• 복식문화연구
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• 제7권4호
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• pp.99-110
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• 1999

In order to help the marketers of the men\`s casual wear brands establish the marketing strategies to their target consumers, it is the purpose of this study to investigate on the variables affecting the casual wear purchase behavior of men in twenties, thirties and forties, and to clarify the differences of casual wear purchase behavior according to their age, The subjects were 429 men in their twenties, thirties and forties living in Seoul and data were analyzed by frequency, percentage, mean and standard deviation, x², ANOVA and Duncan\`s test. The results were as follows : (1) Significant differences were found among men in twenties, thirties and forties according to the self-image. Men in forties favored the conservative and not-noticeable image of casual wear, however, men in twenties and thirties favored those of the active, sexy, and distinctive image. (2) Significant differences were found among men in twenties, thirties and forties according to the importance of the store attributes such as convenience of transportation and parking place, clothing in vogue, and various merchandise. Men in thirties and forties put more importance on convenience of transportation and parking place. Men in forties put more importance on various merchandise than men in twenties and thirties. (3) Significant differences were found among men in twenties, thirties and forties according to general purchase behavior of casual wear. * Differences of the use of information according to age Majority of the men consulted the T.V., radio and people in their boundaries * Differences of the clothing purchase frequency according to age Men in twenties buy more clothing than other age groups. Men in twenties buy the clothing every one month and every three months and men in thirties and forties buy the clothing every three months and every six months. * Differences of the shopping day according to age Majority of the men buy the clothing on Saturday and Sunday. However men in twenties buy the clothing more on weekdays than other age groups. * Differences of the shopping place according There were not significant differences among three different age groups and majority of the men found out to utilize the department store. * Differences of the influence of the partners according to age Men in twenties found out to rely on their own decisions but men in thirties and forties found out to depend on their wives(loves). * Differences of the selection standards of casual wear according to age There were not significant differences according to age and adult males found out to select the casual wear by design, quality price in sequence.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2010

임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제34권3호
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• pp.177-188
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• 2012

본 연구는 국내 TMDL 지원을 위하여 삭감시나리오 작성 및 수질모의가 가능한 GIS 기반의 삭감시나리오 작성 지원시스템을 개발하는 것을 주요 목적으로 하였다. 연구대상지역은 금강수계 내 삽교천 상류 31 km 구간이며, QUAL2E 모델이 시스템에 적용되었다. 점 및 비점오염원 속성과 다양한 지도 자료를 수집하여 공간 DB를 구축하였다. 각 단위유역의 BOD, T-N, T-P 배출부하량을 산정하였고, 삭감시나리오 작성 과정에서 이들의 수치만을 간단히 조작하여 수질모의가 가능하도록 시스템을 개발하였다. 세 가지 삭감시나리오가 적용되었으며, GIS 기반의 결과 비교를 통해 효율적인 삭감시나리오 선정이 가능하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 시스템은 향후 최적 의사결정지원에 기여할 것으로 기대된다. 아울러 새로운 삭감시나리오 작성 방법 및 알고리즘 개발에도 활용될 것으로 판단된다. 향후 시스템 고도화를 위해서는 오염원별 관리에 따른 삭감시나리오의 작성 지원, 대상지역의 확대 적용 등의 후속 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 문화경제연구
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• 제17권2호
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• pp.3-28
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• 2014

공연예술 수요는 가격 이외의 사회 경제적 요인들 그리고 교육과 경험 지식 같은 문화자본의 영향을 받는다고 알려져 있다. 공연에 대한 지식과 경험과 관련하여 본 연구에서는 개별 공연이 가지는 정보가 수요에 미치는 영향을 거래비용 관점에서 분석하려 하였다. 이를 위해 실제 공연장 자료를 바탕으로 연구 모형을 회귀분석을 이용하여 선택된 공연의 장르, 가격, 인지도 등의 요소가 유료관람객 수에 준 영향을 실증 분석한 결과, 거래비용 특성에 따라 수요가 달라짐을 알 수 있었다. 그리고 일반적으로 가격과 수요는 반비례 관계로 알려져 있으나, 분석 결과 일정 가격 이상에서는 정비례 관계로 나타났다. 이 결과를 해석해보면, 가격이 상품의 질을 평가하는 정보로 사용된 것으로 볼 수 있으며, 관객이 공연관람을 통하여 얻을 수 있는 기대효용에 가격이 영향을 미치는 것을 의미한다. 상기한 분석결과를 통하여 공연의 가격에 따른 소비자의 거래비용의 경향을 확인할 수 있었다. 또한 분석 결과가 순수한 공연 관람 이외의 사회적 맥락의 소비라는 이론을 뒷받침할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국노년학
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• 제36권3호
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• pp.711-726
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• 2016

본 연구는 베이비부머 외식소비자가 온라인을 활용한 외식정보를 탐색 시 1)군집에 따른 인구통계학적 특성의 차이 2)군집별 온라인 채널 선택유형의 차이를 분석하고자 하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 최근 3개월 내 온라인 채널을 활용해 외식정보를 탐색한 수도권지역에 거주하는 베이비부머 외식소비자 총 280명을 대상으로 2016년 4월15일부터 4월 30일까지 조사하였다. 실증분석을 위해 빈도분석, 요인분석, 군집분석과 교차분석을 실시하였다. 요인분석결과 온라인 활용속성은 3개의 요인, 정보 유용성 몰입, 온라인 주도활동과 습관이 도출되었다. 요인분석을 바탕으로 베이비부머 소비자를 군집분석 하였다. 4개의 군집으로 온라인 적극활용형, 습관형, 온라인 주도 활동형과 소극활용형으로 세분화되었다. 군집별 인구통계학적 특성은 성별과 월평균소득에 유의미한 차이를 나타냈다. 개인형 온라인 채널에서 4개의 군집 모두 개인블로그, 페이스북, 트위터 순으로 선택하였다. 기업형 온라인 채널에서는 온라인 적극활용형과 습관형은 외식업체 공식홈페이지. 공식블로그, 공식페이스북, 공식트위터 순으로 선택하였다. 온라인 주도 활동형과 소극활용형은 외식업체 공식홈페이지. 공식블로그, 공식트위터, 공식페이스북 순으로 선택하였다. 또한 시사점과 향후도 논의하였다.

• 한국작물학회지
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• 제67권1호
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• pp.67-75
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• 2022

Roots play important roles in water and nutrient uptake and in response to various environmental stresses. Investigating diversification of cultivars through root phenotyping is important for crop improvement in adzuki beans. Therefore, we analyzed the morphological and architectural root traits of 22 adzuki bean cultivars using 2-dimensional (2D) root imaging. Plants were grown in plastic tubes [6 cm (diameter) × 40 cm (height)] in a greenhouse from July 25^th to August 28^th. When the plants reached the 2^nd or 3^rd trifoliate leaf stage, the roots were removed and washed with tap water to remove soil particles. Clean root samples were scanned, and the scanned images were analyzed using the WinRHIZO Pro software. The cultivars were analyzed based on six root phenotypes [total root length (TRL), surface area (SA), average diameter (AD), and number of tips (NT) were included as root morphological traits (RMT); and link average length (LAL) and link average diameter (LAD) were included as root architectural traits (RAT)]. According to the analysis of variance (ANOVA), a significant difference was observed between the cultivars for all root morphological traits. Distribution analysis demonstrated that all root traits except LAL followed a normally distributed curve. In the correlation test, the most important morphological trait, TRL, showed a strong positive correlation with SA (r = 0.97^***) and NT (r = 0.94^***). In comparison, between RMT and RAT, TRL showed a significantly negative correlation with LAL (r = -0.50^***); however, TRL did not show a correlation with LAD. Based on RMT and RAT, we identified the cultivars that ranked 5% from the top and bottom. In particular, the cultivar "IT 236657" showed the highest TRL, SA, and NT, while the cultivar "IT 236169" showed the lowest values for TRL, SA, and NT. In addition, the coefficient of variance for the six tested root traits ranged from (14.26-40%) which suggested statistical variability in root phenotypes among the 22 adzuki bean varieties. Thus, this study will help to select target root traits for the adzuki bean breeding program in the future, generating climate-resilient adzuki beans, especially for drought stress, and may be useful for developing biotic and abiotic stress-tolerant cultivars based on better root trait attributes.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.351-357
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• 2021

분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제15권2호
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• pp.297-306
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• 2012

본 연구에서는 미묘한 차이가 있는 다양한 흰색의 감성을 평가하여 백색가전제품을 디자인함에 있어 제품의 감성과 적합한 흰색을 제시할 수 있는 가이드라인을 개발하였다. 연구는 3가지 실험으로 나누어 진행되었다. 실험 1에서는 문헌조사와 워크샵을 통해 수집한 60가지 감성 어휘 중, 설문을 통해 (N=30) 제품색을 평가하기 적합한 20개의 감성 어휘를 추출하였다. 실험 2에서는 다른 색들과 비교했을 때 흰색의 상대적인 감성적 특성을 알기 위해 I.R.I Hue & Tone 120 system으로부터 선정한 13가지 기본색을 대상으로 실험 1에서 추출한 20개의 감성 어휘에 대해 감성 평가를 진행하였다 (N=30). 이를 요인 분석법을 통해 분석한 결과 4개의 감성 요인 - 화려한, 우아한, 맑은, 부드러운 - 이 추출되었으며, 또한 13색의 감성적 특성을 파악하고 이를 흰색과 비교하였다. 마지막으로 실험 3에서는, 실험 2에서 얻은 4가지 감성 요인을 이용하여 미묘한 차이를 가진 25가지 흰색에 대한 감성 평가를 진행하였다. 실험에 사용된 색채 자극물은 CIE 1976 $L^*a^*b^*$로 측정되었으며, 각각의 L, a, b값이 흰색의 감성적 특성에 미치는 영향을 파악하기 위해 회귀 분석을 사용하여 결과를 분석하였다. 본 실증적 연구들을 통해 우리는 3가지 주요 결과를 얻었다 : 첫째, 제품색을 평가하기 위한 4가지 감성 요인 - 화려한, 우아한, 맑은, 부드러운 - 이 존재한다. 둘째, 흰색은 다른 색보다 우아한 감성이 압도적으로 강하게 표현된다. 셋째, 색의 감성적 특성은 색의 3요소인 색상, 명도, 채도 중 일부분의 조합에 영향을 받는다. 추가적으로, 실험 3의 회귀분석을 통해 공식을 도출하였으며, 이 공식을 사용하여 다양한 흰색의 감성적 특성을 예측할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.