer Relationships for Business Services Transactions)

  • Noh, Jeon-Pyo
    • 마케팅과학연구
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    • 제19권4호
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    • pp.32-43
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    • 2009
  • 信任在心理学, 经济学, 社会学中已被广泛研究, 其重要性不仅在市场营销中被强调, 在一般商业原则中也被强调. 供应商和买家之间的关系与过去不同, 过去的关系需要相当大的私人网络优势, 并可能涉及不道德的商业行为. 而在以工业营销成功的为核心的二十一世纪激烈的全球竞争中, 供应商和买家之间的关系是伙伴关系. 在相互合作的高级别信任的基础上, 通过交换的关系, 这会给买家和供应商带来长期的利益, 竞争力增强和交易成本的降低以及其他福利. 尽管现有的研究有信任的重要性, 但是在购买与供应关系中却忽视了信任的作用, 也没有系统地分析信任对关系的影响. 因此, 深入研究, 确定买家和商业服务供应商之间信任和关系绩效之间的联系是绝对需要的. 本研究中的商业服务, 包括那些支持制造业, 正作为下一代经济增长的引擎而吸引着人们的注意. 韩国政府已选择其作为制造业发展的战略领域. 由于商业服务开放市场的需求日趋激烈, 商业服务业的竞争力应该比以往得到更多的提倡. 本研究的目的是探索相互信任对买家和供应商之间的关系绩效的影响. 具体来说, 本研究在商业服务交易中提出了一个关于信任-关系绩效的理论模型, 并实证检验根据模型而提出的假设. 这项研究表明, 研究结果有战略意义. 本研究通过多种方法收集经验数据. 这些方法包括通过电话, 邮件和面试. 作为样本的公司是在韩国供应和购买商业服务的以知识为本的公司. 本研究收集的是二进的基础数据. 每个样本公司对包括购买公司及其相应的供应公司. 并跟踪调查每个公司对的相互信任. 本研究为商业服务的买卖双方提出了信任-关系绩效的模型. 该模型由信任和它的前因和后果. 买家的信任分为对供应公司的信任和对销售人员的信任. 根据Doney 和Cannon (1997)的研究我们在个人水平和组织水平上观察信任. 通常情况下, 买方是信任的受体, 但这项研究我们建议以供应商为观察受体. 因此, 它独特的关注了双边角度的知觉风险. 换言之, 供应商和买家一样, 是信任的主体, 因为交易通常是双边的. 从这个角度来看, 供应商对买家信任和买方对供货商的信赖一样重要. 供应商的信任从某种程度上受它信任的买方公司和买家的影响. 这种使用个人水平和组织水平的信任分类是根据Doney 和Cannon (1997)的研究. 信任影响供应商的选择, 这是一项双向放的工作. 供应商们积极参与供应商选择过程中, 和买家密切的一起工作. 此外, 该过程从某种程度上受每一方信任的合作伙伴的影响. 挑选过程包括一些步骤: 识别, 信息检索, 供应商选择和绩效评价. 作为这一进程的结果, 买家和供应商都进行绩效评估, 并就这些结果为基础, 采取有形或无形的纠正行动. 本研究中使用的关于信任的测量问项是根据Mayer, Davis 和 Schoorman (1995) 以及Mayer和Davis (1999)的研究发展起来的. 根据他们的建议, 有关信任的三个方面的研究包括有能力, 善和完整. 根据商业服务这个背景我们调整了原来的问题. 例如, 如 "他/她的专业能力" 已被改为 "当我们讨论我们的产品时销售人员表现出专业能力. "这项研究使用的测量问项不同于在以往的研究中使用的问项(Rotter 1967; Sullivan和Peterson 1982; Dwyer和Oh 1987. 本研究中有关信任的前因后果的测量问项是根据Doney和Cannon (1997)的研究为基础制定的. 根据商业服务这个背景我们调整了原来的问题. 特别是, 问题被设计为对买家和供应商以解决下列因素: 信誉 (诚信, 客户服务, 良好意愿), 市场地位 (公司规模, 市场份额, 在行业中的地位), 愿意定制(产品, 过程, 交付), 信息共享(专有信息, 个人信息), 愿意保持良好关系, 认为专业, 权威授权, 买方与卖方的相似性, 以及接触频率. 作为信任相应的变量, 我们对关系绩效进行了测试. 关系绩效分为有形的影响, 无形影响, 和副作用. 有形的影响包括财务业绩;无形的影响, 包括关系的改善, 网络开发, 以及内部员工的满意度;副作用包括既不是有形影响也不是无形影响的影响. 我们联系了350对公司, 105对公司答复了我们. 由于不完整我们删除了5对公司, 105对公司被用于数据分析. 用于数据分析的回应率为30%(三百五十零分之一百零五), 高于工业营销的平均回复比率. 至于回复的公司的特点, 大多数的公司运作的商业服务既为买方(85.4%)也为供应商(81.8%). 大部分买家是做消费品贸易(76%), 而供应商的大部分(70%)是做工业品贸易. 这可能意味着买家的过程是购入材料, 部件和组件从而生产消费品成品. 正如他们对他们与合作伙伴关系的长度的报告表示, 供应商比买家有更长的商业关系. 假设1测试买方-供应方特点对信任的影响. 销售人员的专业度(t=2.070, p<0.05)和权威授权(t=2.328, p<0.05)积极影响买方对供应方的信任. 另一方面, 权威授权(t=2.192, p<0.05)积极影响供应方对买方的信任. 对买方和供应方来说, 权威授权的程度对保持对彼此的信任有关键作用. 假设2测试买卖双方关系特点对信任的影响. 买家倾向于信任供应方, 因为供应方总是尽全力联系买方(t=2.212, p<0.05)这种倾向性在供应方方面也表现得很强(t=2.591, p<0.01). 另一方面, 供应商对买方的信任是由于供应商感知买家与自己的相似性(t=2.702, p<0.01). 这一发现证实了Crosby, Evans, 和Cowles(1990)的研究结果. 他们的结果表明供应方和买方通过商务或私务的定期会议来建立彼此的联系. 假设3测试信任对感知风险的影响. 结果表明无论对买方还是供应方, 信任越低, 感知风险就越大(买方: t =-6.621, p<0.01; 供应方: t=-2.437, p<0.05). 有趣的是, 这一趋势已被证明对买方更强. 这种较高水平的感知风险的一个可能的解释是在商业服务交易中买方通常比供应方感知到更大的风险. 为此, 有必要对供应商对买方实施减少风险的战略. 假设4测试信任对信息搜集. 根据结果, 对供应方和买方, 与预期相反, 信任取决于他们合作伙伴的名誉(买方t=2.929, p<0.01; 供应方t=2.711, p<0.05). 这一发现表明, 具有良好信誉的供应商往往是可信的. 以往的经验并没有显示出任何与买家或供应商信任的重要关系. 假设5测试信任对供应方/买方选择的影响. 与买方不同, 当供应方认为以往与买方的交易重要时, 供应方倾向信任买方(t=2.913 p<0.01). 但是, 本研究并没有现实资源忠诚和买方对供应方的信任之间有显著关系. 假设6测试的是信任对关系绩效的影响. 对买方和供应方, 当财务表现被报告提高时, 他们比较信任他们的合作伙伴(买方: t=2.301, p<0.05;供应方: t=3.692, p<0.01). 有趣的是, 这种趋势在供应方比较明显. 类似的, 当竞争力被报告提高时, 买卖双方比较信任他们的合作伙伴(买方t=3.563, p<0.01 ; 供应方t=3.042, p<0.01). 对供应方来说, 当对买方信任时效率和生产力会提高(t=2.673, p<0.01). 其他绩效指标与信任没有显著关系. 这项研究结果有一定的战略意义. 首先和最重要的是, 以信任为基础的交易对供应商和买家而言都是有益的. 根据研究证实, 通过努力建立和保持相互信任可以使财务表现提高. 同样, 可以通过同样的努力提高竞争力. 第二, 以信任为基础的交易能够减少购买情况中的感知风险. 这对供应商和买家都有启示. 人们普遍认为, 在一个高度参与的采购情况中买家感知到更高的风险. 为了减少风险, 以往的研究已建议供应商制定降低风险的策略. 而本研究的特点是从双边角度关注知觉风险. 换言之, 供应商也容易存在风险, 特别是当他们提供的服务, 需要非常先进的技术, 操作和维护. 因此, 购买者和供应商必须一起密切合作解决问题. 因此, 相互信任在问题解决过程中起着关键作用. 第三, 在这项研究中发现, 销售人员有更多的授权, 他或她越被信任. 这一发现从战术角度看是非常重要的. 建立信任是一个长期的任务, 然而, 当互信尚未开发, 供应商能够通过授权销售人员做出某些决定来克服遇到的问题, 这一结论也适用于供应商.

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상한론(傷寒論)온톨로지 구축 방법론 연구 (Study on a Methodology for Developing Shanghanlun Ontology)

  • 정태영;김희열;박종현
    • 동의생리병리학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.765-772
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    • 2011
  • Knowledge which is represented by formal logic are widely used in many domains such like artificial intelligence, information retrieval, e-commerce and so on. And for medical field, medical documentary records retrieval, information systems in hospitals, medical data sharing, remote treatment and expert systems need knowledge representation technology. To retrieve information intellectually and provide advanced information services, systematically controlled mechanism is needed to represent and share knowledge. Importantly, medical expert's knowledge should be represented in a form that is understandable to computers and also to humans to be applied to the medical information system supporting decision making. And it should have a suitable and efficient structure for its own purposes including reasoning, extendability of knowledge, management of data, accuracy of expressions, diversity, and so on. we call it ontology which can be processed with machines. We can use the ontology to represent traditional medicine knowledge in structured and systematic way with visualization, then also it can also be used education materials. Hence, the authors developed an Shanghanlun ontology by way of showing an example, so that we suggested a methodology for ontology development and also a model to structure the traditional medical knowledge. And this result can be used for student to learn Shanghanlun by graphical representation of it's knowledge. We analyzed the text of Shanghanlun to construct relational database including it's original text, symptoms and herb formulars. And then we classified the terms following some criterion, confirmed the structure of the ontology to describe semantic relations between the terms, especially we developed the ontology considering visual representation. The ontology developed in this study provides database showing fomulas, herbs, symptoms, the name of diseases and the text written in Shanghanlun. It's easy to retrieve contents by their semantic relations so that it is convenient to search knowledge of Shanghanlun and to learn it. It can display the related concepts by searching terms and provides expanded information with a simple click. It has some limitations such as standardization problems, short coverage of pattern(證), and error in chinese characters input. But we believe this research can be used for basic foundation to make traditional medicine more structural and systematic, to develop application softwares, and also to applied it in Shanghanlun educations.

토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템 (Twitter Issue Tracking System by Topic Modeling Techniques)

  • 배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.109-122
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    • 2014
  • 현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로 (Intelligent Brand Positioning Visualization System Based on Web Search Traffic Information : Focusing on Tablet PC)

  • 전승표;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.93-111
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    • 2013
  • 최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.