본 논문에서는 얼굴의 속성에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 다양한 얼굴 데이터를 클러스터링한 후 가장 효과적인 알고리즘을 선택적으로 사용하여 인식 성능을 높이는 방법을 제안하였다. 인식기 융합 문제는 인식결과를 결정짓는 문제에서 많이 사용하는 방식이며, Kuncheva는 데이터를 기준을 두어 영역별로 구분한 후. 각 데이터 영역에 맞는 분류기가 어떠한 것인가를 찾는 방법을 제안하였다. 분류기 여러개를 선택하여 사용할 경우, 어떻게 결과를 융합할것 인가에 대한 문제는 제시하지 않고 있다. 단지. 각 영역에 대하여, 어떠한 분류기를 사용하는 것이 좋을 것인가에 대한 문제만을 해결한다. 어떠한 영역의 데이터는 여러개의 분류기를 적용해도 된다는 결론하에, 각 분류기가 유사한 성능을 나타내므로, 어떠한 분류기를 사용하든 무관하다는 방향으로 전개한다. 따라서 본 논문에서는 각 데이터 영역별로 어떠한 분류기가 좋을 것인지 판단하며, 각 분류기에서 나온 결과값들을 융합하는 방법에 대하여 제안한다.
비기능적 요구사항은 대상 시스템이 지원해야 할 기능적 요구사항의 속성 또는 품질 요구사항을 말하며, 소프트웨어의 품질 속성으로 반영된다. 이러한 비기능적 요구사항은 특히 성능과 관계된 부분의 설계를 결정하기 위한 중요한 기준으로 사용된다. 따라서 비기능적 요구사항은 소프트웨어 개발 생명주기 전반에 걸쳐 계속적으로 고려되고, 관리되어야 한다. 하지만 비기능적 요구사항의 모호성과 비가시적 특성으로 인해 도출 및 명세뿐만 아니라, 관리에도 어려움이 많다. 이에 본 논문에서는 NFR 그래프를 이용해 비기능적 요구사항에 가시성을 부여하고 비기능적 요구사항을 설계에 반영하여 비기능적 요구사항 관리의 효율성을 높이기 위한 비기능적 요구사항의 추적 기법을 제안한다. 비기능적 요구사항 개발 절차에 따라 지능형 조명 제어 시스템의 성능 요구사항 추적 방법을 사례연구로 수행하였으며, 이를 통해 종합적으로 비기능적 요구사항 관리의 효율을 높이고자 한다.
이 연구는 이미지 특성 범주와 관련하여 질의 재구성 패턴을 탐색하고자 하였다. 이러한 연구 목적을 수행하기 위해서 Excite 웹검색 엔진 로그 데이터가 사용되었으며, 총 592 세션과 2,445 질의어가 분석되었다. 데이터 분석은 Batley의 정보 형태 구분과 선행 연구에서 밝혀진 팻싯과 서브팻싯을 활용하여 수행되었다. 분석결과는 두가지 형태로 구분하여 제시되었다. 첫째, 질의 재구성에 관한 분석결과이다. 질의 분석 결과, 가장 많은 부분을 차지하는 범주는 특정어(specific)와 지칭어(nameable)이며, 이러한 경향은 다양한 정보 탐색 단계에서도 지속적으로 나타났다. 둘째, 질의 재구성 패턴과 관려하여, 평행이동이 가장 많이 나타났으며, 이러한 경향은 최초 혹은 직전 질의 범주에 따라 근소한 차이를 보였다. 범주 전환 분석에서는 높은 비율(60%-80%)로 검색 질의의 범주가 지속적으로 동일한 범주에 머무르는 경향을 밝혀내었다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템 설계와 구현에 있어서, 이용자의 질의 선정 과정에 도움을 제공하고 효과적인 시소러스 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The selection of meaningful clinical tests and its reference values from a high-dimensional clinical data with imbalanced class distribution, one class is represented by a large number of examples while the other is represented by only a few, is an important issue for differential diagnosis between similar diseases, but difficult. For this purpose, this study introduces methods based on the concepts of both discernibility matrix and function in rough set theory (RST) with two discretization approaches, equal width and frequency discretization. Here these discretization approaches are used to define the reference values for clinical tests, and the discernibility matrix and function are used to extract a subset of significant clinical tests from the translated nominal attribute values. To show its applicability in the differential diagnosis problem, we have applied it to extract the significant clinical tests and its reference values between normal (N = 351) and abnormal group (N = 101) with either cholecystitis or cholelithiasis disease. In addition, we investigated not only the selected significant clinical tests and the variations of its reference values, but also the average predictive accuracies on four evaluation criteria, i.e., accuracy, sensitivity, specificity, and geometric mean, during l0-fold cross validation. From the experimental results, we confirmed that two discretization approaches based rough set approximation methods with relative frequency give better results than those with absolute frequency, in the evaluation criteria (i.e., average geometric mean). Thus it shows that the prediction model using relative frequency can be used effectively in classification and prediction problems of the clinical data with imbalanced class distribution.
최근 새롭게 제작되는 악성코드 수의 증가와 악성코드 변종들의 다양성은 악성코드 분석가의 분석에 소요되는 시간과 노력에 많은 영향을 준다. 따라서 효과적인 악성코드 분류는 악성코드 분석가의 악성코드 분석에 소요되는 시간과 노력을 감소시키는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 악성코드 계보 연구 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 악성코드 분류를 위해 중요 연산부호를 이용하는 방법을 제안한다. 중요 연산부호란 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 연산부호들을 의미한다. 실험을 통해서 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 상위 10개의 연산부호들을 중요 연산부호로 선정할 수 있음을 확인하였으며, 이를 이용할 경우 지도학습 알고리즘의 학습시간을 약 91% 단축시킬 수 있었다. 이는 향후 다량의 악성코드 분류 연구에 응용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 로드샵 화장품 소비자를 대상으로 화장품 선택속성의 중요도-만족도 분석을 통해 소비자들의 만족도를 높이기 위한 보완, 개선점 등을 제시하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 로드샵 화장품 선택속성에 대한 세부항목별 중요도 중 피부와의 적합성이 가장 높게 나타났으며, 만족도 또한 피부와의 적합성이 가장 높게 나타났다. 둘째, 로드샵 화장품 선택속성의 중요도와 만족도차이 분석을 실시한 결과, 총 15개의 선택요인 중 6개의 요인에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 이 중 판매원의 서비스를 제외한 제품기능, 피부와의 적합성 등 5개의 속성은 모두 만족도보다 중요도가 더 큰 것으로 분석되었다. 셋째, IPA 결과를 바탕으로, 어떠한 요인을 유지 보완하고 개선해야 하는지를 분석하고, 이를 토대로 기업의 효과적인 자원배분 전략과 실제 적용할 수 있는 마케팅 전략을 제시하였다.
본 연구는 1인 미용기업의 경영자 역량은 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지, 1인 미용기업의 경영자 역량은 경영성과 사이에서 미용교육기관의 조절 효과가 있는지 확인하고 관련 시사점을 제시하는 것이다. 연구를 위한 설문조사는 2021년 5월 1일부터 5월 31일까지 직접 조사 및 온라인 조사를 병행하였으며, 총 218부를 실증분석에 사용하였다. 분석 결과, 1인 미용기업의 경영자 역량은 심리적 역량, 기술적 역량, 경영관리 역량 3개 요인으로 구분되었고, 모든 요인은 경영성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 미용교육기관은 1인 미용기업의 경영자 역량은 경영성과 간의 영향 관계에서 조절효과가 나타나는 것으로 분석되었다. 그러므로 1인 미용기업의 경영자는 경영성과에 영향을 미치는 경영자 역량의 향상을 위하여 다양한 노력을 기울여야 할 것이며, 무엇보다도 각각의 역량에 필요한 교육기관을 선택하는 것도 중요하리라 생각된다.
Objectives: This study aims to explore consumer awareness and usage patterns of local food in Jecheon city during the COVID-19 pandemic, contributing to the establishment of the Jecheon City Food Plan. Methods: Surveys were conducted from July 24 to August 24, 2021, using a combination of web-link and self-administered methods for adults living in Jecheon city (n = 250). Descriptive analysis, t-test, importance and satisfaction analysis (ISA) of local food choice attributes were performed using SPSS Statistics. Results: Participants prioritized freshness when purchasing agricultural products. The freshness of Jecheon local food was the selection attribute with the highest consumer satisfaction and could provide purchase motivation. Approximately 73.6% of respondents understood the concept of local food, and 70% were familiar with Jecheon's local food. Notably, 94.8% expressed an intention to purchase but held negative views on selling local food in other areas. The need to increase the supply of local food to vulnerable populations and public school catering was highly recognized. The ISA identified 'affordable price', 'delivery service', and 'product information' as areas requiring improvement. On the other hand, 'freshness of products', 'quality for the price', and 'support for local farmers and economy' were identified as attributes to be maintained and strengthened. Conclusions: Consumers in Jecheon city recognized local foods as more than just 'consumer goods'. Our findings suggest the need for further research on local food revitalization and more comprehensive local food planning to enhance consumer satisfaction.
Purpose - The primary purpose of this study is to employ effective marketing methods using market segmentation of coffee shops by determining how motivations to visit coffee shops have different impacts on demographic profile of visitors and characteristics of coffee shop visits, so as to draw out a better understanding of customers of coffee market. Research design, data, and methodology - Data were collected using surveys of self-administered questionnaires toward coffee shop users in Daejeon, Korea. A number of samples used in data analysis were 253 excluding unusable responses. The data were analyzed through frequency, reliability, and factor analysis using SPSS 20.0. Factor analysis was conducted through the principal component analysis and varimax rotation method to derive factors of one or more eigen values. In addition, the cluster analysis, multivariate ANOVA, and cross-tab analysis were used for the market segmentation based on the types of motivation for coffee shop visits. The process of the cluster analysis is as follows. Four clusters were derived through hierarchical clustering, and k-means cluster analysis was then carried out using mean value of the four clusters as the initial seed value. Result - The factor analysis delineated four dimensions of motivation to visit coffee shops: ostentation motivation, hedonic motivation, esthetic motivation, utility motivation. The cluster analysis yielded four clusters: utility and esthetic seekers, hedonic seekers, utility seekers, ostentation seekers. In order to further specify the profile of four clusters, each cluster was cross tabulated with socio-demographics and characteristics of coffee shop visits. Four clusters are significantly different from each other by four types of motivations for coffee shop visits. Conclusions - This study has empirically examined the difference in demographic profile of visitors and characteristics of coffee shop visits by motivation to visit coffee shops. There are significant differences according to age, education background, marital status, occupation and monthly income. In addition, coffee shops use pattern characterization in frequency of visits to coffee shops, relationships with companion, purpose of visit, information sources, brand type, average expense per visit, important elements of selection attribute were significantly different depending on motivations for coffee shop visits.
국토의 구성 및 변화를 파악하기 위해서 항공 라이다 데이터의 효율적 처리를 통해 정확하게 지표의 유행(land-cover type)을 분류할 수 있는 지능형 지형 분류기(intelligent topographical classifier)의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 정확하고 효율적인 지형 분류기 개발을 용이하게 하기 위해 데이터마이닝 도구인 WEKA를 연동시켜 항공 라이다 데이터를 가공처리하고 다양한 데이터마이닝 기법을 활용한 비교 실험을 통해 정확성이 높은 지형 분류기 제작을 지원하는 소프트웨어 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템은 항공 영상 이미지 위에 라이다 데이터를 중첩시키는 기능, 효율적인 처리를 위한 타일링 기능, 부분 영역의 3차원 시각화 기능, 타일의 특정 추출 기능, WEKA 입력 자동 생생 기능, 분류 모델의 분류 규칙 집합을 C++ 프로그램으로 자동 코딩하여 분류기로 변환하는 기능, 타일별 지형 분류 결과 표시 기능 등이 구현되어 있다. 또한, 연동된 WEKA틀 이용해서는 분별력이 높은 특정 정보 선정 기능, 다양한 분류 기법을 적용한 지형 분류 모델 생성 기능, 지형 분류 규칙 집합 생생 기능 등을 활용하여 지형 분류기 제작을 지원할 수 있다. 따라서 항공 라이다 데이터를 이용하여 지형의 유형을 분류하는 지능형 지형 분류기를 개발하고자 하는 사용자는 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템을 활용하여 해당 지형의 특성에 맞고 분류기 개발 목적에 부합하는 지형 분류기를 용이하게 효과적으로 개발할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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