탄성파 탐사는 지하자원 개발, 지반 조사, 지층 모니터링 등에 널리 사용되고 있는 지구물리탐사 방법으로 정확한 지층 구조 영상을 제공해주기 때문에 지층의 지질학적 특성 해석에 필수적으로 활용된다. 일반적으로는 탄성파 구조 보정 영상을 시각적으로 분석하여 지질학적 특성을 해석하지만 최근에는 탄성파 구조 보정 자료에 대한 정량적인 분석을 통해 원하는 지질학적 특성을 정확하게 추출하고 해석하는 탄성파 속성 분석이 널리 연구되고 있다. 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료에 기반한 지질학적 해석에 정량적인 근거를 제시해줄 수 있기 때문에 석유 및 가스 저류층 분석, 단층 및 균열대 조사, 지층 가스 분포 파악 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료 내 잡음에 취약하므로 속성 분석의 정확도 향상을 위해서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 추가적인 잡음 제거가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 무작위 잡음 제거 및 및 탄성파 속성 분석 정확도 개선을 위해 4가지의 잡음 제거 방법을 적용하고 비교한다. FX 디콘볼루션, DSMF, Noise2Noiose, DnCNN을 각각 포항 영일만 고해상 탄성파 자료에 적용하여 탄성파 무작위 잡음을 제거하고 잡음이 제거된 탄성파 자료로부터 에너지, 스위트니스, 유사도 속성을 계산한다. 그리고 각 잡음 제거 방법의 특성, 잡음 제거 결과, 탄성파 속성 분석 결과를 정성적 및 정량적으로 분석한 후, 이를 기반으로 탄성파 속성 분석 결과 향상을 위한 최적의 잡음 제거 방법을 제안한다.
본 연구에서는 EVM체계의 정보화 활용성 확보를 위해, 각 성과 정보들에 대한 그래픽 정보의 제공과 공정 및 공사비 정보의 효율적 통합을 위하여 필요로 하는 EVM 속성코드의 연계모형구성을 제안하고 있다. EVM 속성코드는 EVM관련 각종 정보들을 유형화하여 EVM정보관리의 활용성을 높일 수 있도록 제안하는 것이며, EVM정보를 구성하는 일반적 데이터들을 속성코드로 구성하였다. 본 속성코드 연계모형을 통해 EVM시스템 구축 시, EVM 관련 상세정보들의 추출, 정렬 및 그룹화가 가능하며 이로써 공사관리자로 하여금 보다 효율적인 실적정보관리가 가능할 것으로 기대된다.
제안 모델은 소실 데이터를 포함하는 불완전한 데이터에서 정보의 손실을 최소화할 수 있도록 개발되었다. 이를 위한 과정은 우선 데이터 확장기법을 이용하여 손실 정보를 보상하도록 학습 데이터를 변환한다. 이 변환 과정에서 데이터의 속성값은 원-핫 인코딩으로 이진 또는 확률값으로 채워진다. 다음 이 변환 데이터는 딥러닝 모델에 입력되는데, 이때 각 속성의 카디너리티에 따라 엔트리 수가 일정하지 않게 된다. 그리고 각 속성의 엔트리 값들을 각각의 입력 노드에 할당하고 학습을 진행한다. 이점이 기존 학습 모델과의 차이점으로, 임의의 속성값이 입력층에서 여러 개의 노드로 분산되는 특이한 구조를 가진다. 제안 모델의 학습 성능을 평가하기 위해, 소실 데이터를 대상으로 다양한 실험을 수행하여 성능 면에서 우수함을 보인다. 제안 모델은 유비쿼터스 환경에서 손실을 최소화하기 위한 알고리즘으로 유용하게 사용될 것으로 본다.
Purpose - Customer Delight is an important issue for firms and academia since delighted consumers reveal higher repurchase intentions than merely satisfied consumers and become loyal consumers. This research investigates customer delight, especially focusing on the role of surprise and attribute importance via experiment. Research design, data, and methodology - An experiment consisting of experiment, reference, and control group was performed with virtual online bookstore. For the analysis, one-way ANOVA and post-hoc analysis (LSD) were performed. Results - The experiment group that was delighted with surprise revealed the highest repurchase intention and recommendation intention among the other groups (H1 supported). Then each group was divided into attribute importance high and attribute importance low. For the group that was delighted in important attribute revealed higher repurchase and recommendation intention than the group that was delight in less important attribute (H2 supported). Conclusions - This research contributes academically for investigating the research area of customer delight and focusing on the role of surprise and attribute importance. For practical implications, this research provides information about customer delight and its several moderating variables that it is important to delight customers with surprising experience and focusing on an important attribute that consumers perceive not on a less important attribute.
In this paper, we explore a new data mining capability that is based on Quantitative Attribute and Time Series. Our solution procedure consists of two steps. First, We derive an algorithm to contain the Quantitative Attribute into a set of candidate item. Second, We redefine the concepts of confidence and support for composite association rules. It is shown that proposed methode is very advantageous and can lead to prominent performance improvement.
The purpose of this study was to investigate the influence of female university students' cosmetic purchase motivation on cosmetic attribute evaluation and brand repurchase intention. Questionnaires data of 202 female university students who had purchase experience of cosmetic product in recent 6 months through off-line were analyzed. The results are as follows. First, situational purchase motivation had a positive impact on extrinsic and economic attributes. Second, intrinsic purchase motivation had a positive impact on extrinsic, utilitarian, aesthetic, and economic attributes. Third, hedonic purchase motivation had a positive impact on extrinsic attribute. Fourth, aesthetic attribute had a positive influence on brand repurchase intention and extrinsic attribute had a negative effect on brand repurchase intention. Therefore, when cosmetic companies dealing with female university students' cosmetic product establish marketing strategies, they need to pay attention to aesthetic attribute evaluation and intrinsic purchase motivation to highten their brand loyalty.
수치지도의 효율적 갱신방안이 필요한 이유는 수치지도가 지자체 및 여러 지리정보시스템의 기본도로 활용되고 있어 수치지도의 수정갱신 이슈가 공간정보 활용 극대화의 열쇠가 되기 때문이다. 이에 본 연구에서는 수치지도의 건물레이어를 중심으로 그 속성정보를 효율적으로 갱신하기 위해 건축물대장과 연계하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 가장 필수적인 사항은 두 자료의 건물간 연계가 일대일로 이루어져야 한다는 점으로, 본 연구에서는 건축물대장과 수치지도의 건물도형에 새주소사업의 건물번호를 공통으로 부여하여 일대일로 연계함으로서 ID 기반의 건물레이어 속성정보의 수정갱신 모델을 수립하였다.
Entity Attribute Value (EAV) is the widely used solution to represent high dimensional and sparse data, but EAV is not search efficient for knowledge extraction. In this paper, we have proposed a search efficient data model: Optimized Entity Attribute Value (OEAV) for physical representation of high dimensional and sparse data as an alternative of widely used EAV. We have implemented both EAV and OEAV models in a data warehousing en-vironment and performed different relational and warehouse queries on both the models. The experimental results show that OEAV is dramatically search efficient and occupy less storage space compared to EAV.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4028-4049
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2014
Attribute-based encryption (ABE) is a promising cryptographic primitive for implementing fine-grained data sharing in cloud computing. However, before ABE can be widely deployed in practical cloud storage systems, a challenging issue with regard to attributes and user revocation has to be addressed. To our knowledge, most of the existing ABE schemes fail to support flexible and direct revocation owing to the burdensome update of attribute secret keys and all the ciphertexts. Aiming at tackling the challenge above, we formalize the notion of ciphertext-policy ABE supporting flexible and direct revocation (FDR-CP-ABE), and present a concrete construction. The proposed scheme supports direct attribute and user revocation. To achieve this goal, we introduce an auxiliary function to determine the ciphertexts involved in revocation events, and then only update these involved ciphertexts by adopting the technique of broadcast encryption. Furthermore, our construction is proven secure in the standard model. Theoretical analysis and experimental results indicate that FDR-CP-ABE outperforms the previous revocation-related methods.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제8권4호
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pp.20-28
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2020
In this study, the RDA DMP Common Standard (RDCS), a data model for implementing a machine actionable Data Management Plan (maDMP), was analyzed in four aspects. First, the twelve class models proposed by RDCS were analyzed. Second, whether the DMP attribute was included in the class attribute was analyzed. Third, we analyzed the namespace used for RDCS properties. Fourth, the values and identifiers used in RDCS properties were analyzed. As a result of the analysis, four directions for improvement were derived. First, it is necessary to add an academic record class to describe information such as papers and reports, which are representative academic documents. Second, the primary research institution, responsibility, resources, option attribute, and additional attributes are needed to describe the researcher's affiliation information. Third, it is necessary to additionally use a namespace such as Friend of a Friend that can be used universally. Fourth, the use of digital object identifier should be considered to identify academic literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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