• 한국의류학회지
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• 제36권6호
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• pp.616-630
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• 2012

This study examines the impact of consumer knowledge and familiarity with private label brands (PLBs) on perceptions and preferences toward PLBs and patronage intentions; in addition, it examines the incremental effects of a department store image over consumer knowledge and familiarity with perceptions, preferences, and patronage intentions. This study focused on midscale department store PLBs of apparel products and middle age consumers between the ages of 30 and 50 who are the main consumer group of private label brands of apparel products. A structured questionnaire was developed and data were collected from a convenience sample of 257 female consumers between the ages of 35 and 54, living in the Southeastern United States. A factor analysis identified the dimensions of department store image constructs; in addition, a hierarchical regression and multiple regression analyses examined the hypotheses. Consumer knowledge and familiarity with PLBs at department stores is recognized as a major determinant to shape consumer perceptions of and preferences for the PLBs as well as patronage intentions. The present study reveals the significant incremental effect of a store image on consumer preferences, perceptions, and patronage intentions beyond that explained by consumer knowledge and familiarity about PLBs. The study reveals that, among four store image constructs, the store atmosphere and store service factors had significant positive effects on consumer perceptions of PLBs. Store service and atmospheric aspects also affect consumer patronage intentions toward PLBs. The price factor shows a significant and positive influence on the preference consumers have for PLBs, but not on perceptions and patronage intentions. This study has practical implications for department store executives and managers on how to allocate resources in order to increase positive consumer perceptions toward PLBs, preferences over other brands, and patronage intentions of PLBs at a store as well as how to create effective store environments to promote PLBs.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권2호
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• pp.251-261
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• 2001

인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에는 많은 부하가 걸리고 있으며 스위칭 기술은 라우팅 보다 빠르게 데이터를 전송하면서 라우터 병목 현상을 줄일수 있다. 따라서 IP 라우팅에 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트워크가 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술 중 데이터 기반 레이블 스위칭에서는 흐름 분류와 캐쉬 테이블 관리가 중요하다. 흐름 분류는 패킷을 스위칭으로 전송할 것인지 그렇지 않으면 기존 라우팅으로 전송할 것인지를 결정하는 부분인데 이러한 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하는 곳이 캐쉬 테이블이다. 이런 캐쉬 테이블이 크면 클수록 많은 패킷을 스위칭 할 수 있고 스위칭 설정 비용을 줄일 수 있기 때문에 캐쉬 테이블은 클수록 좋으나 라우터 자원에 의해 제약을 받으므로 적절한 캐쉬 테이블 관리가 필요하다. 따라서 효율적인 캐쉬 테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 요구되어 진다. 본 논문에서는 레이블 스위칭을 위한 여러 캐쉬 대체 기법들을 소개하고 제안한다. 첫째로 스위칭 용량에 한계가 없을 경우 FIFO, LFC, LRU,기법을 평가하고 우선순위 LRU 가중치 우선순위 LRU 기법을 제안한다. 둘째로 스위칭 용량에 한계가 있을 경우 LFC-LFC, LFC-LRU, LRU-LFC, LRU-LRU 기법이 한계가있을 경우 LRU-가중치 LRU 기법이 가장 나은 성능을 보였다

• 대한임상독성학회지
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• 제3권2호
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• pp.71-78
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• 2005

Purpose: The morbidity of pesticides are largely related with accidental ingestion in human. The four principal ideals of clarity, completeness, conformity and consistency of label are important to make a correct usage and prevent unnecessary health risk. The aim of this study is to evaluate the appropriateness of pesticides labelling practice in Korea. Methods: The photographic label images of pesticide products were gathered through visiting thirteen manufacturers that produce pesticide products in Korea. We scored labelling practice by guidelines of Food and Agriculture Organization of the United Nations in 1995. Results: From August 2005 to November 2005, we gathered 1,296 label images of pesticide and $58.3{\%}$ (755/1,296) of images were scored by check lists for reviewing label content. The average score of four check list categories was $71.9{\pm}2.2$. Each categorical score were $91.7{\pm}0.9$ for the information appearing on the label, $31.3{\pm}0.0$ for safety precaution, $77.7{\pm}2.0$ for instructions for use, $87.0{\pm}8.7$ for general configurations. In safety precaution, the sentence of keeping locked up the product and two mandatory safety pictograms were missed in all label images. In general configurations category, there was score difference in product package types between bottle and bag container ($85.1{\pm}9.0$ vs. $90.3{\pm}7.2$, p < 0.01). Conclusion: Although there was no comparable previous data, the score of safety precaution was lowest than other categories because the two mandatory safety pictograms and locked up warning sentence were missed. In general configurations, the colour contrast was more inappropriate in the labels on bottle than bag container.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권3호
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• pp.629-636
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• 2007

A kernel type semi-supervised estimate is proposed. The proposed estimate is based on the penalized least squares loss and the principle of Gaussian Random Fields Model. As a result, we can estimate the label of new unlabeled data without re-computation of the algorithm that is different from the existing transductive semi-supervised learning. Also our estimate is viewed as a general form of Gaussian Random Fields Model. We give experimental evidence suggesting that our estimate is able to use unlabeled data effectively and yields good classification.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.103-110
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• 2019

A patent contains detailed information of the developed technology and is published to the public. Thus, patents can be used to overcome the limitations of traditional technology trend research and prediction techniques. Recently, due to the advantages of patented analytical methodology, IP R&D is carried out worldwide. The patent is big data and has a huge amount, various domains, and structured and unstructured data characteristics. For this reason, there are many difficulties in collecting and researching patent information. Patent research generally writes the Search formula to collect patent documents from DB. The collected patent documents contain some noise patents that are irrelevant to the purpose of analysis, so they are removed. However, eliminating noise patents is a manual task of reading and classifying technology, which is time consuming and expensive. In this study, we propose a model that automatically classifies The Noise patent for efficient patent information research. The proposed method performs Patent Embedding using Word2Vec and generates Noise seed label. In addition, noise patent classification is performed using the Random forest. The experimental data is published and registered with the USPTO among the patents related to Ocean Surveillance & Tracking Network technology. As a result of experimenting with the proposed model, it showed 73% accuracy with the label actually given by experts.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.120-128
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• 2002

최근 인터넷 방송이나 VOD와 같은 대용량 데이터 서비스에 대한 이용이 보편화되면서 네트？의 트래픽이 급증하고 있다. 이에 따라 발생하는 서비스의 지연문제를 해결하기 위해 대역폭의 확장뿐 아니라 망의 확장성을 해결할 수 있는 방안들이 모색되고 있다. 이러한 방안의 하나로서 MPLS는 망의 확장성과 고속의 라우팅을 지원하는 장점이 있으나 모든 패킷은 입구 노드에서 출구 노드까지 LSP가 설정 되기 전까지 지연이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 지연 문제를 해결하기 위해 데이터가 MPLS 도메인을 거쳐 가야 할 경우 입구노드에서 출구 노드까지의 홉수에 따라 서로 다른 레이블 할당 기법을 사용하는 방안을 제안한다. 또한 제안된 방안을 사용했을 경우 어느 정도의 지연 감소를 얻을 수 있는지를 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.182-190
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• 2021

Deep learning is an advanced technology for large-scale data analysis, with numerous promising cases like image processing, object detection and significantly more. It becomes customarily to use transfer learning and fine-tune a pre-trained CNN model for most image recognition tasks. Having people taking photos and tag themselves provides a valuable resource of in-data. However, these tags and labels might be noisy as people who annotate these images might not be experts. This paper aims to explore the impact of noisy labels on fine-tuning pre-trained CNN models. Such effect is measured on a food recognition task using Food101 as a benchmark. Four pre-trained CNN models are included in this study: InceptionV3, VGG19, MobileNetV2 and DenseNet121. Symmetric label noise will be added with different ratios. In all cases, models based on DenseNet121 outperformed the other models. When noisy labels were introduced to the data, the performance of all models degraded almost linearly with the amount of added noise.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.664-671
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• 2023

최근 다양한 거대 언어모델(Large Language Model)들이 개발되면서 프롬프트 엔지니어링의 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퓨삿 학습 환경에서 개체명 인식의 성능을 높이기 위해서 제안된 템플릿이 필요 없는 프롬프트 튜닝(Template-free Prompt Tuning) 방법을 이용하고, 이 방법에서 사용된 라벨 단어 집합 생성 방법에 Maximal Marginal Relevance 알고리즘을 적용하여 해당 개체명에 대해 보다 다양하고 구체적인 라벨 단어 집합을 생성하도록 개선하였다. 실험 결과, 'LOC' 타입을 제외한 나머지 개체명 타입에서 'PER' 타입은 0.60%p, 'ORG' 타입은 4.98%p, 'MISC' 타입은 1.38%p 성능이 향상되었고, 전체 개체명 인식 성능은 1.26%p 향상되었다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 라벨 단어 집합 생성 기법이 개체명 인식 성능 향상에 도움이 됨을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제27권2호
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• pp.219-225
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• 2000

적절한 이동 인터넷 서비스를 제공하기 위해서는 IP의 이동성을 제공하는 Mobile IP의 지원이 필요하며 이를 위한 서비스 네트웍의 구축을 위해서는 속도, 확장성 그리고 서비스 제공능력이 뛰어난 IETF(Internet Engineering Task Force)의 MPLS(Multi-protocol Label Switching)로 구성이 바람직하다. 본 논문은 현재 MPLS표준화에서 이동성을 지원하는 노력을 하고있지 않은 상태에서 Mobile IP를 효율적으로 수용하는 MPLS 구조를 제시한다. 제시하는 구조는 Mobile IP의 등록 메시지와 MPLS 레이블의 분배를 결합하여 망 내의 터널링 시 3계층의 캡슐화가 아닌 2계층을 터널링을 활용하여 헤더의 남용을 막고 홈 에이전트로 유입되는 패킷들이 이동성 바인딩 리스트를 참조하지 않고 지연 없이 망 내로 터널링 될 수 있는 구조를 보여준다. 제시하는 구조는 특히 무선 망과의 연동과 인터넷과의 연동 기능을 수행하는 IMT-2000망에서 이동 인터넷을 위한 서비스 패킷 망의 기본 구조로 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.33-43
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• 2022

지식 그래프 및 단백질 상호 작용과 같은 실제 데이터에서 개체들과 개체들의 관계 및 구조를 나타내기 위해 레이블 그래프를 사용한다. IT의 급속한 발전과 데이터의 폭발적인 증가로 사용자에게 관심 있는 정보를 제공하기 위한 서브 그래프 매칭 기술이 필요하다. 본 논문은 레이블의 의미적 유사성과 그래프 구조 차이를 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 레이블 의미적 유사도를 고려하기 위하여 FastText을 활용한 학습 모델을 이용한다. 레이블 간 의미적 유사도를 미리 계산한 LSG(Label Similarity Graph)를 통해 처리 속도의 효율을 높인다. LSG를 통해 레이블이 정확하게 일치해야 확장이 가능한 기존 연구의 한계를 해결한다. 2-hop까지 탐색을 수행함으로써 질의 그래프에 대한 구조적 유사성을 지원한다. 매칭된 서브 그래프는 유사도 값 기반으로 Top-k 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위하여 다양한 성능평가를 수행한다.