Rapid changes to the paradigm of smart media have created a communication environment through merging with various media such as IoT technology, which is internet of things. Among them, user' need for a start home, which is one of people living conditions, has been growing and values of the communication environment in a living space using a smart mirror have been growing. However, studies on figuring out behavior and analyzing needs of family members who actually use the living space are insufficient. This study is to draw the service system of the home smart mirror by analysis of behavior and needs of users of the living space. For a research method for analysis of behavior of family members, I wrote two kinds of user's experience maps, which are frequency of use of a quantitative space of a living space and space's important value scales by persona study and depth interview. Through this, applied spaces of the home smart mirror (living room, bathroom, powder room, dress room, porch, kitchen, room) and the types of user needs (type of providing information, entertainment type, control type, service type) have been drawn and statistical analysis methodology has been utilized for a research of user preferences in regard to correlation between living spaces and types of user needs based on a survey. As a result of analysis of ages and gender, types of user needs by space have been drawn and the service system of the home smart mirror has been drawn. It would be utilized as a basic material for various contents development and design using the smart mirror in the future.
Collaborative filtering, one of the most widely used techniques to build recommender systems, is based on the idea that users with similar preferences can help one another find useful items. Credit card user behavior analytics show that most customers hold three or less credit cards without duplicates. This behavior is one of the most influential factors to data sparsity. The 'cold-start' problem caused by data sparsity prevents recommender system from providing recommendation properly in the personalized credit card recommendation scenario. We propose a personalized credit card recommender system to address the cold-start problem, using multiple user profiles. The proposed system consists of a training process and an application process using five user profiles. In the training process, the five user profiles are transformed to five user networks based on the cosine similarity, and an integrated user network is derived by weighted sum of each user network. The application process selects k-nearest neighbors (users) from the integrated user network derived in the training process, and recommends three of the most frequently used credit card by the k-nearest neighbors. In order to demonstrate the performance of the proposed system, we conducted experiments with real credit card user data and calculated the F1 Values. The F1 value of the proposed system was compared with that of the existing recommendation techniques. The results show that the proposed system provides better recommendation than the existing techniques. This paper not only contributes to solving the cold start problem that may occur in the personalized credit card recommendation scenario, but also is expected for financial companies to improve customer satisfactions and increase corporate profits by providing recommendation properly.
The construction of the transportation history database system is to serve the scheduling and seat inventory controling. Recently, lots of countries have been faced with the advance era because of the new railway transportation system, like the high speed railway and/or magnetic levitation vehicle system. This can be reasonably translated as those of operators are willing to provide the more various and high quality schedule to the customer. Those operators these ideas make possible to forecast that scheduling process is going to be complicated more and more. The seat inventory control, so to speak Yield Management System(YMS), goes a long way to improve the total passenger revenue at the railway business. The YMS forecasts the number of the last reservation value(DCP# END) and recommends the optimal values on the seat sales. The history database system contains infra-data(ie, train, seat, sales) that will be the foundation of scheduling and seat inventory control application programs. The development of the application programs are reserved to the next step. The database system is installed on the pc platform (IBM compatible), using the DB2(RDBMS). And at next step, the platform and DBMS will be considered whether they can meet the users' requirement or not.
In this study, the product attributes that give customers the estimated benefits and products that can predict the customer's choice conjoint analysis techniques to identify the restaurant affinity markets a new dining concept was to develop. Questionnaire for this study of 400 non-response is negative and insincere characters, except for the final analysis, the questionnaire Part 309 was the target. Conjoint model used in this study Pearson's R is 0.928 ($p$<0.000), Kendall's tau is 0.750 ($p$<0.000) with an orthogonal plan was well suited for profiling attributes are extracted 16. Part of the relative importance of the value of the property to determine the result of analyzing the properties that are most important at the level of the respondents of the induct (38.46%), and followed by price (30.52%), Atmosphere (18.28%), and Exclusive space (12.73%) was followed. Portion of the property value for each analysis among industry preference for the Italian food was highest, a nature-friendly interior atmosphere had the highest affinity Average per price at 10,000 won~30,000 won or less than the amount of affinity was higher location of the restaurant alone, showed that space preferred. Through simulation in a virtual seafood restaurant nature-friendly image, average price per person ranging from 10,000 to 30,000won at an exclusive restaurant was most preferred.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.757-764
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2012
복합표본설계에 기초한 범주형 조사자료는 통상적인 피어슨 카이제곱검정에 필요한 조건을 만족하지 못한다. 그러나 많은 조사연구에서 복잡한 표본설계 방법을 적용하고 있지만, 종래의 피어슨 검정결과를 제시하고 있다. 본 연구는 복합표본설계에 의한 범주형자료의 동질성검정에 대한 실증분석을 통해, 종래의 피어슨 검정과 불편검정인 왈드검정, 표본설계를 반영한 비율추정치를 사용하는 피어슨 검정을 비교하였다. 분석결과, 종래의 피어슨검정은 표본설계를 반영하는 검정들에 비해 통계량 값이 매우 크고, 유의확률이 심각하게 작게 나타나는 것을 확인하였다. 복합표본설계를 반영하되 추정량의 분산을 아는 경우와 모르는 경우의 비교에서는 범주수, 설계효과행렬의 고유치들의 평균과 표준편차에 영향을 받는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 사용자와 시스템간 양방향 의사소통 방법을 가능하게 하는 확률 유사성척도 기반의 추천시스템을 제안한다. 본 시스템에서 활용한 알고리즘의 주요한 아이디어는 사용자가 제시한 상품 사양에 대한 선호정보를 사용하여 상품의 효용 범위를 구하고, 두 상품의 효용범위 값들 간의 유사도의 값으로서 겹침 확률을 계산한다. 앞에서 구해진 상품 간 유사도의 값을 사용하게 되면, 유사 정도가 가장 높은 상품들을 유사상품으로 등록하게 된다. 본 추천시스템은 개별 사용자 별로 제시된 정보를 사용하므로 차별화 된 추천이 가능해진다. 본 시스템을 활용하게 되면 상품 정보를 공유하는 기업들이 협업 전자상거래 프로세스를 수행할 수 있다. 협업 기업들은 협업을 위한 상품들을 등록하고 해당 상품들과 유사한 상품들을 각 기업의 유사상품 데이터베이스에 저장하여, 향후 유사상품 추천에 활용할 수 있다. 본 연구에서 제시된 유사상품 추천시스템은 웹기반의 응용시스템으로서 인터넷이 가능한 어떠한 환경에서도 수행될 수 있다. 본 연구에서 제시된 절차의 효과를 검증하기 위하여 사용자 실험을 수행하였다. 실험결과를 살펴보면 효용기반의 방법론이 정확도와 만족도 측면에서 상품추천 문제에 대한 하나의 효과적인 해결책으로 사용될 수 있다는 것이 검증되었다.
현대사회는 산업혁명 이후 물질적 풍요로움 속에 살고 있다. 한편 제품에 다양화에 따른 소비자들의 욕구도 다양화 되고 있다. 현대 소비자들은 과거와 달리 단순히 목적 지향적인 소비가 아니라 감성과 가치관을 충족시키는 개성적 소비로 트렌드가 바뀌고 있다. 그 대표적인 사례가 스타벅스다. 스타벅스는 매장 장식부터 시작해 전 세계 어느 매장이든 똑같은 자신들만의 매장 음악, 직원들의 서비스, 매력적인 커피 향 등으로 구성된 스타벅스만의 분위기를 파는 감성마케팅으로 오늘날 세계적인 커피 프랜차이즈로 성장했다. 이런 방법은 인간의 감성을 자극 하는 마케팅이기 때문에 눈에 보이지 않는 것을 인간의 감각이나 감성에 대입하여 호소하는 방식이다. 즉, 소비자들의 감성을 끌어 내어 제품에 대한 긍정적인 반응을 이끌어 내어 소비까지 이루어지게 하는 것이 감성마케팅의 매력이다. 제품이나 서비스에서 감성의 활용은 브랜드 이미지를 차별화하고 브랜드 로열티를 강화할 수 있는 핵심적인 방법이 되고 있다. 특히 소비자의 감동을 강하게 이끌어 내기 위해 고객서비스가 더욱 중요시 되고 있다. 무형의 서비스는 고객의 감동을 이끌어내는 최고의 수단이 되고 있다.
Recent automakers are trying to be more precise with the dimension check and moving parts to guarantee high quality and satisfy customer requirements. The aim of this paper is to investigate the design tolerance suitability of door operating mechanism linked arms, lever, and cam-shaft in a mobile air handling unit. These parts are complicated because doors, arms, lever and cam-shaft are connected nonlinearly in 3D. The current tolerance analysis method poses problems in design analysis because the moving doors are reasonably suitable for the AHU function. The 3-DCS analysis method provided useful results not only in establishing the inspection criteria for the quality control of products but also in enabling economical production. As a result, the vent door had $1.62^{\circ}{\sim}1.72^{\circ}$ and the defrost door had $0.84^{\circ}{\sim}0.9^{\circ}$ for the directly connected arms operating-type. For the lever connected arm operating-type, the foot door had $2.0^{\circ}{\sim}2.24^{\circ}$ tolerance, while the tolerance values satisfied the air flow volume distribution rate criteria in the AHU. Finally, the results have confirmed the design's tolerance suitability by using 3-DCS analysis at the early design stages. Reliability can be achieved by analyzing accumulated tolerance during the sub-parts assembly process and the moving mechanism linked especially by arms, lever, and cam-shaft.
빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.
Developed countries in agriculture like Netherlands, Belgium and England, have managed Green Care policy and project during the last decades. The needs in Green Care is also increasing as new growth power in rural area of Korea. This study investigated sites which are already operating as complex with Green Care theme. This study surveyed the operating conditions like type, scale, location pattern, purpose, customer and finance for cases of the complex. The period of the survey is from 2015. 8. 11 to 2015. 09. 10 for the 24 activated cases in aspect of operation and management. Among the 24 cases, 16 cases were classified as Green Care Complex which facilities are aggregated a place, and the other 8 cases as Green Care Cluster which are distributed at several places. The analysis result showed that there were apparent distinction among cases in total budget, costs of construction, capacity for guest, and the total number of annual visitors. Despite of the type and scale the accommodation cost, the number of workers, and amount of sales have small deviation in distribution of values, although the cases have various type of contents and scale of space. The result of this study can be used as data of bench marking to develop the Green Care Complex or Cluster in rural area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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