• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.9-16
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• 2023

In the recommendation system of the credit card company, it is necessary to understand the customer patterns to predict a customer's next merchant based on their histories. The data we want to model is much more complex and there are various patterns that customers choose. In such a situation, it is necessary to use an effective model that not only shows the relevance of the merchants, but also the relevance of the customers relative to these merchants. The proposed model aims to predict the next merchant for the customer. To improve prediction performance, we propose a novel model, called Customer-based Recommendation Model (CRM), to produce a more efficient representation of customers. For the next merchant recommendation system, we use a synthetic credit card usage dataset, BC'17. To demonstrate the applicability of the proposed model, we also apply it to the next item recommendation with another real-world transaction dataset, IJCAI'16.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제14권3호
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• pp.318-324
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• 2015

This paper proposes a dynamic short-term load forecasting method that utilizes a new sequential learning algorithm based on Relevance Vector Machine (RVM). The method performs general optimization of weights and hyperparameters using the current relevance vectors and newly arriving data. By doing so, the proposed algorithm is trained with the most recent data. Consequently, it extends the RVM algorithm to real-time and nonstationary learning processes. The results of application of the proposed algorithm to prediction of electrical loads indicate that its accuracy is comparable to that of existing nonparametric learning algorithms. Further, the proposed model reduces computational complexity.

• 산경연구논집
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• 제8권7호
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• pp.51-61
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• 2017

Purpose - Present study investigates character identification and emotional response to character that may affect consumers' intention to purchase the character-attached products. And this study explores whether symbolic relevance and object relevance affect the character identification, and whether character attractiveness and character salience affect the emotional response to characters. Research design, data, and methodology - SNS characters, animated characters, game characters, and traditional characters were used as experimental characters. And stationery as experimental product was used. 250 college students participated in the empirical study, and structural equation model was used to verify hypotheses. Results - First, the character identification and emotional response to characters affected the intention to purchase the products positively, and the emotional response to characters also positively affected character identification; second, symbolic relevance had no positive impact upon character identification, while object relevance had positive influence on character identification; and third, character attractiveness and salience had a positive effect on the emotional response. Conclusions - Present study contributes to the progress of character theories. Marketers should find ways to increase consumers' object relevance to characters and the level of characters' attractiveness and salience in order to promote the intent to purchase the products.

• 보건의료산업학회지
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• 제11권1호
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• pp.131-142
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• 2017

Objectives : This study aimed to examine to relevance of socioeconomic class recognition and subjective health status of injured workers. Methods : We used data collected over 3years by the Panel Study of Worker's Compensation Insurance(PSWCI; 2015). Data was analyzed using the chi-square test and logistic regression using SPSS ver. 22.0 to verify the relevance between the socioeconomic class recognition and general characteristics of injured workers. Results : First, the income groups of first class, second class and third class were analyzed as being of lower socioeconomic class status, and the income group four class and five class was analyzed as being the middle-ower the socioeconomic class status. Second, the better the subjective health status, higher the perception of socioeconomic class status, as analyzed by Model 1 using only the parameters of socioeconomic status recognition and Model 2 and Model 3 using income class and general characteristics. Conclusions : Health and industrial accident policies are needed to improve awareness of socioeconomic class status of injured workers.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4887-4907
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• 2017

Accurate traffic flow forecasting is critical to the development and implementation of city intelligent transportation systems. Therefore, it is one of the most important components in the research of urban traffic scheduling. However, traffic flow forecasting involves a rather complex nonlinear data pattern, particularly during workday peak periods, and a lot of research has shown that traffic flow data reveals a seasonal trend. This paper proposes a new traffic flow forecasting model that combines seasonal relevance vector regression with the hybrid chaotic simulated annealing method (SRVRCSA). Additionally, a numerical example of traffic flow data from The Transportation Data Research Laboratory is used to elucidate the forecasting performance of the proposed SRVRCSA model. The forecasting results indicate that the proposed model yields more accurate forecasting results than the seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA), the double seasonal Holt-Winters exponential smoothing (DSHWES), and the relevance vector regression with hybrid Chaotic Simulated Annealing method (RVRCSA) models. The forecasting performance of RVRCSA with different kernel functions is also studied.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.107-117
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• 2017

본 연구는 조건과정모델링에 기초하여 공익광고캠페인의 정서성과 이슈에 대한 수용적 태도의 관계에서 시각적 주의와 지각된 자아관련성의 매개효과와 매개변인에 대한 EEG 각성의 조절효과를 알아보고자 했다. 이를 위해 SPSS 22.0의 Multiple Mediation 절차와 SPSS Macro(14번)를 이용하여 조절된 매개효과를 분석하였다. 본 연구결과는 첫째, 공익캠페인의 정서성은 지각된 자아관련성을 매개로 이슈에 대한 수용적 태도에 유의미한 영향을 보였다. 둘째, EEG 각성은 시각적 주의 및 지각된 자아관련성과 유의미한 상호작용효과를 나타냈다. 셋째, 정서성과 수용적 태도의 관계에서 지각된 자아관련성의 매개효과는 EEG 각성에 의해 조절되는 효과를 보였다. 본 연구결과는 공익캠페인의 부정소구보다는 긍정소구에서만 유효하였다. 이러한 결과를 바탕으로 공익광고캠페인의 정서소구를 활용하기 위해서는 공익캠페인에 대한 소비자의 지각된 자아관련성과 주의를 전략적으로 결합할 수 있음을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제16권
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• pp.177-205
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• 1989

Retrieval effectiveness is the principal criteria for measuring the performance of an information retrieval system. This paper deals with the characteristics of 'relevance' of information and various measuring techniques of retrieval effectivess. The outlines of this study are as follows: 1) Relevance decision for evaluation should be devided into the user-oriented and the system-oriented decisions. 2) The recall-precision measure seems to be user-oriented, and the recall-fallout measure to be system-oriented. 3) Many of composite measures can not be justified III any rational manner unfortunately. 4) The Swets model has demonstrated that it yields, in general, a straight line instead of a curve of varying curvature and emphasized the fundamentally probabilistic nature of information retrieval. 5) The Cooper model seems to be a good substitute for precision and a useful measure for systems which ranked documents. 6) The Rocchio model were proposed for the evaluation of retreval systems which ranked documents, and were designed to be independent of cut-off. 7) The Cawkell model suggested that the Shannon's equation for entropy can be applied to measuring of retrieval effectiveness.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.91-110
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• 2018

본 연구는 비디오 스킴의 자동 생성을 위한 비디오 요약 알고리즘을 제안하고 이를 평가하였다. 제안된 알고리즘은 ERP(Event Related Potentials) 기반의 주제 적합성 모형, MMR(Maximal Marginal Relevance) 기법 및 판별분석기법을 사용하여 구현하였다. 제안한 ERP/MMR 기반 알고리즘을 이용하여 구성한 비디오 스킴의 품질과 유용성을 내재적 및 외재적 평가를 통해서 검증하였다. 내재적 및 외재적 평가에서 ERP/MMR 방법들의 평가 점수들은 각각 경쟁 기준으로 사용한 SBD(Shot Boundary Detection) 방법의 평가 점수 보다 유의미한 차이를 보이며 높게 나왔다. 그러나 이 두 평가에서 ERP/MMR(${\lambda}=0.6$) 방법의 평가 점수와 ERP/MMR(${\lambda}=1.0$) 방법의 평가 점수 간에 통계적으로 유의미한 차이는 없는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.763-782
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• 2019

텍스트 문서 집합에 대한 정보검색에서는 주어진 질의에 부합하는 각 문서의 적합도 확률을 계산하고 이 확률이 높은 것부터 낮은 순으로 문서 순위를 정하여 사용자에게 제공한다, 각 문서의 적합도 확률 계산에 많이 사용되는 모형은 단어들이 확률적으로 독립이라는 가정 하에 확률을 추정한다. 이 모형은 단어들의 결합 확률을 계산하는 것이 현실적으로 어렵다는 점에서 많이 이용되고 있지만 질의에 사용되는 단어들이 대개 서로 관련성을 가지고 있다는 사실을 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 단어 자질들의 의존 구조를 고려하여 문서의 적합도 확률을 계산하기 위하여 단어들의 결합 패턴의 확률을 다항분포 모형으로 가정하고, 최대 엔트로피 방법으로 확률을 추정하여 문서 순위를 매기는 정보검색 모형을 제안한다. 여러 가지 다항분포 상황에서 시뮬레이션 실험을 한 결과 변수들의 독립을 가정한 모형보다 더 우수한 추정 결과를 보여 준다. 실제 LETOR OHSUMED 데이터 이용한 문서 순위 매기기 실험의 결과도 더 나은 검색 결과를 보여 준다.

• 과학교육연구지
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• 제41권2호
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• pp.179-194
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• 2017

이 연구의 목적은 CARS(Changes in Attitude of Relevance to Science)문항에 대한 신뢰도 및 타당도를 확인하여 우리나라 학생들에게의 적용여부를 판단하고, 성별 및 학교급별 차이를 비교한 후 라쉬 모델을 활용하여 두 개의 동형의 과학적 관련성 인식 검사도구를 구성하는 것이다. 이 연구를 위하여 59문항의 CARS 과학적 관련성 인식 검사문항을 번역하여 787명의 중 고등 (중학생 300명, 고등학생 431명의 답변이 분석됨) 학생들에게 투입하였다. CARS 문항의 우리나라 학생들에게의 적합도를 판단하고 많은 문항수의 제한점을 극복하기 위하여 라쉬 모델의 문항연결 방법을 활용하였다. 연구 결과를 분석하여 25문항으로 구성된 CARS-A와 CARS-B형의 두 과학적 관련성 인식 검사도구를 구성하였다. 두 동형검사도구의 라쉬 점수 상관관계는 0.78이며, 라쉬 모델 분석수치는 거의 일치하였다. 이 연구를 통해 생성된 두 형의 과학 관련성 인식 검사도구는 학생들의 과학의 일상관련 태도를 확인하거나, 특정 수업과정 후 또는 학년별 변화를 확인하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 이 연구를 통해 과학교육에서 학생들이 과학의 연관성 인식이 가지는 의미를 확인하고 도구개발 및 활용에 대하여 논의하고자 한다.