온라인 쇼핑환경에서 소비자들은 최적공급자선정에 많은 어려움을 겪고 있다. 비교쇼핑 및 공급자평가사이트들은 이를 부분적으로 지원하고 있으나, 동적인 소비자의 구매 및 공급자의 공급조건을 종합적으로 고려하지 않기 때문에 최적공급자 선정에 한계가 있으며, 소비자의 시간 소모적인 노력이 많이 든다. 본 연구는 다양하고 동적인 소비자의 구매조건, 공급자의 공급조건, 공급자평가정보 등을 종합적으로 고려하여 최적공급자를 선정하는 모형으로서, 최적공급자선정요인을 분류하고 이차계획법의 최적공급자선정모형을 개발하였으며, 민감도분석을 통해 최적공급자 대안을 제시하는 의사결정지원모형을 제안하였다. 최적공급자선정요인은 구매필수조건을 만족하는 후보공급자선별을 위한 필터링요인과 선별된 후보공급자로부터 구매선호조건별 공급자대안을 선정하기 위한 민감도분석요인으로 분류하여 단계적으로 문제를 풀어 해를 제시한다. 한편, 프로토타입을 통하여 소비자들이 여러 구매대안별로 효과적으로 최적공급자를 선정할 수 있는 구매의사결정지원 환경이 될 수 있음을 보였다.
Purpose: This study was investigated the effects of culinary and foodservice major selection motive and work value on the major satisfaction, career search efficacy and career exploration behavior of college students. Methods: Survey comprising total 53 questions including 8 for major selection motive, 8 for work value, 6 for major satisfaction, 20 for career search efficacy, 5 for career exploration was distributed to 400 college students majoring in culinary or foodservice. Frequency analysis, factor analysis, correlation analysis, and multiple regression were conducted using SPSS Statistics (ver. 21.0). Organization of concept and analyses of the relationship between variables based on the advanced study and database is essential. Research model based on the theory and analysis of the extracted data was established; and subsequently, the proof relations between the variables were analysed. Results: The study results indicated that, only intrinsic work values among personal motivation and work values were significant. This is because personal motivation and intrinsic work values are related to subjects' aptitudes, interests, talents, and future professions when students choose their majors. Therefore, interest, abilities, achievement, high understanding, and satisfactory schooling are important factors. Conclusion: This study has newly expanded the research on career search behavior to include psychological factors and cognitive and attitudinal factors. We also determined competitive operations that enhance students' major satisfaction, career search efficiency, and career search behavior.
이 연구는 축산 분야의 구체적인 직무 분석을 통하여 축산분야 자격의 시험과목 및 출제기준을 설계하는데 목적이 있다. 연구 목적을 달성하기 위해서 본 연구에서는 산업계, 학계 전문가들로 구성된 직무분석 위원회에서 데이컴(DACUM : Development A curriculum)법으로 직무분석을 실시하여 직무범위, 응시자격, 검정기준, 출제기준, 검정방법 등의 구성 내용을 추출하였다 또한 이 연구에서는 축산 분야의 출제기준 개선을 위한 직무분석의 모형을 절차별로 검토 후 정리 제시하였는데, 1단계는 직무분석 준비(자료조사 및 면담, 전문가 선정), 2단계는 직무모형 설정(1차 전문가 협의회 및 1차 현장 검토)하였고, 3단계는 지식, 기능, 도구 추출(2차 전문가 협의회 및 2차 현장검토), 4단계는 코스 및 시험과목 선정(3차 전문가 협의회), 5단계는 출제기준 설정(3차 현장 검토)의 과정을 통하여 축산 분야 자격의 출제기준을 제시하였다.
본 연구의 목적은 첫째, 중국 소비자들이 커피전문점을 이용할 때 고려하는 중요 선택속성이 무엇인지 파악하고, 커피 브랜드의 유사성과 선호도 조사를 바탕으로 각 커피전문점의 상대적인 위치를 포지셔닝 맵을 통해 파악하고자 하였으며, 둘째, 우리나라 커피전문 브랜드들이 중국 커피시장을 공략하기 위해 타 브랜드들과 차별화되는 선택속성을 강조할 수 있는 전략 수립을 위한 정보를 제공하고자 하였다. 유효표본 268부를 수집하여 빈도분석, 기술통계, ALSCAL, 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과, 커피전문점 선택속성 중 분위기가 가장 중요한 속성으로 나타났으며, 그 뒤로 청결 및 위생상태, 위치 및 교통의 편리성 순으로 나타났다. 다음으로 직원의 친절한 서비스, 커피의 맛, 가격과 메뉴의 다양성 순으로 나타났으며, 브랜드는 8개의 선택속성 중 가장 중요도가 낮은 것으로 나타났다. 포지셔닝 맵 분석결과, 만커피는 분위기, 청결 및 위생상태, 위치 및 교통의 편리성, 브랜드에서 가장 높은 경쟁우위를 가지고 있는 것으로 나타났다. 나아가 우리나라 커피전문점들이 중국 베이징 커피시장에서 경쟁력을 높일 수 있는 마케팅 전략을 제시하였다.
Sugar beet (Beta vulgaris L.) is known as a key product for agriculture in several countries across the world. Beet soil-borne virus (BSBV) triggers substantial economic damages to sugar beet by reducing the quantity of the yield and quality of the beet sugars. We conducted the present study to report the complete genome sequences of two BSBV isolates in Turkey for the first time. The genome organization was identical to those previously established BSBV isolates. The tripartite genome of BSBV-TR1 and -TR3 comprised a 5,835-nucleotide (nt) RNA1, a 3,454-nt RNA2, and a 3,005-nt RNA3 segment. According to sequence identity analyses, Turkish isolates were most closely related to the BSBV isolate reported from Iran (97.83-98.77% nt identity). The BSBV isolates worldwide (n = 9) were phylogenetically classified into five (RNA-coat protein read through gene [CPRT], TGB1, and TGB2 segments), four (RNA-rep), or three (TGB3) lineages. In genetic analysis, the TGB3 revealed more genetic variability (Pi = 0.034) compared with other regions. Population selection analysis revealed that most of the codons were generally under negative selection or neutral evolution in the BSBV isolates studied. However, positive selection was detected at codon 135 in the TGB1, which could be an adaptation in order to facilitate the movement and overcome the host plant resistance genes. We expect that the information on genome properties and genetic variability of BSBV, particularly in TGB3, TGB1, and CPRT genes, assist in developing effective control measures in order to prevent severe losses and make amendments in management strategies.
This paper proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in complex problem solving. Nonetheless, compared to other machine learning techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in CBR.
We study relay selection in decode-and-forward (DF)-based relay networks consisting of a source, a destination, an eavesdropper, and multiple relays, where each terminal has a single antenna and operates in a half-duplex mode. In these networks, it is desirable to protect the confidential message from the source to the destination against the eavesdropper with the help of a single selected relay. Specifically, we begin by investigating DF-based networks for the scenario instantaneous signal-to-noise ratios (SNRs) related to the eavesdropper are available. For the scenario, we propose relay selection to maximize the secrecy rate of DF-based networks with and without direct-paths, and we derive the exact secrecy outage probabilities in closed-form.
Because of rapid development of software technology, a number of software professionals have been concerned with component-based development methodologies. Up to date, the evaluation of component quality has been focused on object-oriented metric based methodology. But this paper presents the selection process and evaluation criteria based on an MCDM(Multiple Criteria Decision Making) technique for the selection of optimal COTS component from consumers' viewpoints. We considered functionality, efficiency and usability based on ISO/IEC 9126 for quality measurement and conducted practical analysis into commercial EJB component in internet. This paper shows that the proposed selection technique is applicable for the selection of the optimal COTS component.
The Constrained Linear Spectral Unmixing(CLSU) is investigated for sub-pixel image processing, Its result is the abundance map which mean fractions of endmember existing in a mixed pixel. Compared to the Linear Spectral Unmixing using least square method, CLSU uses the NNLS (Non-Negative Least Square) algorithm to guarantee that the estimated fractions are constrained. But, CLSU gets Into difficulty in image processing due to select endmember at a user's disposition. In this study, endmember selection optimization method using entropy in the error-image analysis is proposed. In experiments which is used hyperion image, it is shown that our method can select endmember number than CLSU based on unsupervised endemeber selection.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권1호
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pp.41-54
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2015
In this article, we propose nonconcave penalties on a reduced-rank regression model to select variables and estimate coefficients simultaneously. We apply HARD (hard thresholding) and SCAD (smoothly clipped absolute deviation) symmetric penalty functions with singularities at the origin, and bounded by a constant to reduce bias. In our simulation study and real data analysis, the new method is compared with an existing variable selection method using $L_1$ penalty that exhibits competitive performance in prediction and variable selection. Instead of using only one type of penalty function, we use two or three penalty functions simultaneously and take advantages of various types of penalty functions together to select relevant predictors and estimation to improve the overall performance of model fitting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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