The development of information technology leads to changes in various industries. In particular, the health care industry is more influenced so that it is focused on. With the widening of the health care market, the market of smart device based personal health care also draws attention. Since a variety of fitness applications for smartphone based exercise were introduced, more interest has been in the health care industry. But although an amount of use of mobile fitness applications increase, it fails to lead to a sustained use. It is necessary to find and understand what matters for mobile fitness application users. Therefore, this study analyze the reviews of mobile fitness application users, to draw key factors, and thereby to propose detailed strategies for promoting mobile fitness applications. We utilize text mining techniques - LDA topic modeling, term frequency analysis, and keyword extraction - to draw and analyze the issues related to mobile fitness applications. In particular, the key factors drawn by text mining techniques are explained through the concept of user experience. This study is academically meaningful in the point that the key factors of mobile fitness applications are drawn by the user experience based text mining techniques, and practically this study proposes detailed strategies for promoting mobile fitness applications in the health care area.
복잡한 의미관계를 정의하는 온톨로지를 구축하는 일은 매우 정밀하고 전문적인 작업이다. 잘 구축된 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위해서는 온톨로지 클래스에 대한 많은 인스턴스 정보를 구축해야 한다. 본 논문은 온톨로지 인스턴스 정보 추출을 위하여 방대한 양의 웹 문서로부터 주어진 주제에 적합한 문서만을 추출하는 주제 중심 웹 문서 수집 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 바탕으로 문서 수집 시스템을 개발한다. 제안하는 문서 수집 알고리즘은 URL의 패턴을 이용하여 주제에 적합한 링크만을 추출함으로써 빠른 속도의 문서 수집을 가능하게 한다. 또한 링크 블록 텍스트에 대한 퍼지집합으로 표현된 주제 적합도는 문서의 주제 관련성을 지능적으로 판단하여 주제 중심 문서 수집의 정확도를 향상시킨다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제3A권3호
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pp.155-160
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2003
Reliability assessment of power systems has been an important topic for the past several decades. It is becoming even more important nowadays as the power market moves toward a new competitive environment. This paper deals with two topics on reliability assessment. The first is how to select probability distributions and determine their parameters to model the probabilistic events in a power system. The second is how to consider restorative actions in the assessment, which directly influence reliability indices. This paper proposes simple but convincing alternative solutions on the two topics. In the case study, this paper shows the influences of the probability distributions that are used in power system modeling.
한국 중소수출기업의 인터넷을 이용한 수출마케팅 전략과 성과와의 관계를 밝히기 위하여 본고에서는 우선 이론적 배경을 바탕으로 한 연구모형의 개발 및 연구가설이 설정되었다. 이렇게 설정된 연구가설은 설문조사를 통한 자료수집과 MANOVA에 의한 통계분석을 통하여 검정되었다. 그 결과, 주로 세일즈와 광고에 적용되는 커뮤니케이션 효과계층의 고전적인 AIDA 모델을 준용한 수출성과와 인터넷 수출마케팅전략 변수간에는 거의 대부분의 경우 통계적으로 유의미한 관계가 있음을 발견하였다. 특히 AIDA의 효과계층 중 최종 수출계약성과에 비하여 그 이전 단계인 커뮤니케이션 효과가 더 크다는 사실을 확인한 것이 이 논문의 주요한 의의라고 여겨진다. 이라한 결과는 한국의 중소수출기업이 인터넷을 이용한 마케팅 전략을 짜는데 있어서 의미있는 시사점과 유의사항을 제공하고 있으며, 차후 연구자를 위한 하나의 준거가 될 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1426-1447
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2021
The payoff game between task publishers and users in the mobile crowdsensing environment is a hot topic of research. A optimal payoff selection model based on stochastic evolutionary game is proposed. Firstly, the process of payoff optimization selection is modeled as a task publisher-user stochastic evolutionary game model. Secondly, the low-quality data is identified by the data quality evaluation algorithm, which improves the fitness of perceptual task matching target users, so that task publishers and users can obtain the optimal payoff at the current moment. Finally, by solving the stability strategy and analyzing the stability of the model, the optimal payoff strategy is obtained under different intensity of random interference and different initial state. The simulation results show that, in the aspect of data quality evaluation, compared with BP detection method and SVM detection method, the accuracy of anomaly data detection of the proposed model is improved by 8.1% and 0.5% respectively, and the accuracy of data classification is improved by 59.2% and 32.2% respectively. In the aspect of the optimal payoff strategy selection, it is verified that the proposed model can reasonably select the payoff strategy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2976-2990
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2022
The adaptive adjustment of reference or weight vectors in decomposition-based methods has been a hot research topic in the evolutionary community over the past few years. Although various methods have been proposed regarding this issue, most of them aim to diversify solutions in the objective space to cover the true Pareto fronts as much as possible. Different from them, this paper proposes a knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy to concurrently balance the convergence and diversity. To be specific, the knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy firstly utilizes knee points to construct the adaptive reference vectors. After that, a new fitness function is defined mathematically. Then, this paper further designs a many-objective evolutionary algorithm with knee point-based reference vector adaptive adjustment strategy, where the mating operation and environmental selection are designed accordingly. The proposed method is extensively tested on the WFG test suite with 8, 10 and 12 objectives and MPDMP with state-of-the-art optimizers. Extensive experimental results demonstrate the superiority of the proposed method over state-of-the-art optimizers and the practicability of the proposed method in tackling practical many-objective optimization problems.
기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.
This study is, to the special company with corporate brand, to investigate the effect of its reputation, credibility and the similarity of business area on consumer's attitude toward its clothing products. It is another topic of the study to reveal statistical significance in comsumer's attitude when naming new product with two different brand strategy. The major findings of this study can be summarized as follows. First, there was positive relationship between corporate reputation and consumer's attitude toward new brand and also between corporate credibility and consumer's that. Second, corporate credibility is proven to be grown in proportion to company's reputation. In other words, a corporate credibility is grown with a corporate reputation. Third, the influence of similarity or fitness of business area has a positive effect on a attitude toward new brand. The case of use the new brand name, the variable had low effect on attitude toward new brand, comparing to the case of use the existing brand name but seems to be statistically significant. Fourth, comparing to the inclination toward company's product based on brand name, strategy of supporting brand extension is more effective than that of new brand name on evaluating company's reputation, credibility and the similarity of business area. Fifth, the similarity of business area and the interaction of brand name on the basis of the strategy of use the existing brand name(;brand extension strategy) and new one have significant effect on the inclination to a brand. When participating a new business, it is more effective that a company is extending its business where the similarity of business area is growing. For the case of low similarity, the brand-new strategy is proven to be effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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