• 기록학연구
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• 제12호
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• pp.37-80
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• 2005

Archival appraisal has been a significant field and demanding task in thoughts and practice about modern archive, in particular, because of insufficiency of resources for the preservation in comparison with the large scale of recorded information. Appraising records does naturally go with the selecting and acquiring them. In the field of appraisal, however, comprehensive accountability on appraisal is much more important than selection and acquisition. The purpose of this study is the proposition of the theoretic approach to the analysis of the factors concerning the archival appraisal. For this purpose, I would try not the actual practice of the archival appraisal but theoretical categories of archival appraisal decision. The archival Characteristic, Value, and Context will be proposed as theoretical categories for the analysis of archival appraisal decision. Firstly, Characteristic category makes it clear to identify the reliable and authentic records, and then, Value provides us with elucidation about the appraisers' recognition of values. Lastly, Context explains the priority of selection throughout creating, using, interrelationship, and social meaning of archives.

• Earthquakes and Structures
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• 제16권1호
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• pp.29-39
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• 2019

A three-step screening process is presented in this article for selection of consistent earthquake records in which number of suitable ground motions is quickly screened and reduced to a handful number. Records that remain at the end of this screening process considerably reduce the dispersion of structural responses. Then, an effective method is presented for spectral matching and modification of the selected records. Dispersion of structural responses is explored using different statistical measures for each scaling procedure. It is shown that the Uniform Design Method, presented in this study for scaling of earthquake records, results in most cases in the least dispersion measure.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.176-179
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• 2022

In this paper, we consider a sectorized wireless powered sensor network (WPSN), wherein sensor nodes are clustered based on sectors and transmit data to the cluster head (CH) using energy harvested from a hybrid access point. We construct a system model for this sectorized WPSN and find optimal coordinates of CH that maximize the achievable transmission rate of sensing data. To obtain the optimal CH with low overhead, we perform an asymptotic geometric analysis (GA). Simulation results show that the proposed GA-based CH selection method is close to the optimal performance exhibited by exhaustive search with a low feedback overhead.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권6호
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• pp.577-587
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• 2023

Conventional categorical data imputation techniques, such as mode imputation, often encounter issues related to overestimation. If the variable has too many categories, multinomial logistic regression imputation method may be impossible due to computational limitations. To rectify these limitations, we propose a two-stage imputation method. During the first stage, we utilize the Boruta variable selection method on the complete dataset to identify significant variables for the target categorical variable. Then, in the second stage, we use the important variables for the target categorical variable for logistic regression to impute missing data in binary variables, polytomous regression to impute missing data in categorical variables, and predictive mean matching to impute missing data in quantitative variables. Through analysis of both asymmetric and non-normal simulated and real data, we demonstrate that the two-stage imputation method outperforms imputation methods lacking variable selection, as evidenced by accuracy measures. During the analysis of real survey data, we also demonstrate that our suggested two-stage imputation method surpasses the current imputation approach in terms of accuracy.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.15-21
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• 2011

애드혹 네트워크에서는 협동 다이버시티를 적용하여 네트워크의 전력소모를 줄이고, 통달거리의 확장 및 시스템의 성능을 향상시키고 있다. 그러나 가장 큰 신호 대 잡음비(SNR, Signal-to-noise ratio)을 갖는 릴레이를 선택하여 송신하는 선택 릴레이 협동 다이버시티 방식은 느린 페이딩 채널에서 특정 릴레이가 계속 송신하므로 네트워크의 생존시간을 줄이게 된다. 그러므로 최근에 네트워크의 생존 시간을 늘이기 위하여 균일전력 릴레이 선택방식이 연구되었다. 본 논문에서는 소스-릴레이 및 릴레이-목적지간의 수신 신호 대 잡음비가 일정수준 이상이 되는 릴레이를 선택하여 송신할 수 있는 하는 이중 기회전송 협동 다이버시티(DOT, Double opportunistic cooperative diversity) 시스템에 균일전력 릴레이 선택방식을 적용하고 시스템의 성능을 유도하였다. 유도한 결과는 선택결합(SC, Selection combining) 방식과 최대비 합성결합(MRC, Maximal ratio combining) 방식과 비교하였다. 균일전력 릴레이 방식을 사용하였을 때 다른 방식에 비해서 시스템의 성능저하가 있었는데, 이는 네트워크의 생존 시간을 늘이기 위해서 릴레이에 균일한 송신기회를 주었기 때문으로 해석되었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.63-90
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• 2017

Purpose This study proposes a novel system trading model using case-based reasoning (CBR) based on absolute similarity threshold. The proposed model is designed to optimize the absolute similarity threshold, feature selection, and instance selection of CBR by using genetic algorithm (GA). With these mechanisms, it enables us to yield higher returns from stock market trading. Design/Methodology/Approach The proposed CBR model uses the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, which serves as a criterion for selecting appropriate neighbors in the nearest neighbor (NN) algorithm. Since it determines the nearest neighbors on an absolute basis, it fails to select the appropriate neighbors from time to time. In system trading, it is interpreted as the signal of 'hold'. That is, the system trading model proposed in this study makes trading decisions such as 'buy' or 'sell' only if the model produces a clear signal for stock market prediction. Also, in order to improve the prediction accuracy and the rate of return, the proposed model adopts optimal feature selection and instance selection, which are known to be very effective in enhancing the performance of CBR. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to the index trading of KOSPI200 from 2009 to 2016. Findings Experimental results showed that the proposed model with optimal feature or instance selection could yield higher returns compared to the benchmark as well as the various comparison models (including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural network, support vector machine, and traditional CBR). In particular, the proposed model with optimal instance selection showed the best rate of return among all the models. This implies that the application of CBR with the absolute similarity threshold as well as the optimal instance selection may be effective in system trading from the perspective of returns.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.520-526
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• 2018

본 논문에서는 다수의 중계 노드들과 목적지 노드들을 갖는 중첩 전송 기반의 무선 협력 멀티캐스트 통신 시스템을 고려하여, 멀티캐스트 통신의 데이터 전송률을 향상시키기 위한 중계 노드 선택 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 중계 노드 선택 기법의 데이터 전송률을 극대화하기 위하여 중첩 전송시 최적의 전력 할당 계수를 이용한다. 중계 노드 선택 기법을 제안하기 위하여 중첩 전송 기반의 무선 협력 멀티캐스트 통신 시스템의 데이터 전송률의 근사식을 유도하고, 그 근사식을 토대로 부분적인 채널 상태 정보만을 이용하는 중계 노드 선택 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 중계 노드 선택 기법에 대한 근사적인 평균 데이터 전송률을 유도한다. 수치적 결과에서, 제안하는 중계 노드 선택 기법과 전체 채널 상태 정보를 이용하는 최적의 중계 노드 선택 기법에 대한 평균 데이터 전송률을 비교하여, 높은 신호 대 잡음 전력비의 영역에서 제안하는 중계 노드 선택 기법이 최적의 중계 노드 선택 기법과 매우 유사한 성능을 제공함을 확인한다.

• 한국조경학회지
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• 제44권1호
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• pp.16-28
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• 2016

본 연구는 자연휴양림과 체험마을 이용객의 여가목적지 선택속성에 대한 중요도와 만족도의 비교분석에 관한 연구로 이용객의 이용행태를 파악하여 자연휴양림과 체험마을의 연계 당위성을 확인하고 여가목적지 선택을 위한 물리적 선택소성, 프로그램 선택속성, 서비스 선택속성의 인식차이와 중요도-만족도분석(IPA 분석)을 통해 연계방안을 도출하였다. 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 자연휴양림은 가족단위의 이용객이 휴식 및 정서함양을 위해 방문하고 단순 산림공익적 기능을 활용한 체험프로그램 경험이 이루어지고 있는 반면, 체험마을은 가족, 친구 및 동료, 단체 및 동호회 등이 연중 다양한 프로그램을 경험하고 지역문화를 이해하기 위해 방문하고 있었다. 이를 통해 다변화한 국민의 여가수요 충족을 위한 자연휴양림과 체험마을의 연계 필요성을 확인하였다. 둘째, 단순 휴식이 주 방문목적이었던 자연휴양림 이용객에게 체험마을과 연계 시 긍정적인 방문의향이 나타났으며 체험프로그램 참여, 자녀교육, 안전한 숙박시설 확보 등 다양한 이용이 예측되었다. 즉, 자연휴양림과 체험마을의 연계는 실질적 수요와 이용객의 수준 높은 산림휴양활동을 야기하는 대안이라 할 수 있다. 셋째, 자연휴양림 이용객의 경우 모든 선택속성에 대하여 중요도보다 사후 만족도가 낮았으므로 전반적인 개선 필요했다. 특히, 프로그램의 다양성, 유익성, 홍보, 지역성(테마성)의 개선과 숙박 및 편의시설의 공급, 예약시스템 및 지역특산물 구입 체계 구축을 위한 노력, 운영관리인의 전문성 확보가 필요했다. 반면, 체험마을의 프로그램 선택속성의 만족도는 높았으므로 체험마을 프로그램 속성이 자연휴양림 이용활성화를 위한 주요 연계대상임을 알았다. 넷째, IPA 분석에서 이용객의 높은 기대와 만족을 주는 숙박 및 편의시설과 인근 관광지와의 적절한 연계는 유지해야 할 속성이었고 소득창출이 주요 목적인 체험마을의 목적을 달성하고 방문객의 예약시스템 및 특산품 판매기회 만족 증진을 위한 공동의 노력이 요구됐다. 이 외에 자연휴양림 이용요금 체계의 유지, 체험마을 프로그램의 다양성 및 지역성의 유지가 이용객의 여가목적지 선택유도를 위해 필요한 사항으로 고찰되었다.

• 한국의류학회지
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• 제31권2호
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• pp.225-235
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• 2007

The purpose of this study is to grasp the character of consumers and the situation of domestic kidult fashion market. By grasping the distribution of kidult generation and the factors of product-selection based on products images, this research could be a substantial data to kidult associated company product planning and marketers. Subjects for this study were 213 Daegu women from 20 to 30 yearn of age who have high propensity to kidult. The statistical treatment of material used by SPSS 1.0 program consists of frequency analysis, factor analysis, multiple regression analysis, cluster analysis, and t-test. As a results, the characteristics of kidult consumers are classified as six factors. On image toward of kidult fashion goods, there was a significant difference 20 and 30 aged generation. According to fashion goods group, each group recognized on image of fashion products as follow: Group A is 'fancy', group B is 'childish', group C are 'familiarity', group D was recognized as 'fancy' and was identical to A on adjective expression, but was different A on recognition. All consumer characteristics of fun, character, girlish, nostalgia have a significant relation with the recurrence of products selection factor, and its order was character, girlish, nostalgia, and fun.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.19-33
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.