• 한국의류학회지
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• 제46권5호
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• pp.868-889
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• 2022

Fashion companies are using a big data approach as a key strategic analysis to predict and forecast sales. This study investigated the effectiveness of the past sales, web search volume, information amount, brand promotion, and the advertising endorser on the sales forecasting model. The study conducted the autoregressive distributed lag (ARDL) time series model using the internal and external social big data of a national fashion brand. Results indicated that the brand's past sales, search volume, promotion, and amount of advertising endorser information amount significantly affected the sales forecast, whereas the brand's advertising endorser search volume and information amount did not significantly influence the sales forecast. Moreover, the brand's promotion had the highest correlation with sales forecasting. This study adds to information-searching behavior theory by measuring consumers' brand involvement. Last, this study provides digital marketers with implications for developing profitable marketing strategies on the basis of consumers' interest in the brand and advertising endorser.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.183-186
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• 2003

Hybrid genetic algorithms (HGAs) have been studied as various ways. These HGAs usually use both the global search property of genetic algorithm (GA) and the local search one of local search techniques. One of the general types, when constructing HGAs, is to incorporate a local search technique into GA loop, and then the local search technique is repeated as many iteration number as the loop. This paper proposes a new HGA with a conditional local search technique (c-HGA) that does not be repeated as many iteration number as GA loop. For effectiveness of the proposed c-HGA, a conventional HGA and GA are also suggested, and then these algorithms are compared with each other in numerical examples,

• 정보관리학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-80
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• 1999

본 연구는 자연어 비불리언 탐색에서 탐색결과에 근거하여 질의를 수정, 확장, 결합하여 검색효과를 향상시키는 시스템들을 개념모델별로 성능을 고찰하고, 성능에 영향을 끼치는 요소들을 분석하여, 이론적인 개념의 틀을 제시하였다. 용어의 가중치기법, 문헌의 순위화방법, 용어선정알고리즘, 질의확장에 사용된 문헌수와 용어수, 적합성판정정보의 출처 및 척도, 배움표본의 크기, 부적합문헌정보의 사용여부, 용어확장방법, 질의의 크기, DB의 종류와 크기 등에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.632-635
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• 2002

본 연구는 학교에서 얻어지는 교사들의 경험을 바탕으로 인터넷을 통한 학생상담의 효율성 증대를 위한 상담 사례 검색 시스템을 구축하는데 있다. 이 시스템은 관리자 모듈과 사용자 모듈로 구성되어 있다. 사용자 모듈은 상담사례 검색 및 입력, 게시판, 자료실 등을 이용할 수 있게 되어 있으며, 관리자 모듈은 자료 관리와 회원 관리 기능을 제공한다. 본 상담사례 검색 시스템은 학생 상담의 성공 확률을 증대시킬 수 있다. 교사가 인터넷을 이용하여 그들의 상담사례를 원격지에서도 쉽게 공유할 수 있기 때문이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.193-199
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• 2013

본 논문에서는 정보검색 시스템 사용자가 자신의 잠재적 정보욕구를 질의어로 표현하고, 원하는 정보가 검색될 수 있도록 사용자 검색이력 기반의 잠재적 질의어 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 검색 질의어를 기반으로 기존 사용자들의 검색이력과의 연관관계를 분석하고, 사용자 잠재적 정보욕구를 추출하였다. 추출된 잠재적 정보욕구는 추천 질의어로 표현되어 사용자에게 추천된다. 본 논문에서는 제안한 시스템의 효용성 분석을 위하여 27,656건의 검색이력 데이터를 이용하여 행동실험을 실시하였다. 실험결과 피험자들은 제안한 시스템을 사용할 때 일반 검색엔진을 사용할 때 보다 높은 통계적으로 유의미한 만족도를 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.857-862
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• 2004

This paper analyzes properties of the recently developed nonlinear optimization method, Dynamic Encoding Algorithm for Searches (DEAS) [1]. DEAS locates local minima with binary strings (or binary matrices for multi-dimensional problems) by iterating the two operators; bisectional search (BSS) and unidirectional search (UDS). BSS increases binary strings by one digit (i.e., zero or one), while UDS performs increment or decrement to binary strings with no change of string length. Owing to these search routines, DEAS retains the optimization capability that combines the special features of several conventional optimization methods. In this paper, a special feature of BSS and UDS in DEAS is analyzed. In addition, a effective global search strategy is established by using information of DEAS. Effectiveness of the proposed global search strategy is validated through the well-known benchmark functions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.75-82
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• 2010

본 논문은 불확실한 객체의 영상 정보를 객체의 에지 특징정보를 이용하여 내용기반검색기법으로 CBIRS/EFI을 제안했다. 특히 객체의 부분 영상 정보의 경우 효율적으로 검색하기 위해 객체의 특징 정보 중 윤곽선 정보와 색체정보 추출하여 검색기법이다. 이를 실험하기 위해 지하 주차장의 차량 이미지를 캡처한후 객체의 특징 정보를 위한 차량의 측면 에지 특징 정보를 추출하였다. 검색하고자하는 원 영상과 특징 추출한 영상을 분석 결과와 최종 유사도 측정 결과에 의해 내용기반 검색을 적용하는 시스템으로, 기존 특징 추출 내용 기반 영상 검색 시스템인 FE-CBIRS 시스템에 비해 검색율의 정확성과 효율성을 향상 시키는 기능이 보완되었다. CBIRS/EF시스템의 성능평가는 차량의 색상 정보와 차량의 에지 추출 특징 정보를 적용하여 영역 특징정보를 검색하는 과정에서 색상 특징 검색 시간, 모양 특징 검색 시간과 검색 율을 비교 했다. 차량 에지 특징 추출률의 경우 91.84% 추출하였고, 차량 색상 검색 시간, 모양 특징 검색시간, 유사도 검색시간에서 CBIRS/EFI가 FE-CBIRS 보다 평균 검색시간이 평균 0.4~0.9초의 차이를 보고 있어 우수한 것으로 증명되었다.

• 정보관리학회지
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• 제20권2호
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• pp.199-217
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• 2003

본 연구에서는 웹기반 정보검색시스템을 사용함에 있어 이용자 편의성을 최적화할 수 있는 검색 인터페이스 표준 용어를 제안하였다. 이를 위해 국립중앙도서관을 비롯하여 주요 전문 정보를 제공하고 있는 기관의 웹페이지를 조사. 분석하였다. 분석한 결과에 근거하여 웹기반 정보검색시스템에서 사용자 오류와 혼란을 최소화하고 검색 편의성을 극대화할 수 있는 표준 용어를 제안하였다. 제안의 기준은 해당 용어의 사용빈도와 의미를 활용하였다. 분석은 검색관련 기본 모듈을 비롯하여 검색범위설정 모듈, 이용자 지원 모듈에서 사용된 용어 가운대 최소 50%이상의 기관에서 제공하는 기능에 존재하는 용어만을 대상으로 하였다. 본 연구의 결과는 웹 기반 검색화면 설계 및 구축 전문가에게 검색 관련 용어선정을 위한 표준 자료로 활용될 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권4호
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• pp.239-267
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• 2022

본 연구에서는 Kuhlthau의 ISP 모형을 토대로 청소년의 정보탐색과정에 대한 인식과 그 과정에서 경험하는 불안감과 중재의 필요성을 조사하고, 구조방정식 모형을 이용하여 각 요인의 관계를 분석하였다. 또한 실험집단을 대상으로 스캐폴딩 전략을 적용한 수업을 전개하여 그 효과성을 검증하였다. 주요 연구 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 정보탐색과정(ISP)에서 학습자가 느끼는 불안감과 중재의 필요성을 조사한 결과, 표현 단계에서 불안감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 정보수집, 표현, 평가 단계에서 중재의 필요성에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 정보탐색과정(ISP)에서 학습자가 느끼는 불안감과 중재의 필요성을 각 변인을 통제하여 조사한 결과, 학년별(1학년과 2학년), 지역별(수도권과 강원권) 차이가 일부 확인되었다. 셋째, 통제집단과 실험집단을 대상으로 대응표본 t-검정과 공분산 분석을 실시한 결과, 실험집단의 불안감과 중재의 필요성이 통계적으로 유의하게 감소한 것으로 확인되었다. 본 연구는 정보탐색과정에 적합한 스캐폴딩 전략을 교육 현장에 적용하기 위한 실제적인 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.288-292
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• 2016

In this paper, we propose an infrared image based human victim recognition method for a search and rescue robot in dark environments, like general disaster situations. For recognizing a human victim, an infrared camera on a RGB-D camera, Microsoft Kinect, is used. The contrast and brightness of the infrared image are first improved by histogram equalization, and the noise on the image is removed by morphological operation and Gaussian filtering. For recognizing a human victim, the binarization and blob labeling methods are applied to the improved image. Finally, for verifying the effectiveness and feasibility of the proposed method, an experiment for human victim recognition is carried out in a dark environment.