기업들이 심화된 경쟁체제 속에서 고객에 대한 보다 심층적인 이해를 필요로 하고 정보기술의 발달로 각 요소활동내용의 데이터화가 가능해짐에 따라 CRM으로 대변되는 고객 정보의 전략적 활용이 매우 중요하게 되었다. 이를 위해 기업은 고객에 대한 이해를 바탕으로 고객관리 및 마케팅을 수행하기 위한 필수적인 도구인 고객세분화를 수행하고 있다. 본 연구에서는 신용카드고객의 카드사용행태에 근거하여 서로 유사한 사용행태를 보이는 고객군으로 세분화하는 과정을 소개한다. 고객이 실제로 카드를 사용하면서 발생시킨 거래정보에만 의존하여 고객세분화를 수행하였으며 이는 마케팅의 관점에서 상당히 의미 있는 내용이라 볼 수 있다. 고객세분화를 위하여 데이터마이닝기법인 k-평균군집방법과 최장연결법에 의한 계보적 군집방법을 활용하였다
고객세분화는 기업이 관계하고 있는 고객을 이해하고 그 이해를 바탕으로 효과적인 고객관리를 수행하기 위해 필수적인 요소인데 데이터마이닝이 기업의 정보관리영역에 적극적으로 활용되면서 보다 과학적이고 최적화된 형태로 개발되고 있다. 본 연구에서는 신용카드고객 의 카드사용행태에 근거하여 각 고객을 서로 유사한 사용행태를 보이는 고객군으로 세분화하는 과정을 소개하였다. 고객이 실제로 신용카드를 사용하면서 발생시킨 거래정보에만 의존하여 고객세분화를 개발하였으며 이는 마케팅의 관점에서 상당히 의미있는 내용이 될 수 있다. 고객세분화의 개발을 위하여 데이터마이닝기법인 k-평균 군집방법과 최장연결법에 의한 계보적 군집방법을 단계적으로 활용하는 이단계 군집방법을 이용하였다.
본 논문에서는 싱글 야외 영상에서 날씨 분류를 위한 계층적 이미지 트리 모델을 정의하고, 영상의 밝기와 k-평균 세분화 영상을 이용한 날씨 분류 알고리즘을 제안하였다. 계층적 이미지 트리 모델의 첫 번째 레벨에서 실내와 야외 영상을 구분하고, 두 번째 레벨에서는 야외 영상이 주간, 야간 또는 일출/일몰 영상인지를 밝기 영상과 k-평균 세분화 영상을 이용하여 판단하였다. 마지막 레벨에서는 두 번째 레벨에서 주간 영상으로 분류된 경우 에지 맵과 안개 율을 기반으로 맑은 영상 또는 안개 영상인지를 최종 추정하였다. 실험 결과, 날씨 분류가 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었으며, 제안하는 방법이 주어진 영상에서 효과적으로 날씨 특징이 검출됨을 보였다.
본 논문에서는 인체의 골격 위치와 깊이 정보를 사용하여 주위 환경에 강건한 특성을 지니는 움직이는 사람 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저 영상 내에서 인체의 골격 위치를 검출한 다음 인체 골격의 중심이 될 수 있는 지점에 대해 인체의 평균적 깊이 범위 내에서 깊이 세분화를 수행한다. 그리고 깊이 세분화를 통하여 검출된 사람 영역의 후보군에 대해 윤곽선 기반의 움직임 검출기법을 사용하여 후보군 내에서 움직이는 사람에 해당하는 특징점을 검출한다. 마지막으로 잡음 제거 및 움직이는 사람에 해당하는 영역 검출을 위하여 개선된 깊이 세분화 과정을 수행한다.
제주도 화산회 토양중 용암류대지 지형에 대한 세분화 연구를 수행하였다. 용암류대지 지형으로 되어 있는 것이 매우 많은 토양통수를 차지하고 있으나, 많은 토양통이 용암류대지 지형으로 되어 있기 때문에 이를 세분화할 경우 훨씬 다양한 토양정보를 제공할 수 있기 때문이다. 용암류대지 지형의 세분화연구를 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 1. 용암류대지에 해당하는 토양 38개를 대상으로 해발별로 토양통을 구분하였다. 해발별 구분은 50m 미만, 50-200m, 200-400, 400m 이상으로 구분하였다. 2. 해발별로 구분된 용암류대지 지형을 해발 50m 미만은 용암류대지 하부, 50-200m는 용암류대지 중부, 200-400m와 400m 이상의 경우에는 용암류대지 상부로 세분화하였다. 3. 용암류대지를 세분화한 지형의 특성은 다음과 같다. 용암류대지하부 지형은 토성이 미사식양질 내지 식질, 배수등급은 다양하였으며, 평균유효토심은 75.3cm, 평균자갈함량은 11.6%, 평균경사는 7.2%, 저해인자는 다양하였고, 토양목도 다양하였다. 용암류대지 중부지형은 토성은 미사식양질 내지 미사사양질, 배수등급은 양호 내지 매우양호, 평균유효토심은 65.9cm, 평균자갈함량은 14.7%, 평균경사는 11.3%, 저해인자는 주로 화산회였으며, 토양목은 주로 Andisols과 Inceptisols이 분포하였다. 용암류대지상부지형은 토성은 미사식양질, 배수등급은 양호, 평균유효토심은 72.8cm, 평균자갈함량은 16.0%, 평균경사는 14.9%, 저해인자는 회산회와 석력이었으며, 토양목은 Andisols이 주로 분포하였다. 4. 수량성 향상 및 고품질 작물생산을 위하여 세분화된 용암류대지의 토양특성에 따른 토양관리가 필요하다.
현대 사회에서 영상은 멀티 디바이스 등에서 가장 효과적은 정보를 제공하며, 에지는 이러한 영상에서 중요한 특징 정보를 포함한다. 이와 같은 에지는 여러 응용분야에서 필수적인 전처리 과정으로 사용되며 우수환 에지 검출을 위해, 많은 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 널리 알려진 Sobel, Roberts 방법들은 구현이 간단한 반면, 처리 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법들의 문제점을 보완하기 위해, 세분화된 마스크의 영역 평균을 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 이를 기존의 방법들과 비교하였다.
경북 지역 농업기후 지대를 미질 및 식미치를 근거로 하여 다시 세분화된 지대를 설정하고자 2002년부터 2004년까지 3년간 경북 전 지역에서 가장 많이 재배되고 있는 품종 중 중만생종인 일품벼, 주남벼, 남평벼, 중생종인 화영벼, 조생종인 오대벼를 재배하고 있는 논 513개소의 쌀을 수집하여 분석 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 지대별 식미치의 평균은 동해안 남부지대가 67.6로 다른 지대에 비해 약간 낮았으며, 완전미 비율은 동해안 남부지대 및 동해안 중부지대가 각각 $87.3\%,\;88.2\%$로 낮았으며 변이계수도 각각 $8.2\~8.3\%$로 높았다. 단백질 함량은 동해안 중부지대가 $8.0\%$로 다른 지대에 비해 약간 높았고, 변이계수도 $8.8\%$ 높았다. 2. 특정지역을 세분하여 쌀 품질을 조사해보면 전체 평균의 변이계수보다 높게 나타나는 지역과 낮게 나타나는 지역으로 뚜렷하게 구분된다. 변이 계수가 크다는 것은 특정 지역 내에서도 쌀 품질의 세분화된 지역간 차이가 심하므로 고품질 쌀 생산을 위해서는 세분화된 벼 재배 구역 설정하여 적지적작의 정밀농업이 필요하였다. 3. 식미치를 근거로 세분화된 지대의 쌀 품질 요인에 대한 연차 간 변이계수는 기존 농업기후지대의 변이계수보다 상당히 낮아져, 세분화된 지대별 고품질 쌀 생산을 위한 특정 지역의 정밀 기술 개발 및 보급의 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료되었다.
K-평균 군집화(K-means clustering)는 고객 세분화(customer segmentation) 등 데이터 마이닝에서 중요한 한 몫을 하는 비지도 학습방법 (unsupervised learning method)이다. K-평균 군집화가 재현성(reproducibility)이 있는가를 보기 위하여, 다수의 기존 연구에서는 관측 자료를 2개 셋으로 나눈 자료 분할(data partitioning) 방법이 활용되고 있다. 본 교신에서 우리는 이보다 개념적으로 명확한 새로운 자료 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 관측 자료를 3개 셋으로 나누어 그 중 2개 자료 셋을 독립적인 군집화 규칙을 생성하는 데 사용하고 나머지 1개의 자료 셋을 규칙간 일치성을 테스트하는데 사용한다. 또한 2개의 군집화 규칙간 일치성 평가를 위한 지표로서 엔트로피 기준의 환용 방법을 제시한다.
일반적으로 중국어의 명사구는 최단명사구, 기본명사구 최장명사구로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구조를 파악하고 문장의 정확한 지배용언을 찾아내는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 특성에 따라 5개의 클래스로 세분화된 문장부호를 학습자질로 사용하여 최장명사구 자동식별을 진행한다. 제안된 기법은 평균길이가 4인 최장명사구의 식별실험에서 기본모델(baseline)보다 $4.5\%$ 향상된 평균 $85.1\%$의 우수한 F-measure 성능을 보인다.
명사구는 기본명사구와 최장명사구로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구문구조를 파악하고 문장의 정확한 지배용언을 찾아내는데 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 확장된 청크(chunk) 개념과 다섯 개의 클래스로 세분화된 문장부호 정보를 사용한 최장명사구 식별 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기본모델(baseline)보다 4.05% 향상된 평균 88.63%의 우수한 F-measure 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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