This study has the purpose to measure the multidimensional poverty in Korea by the counting approach which was theorized by Alkire and Foster to overcome problems of unidimensional approach, union method and intersection method for the identification of the multidimensional poor. By the counting approach applying to Welfare Panel in Korea during 2006-2008, the head-count ratio of the multidimensional poverty was measured. When 3 dimensions are applied as a dimension poverty line, the multidimensional poverty rate was 20% in 2008. It was due to broad deprivations in assets, social securities, income and health. Vulnerable classes such as single parent families, low-education level group, the aged, economically non-active population were among the severe poverty rates, which were reaching around 50%. The analysis reveals the possible alternative to change the present public assistance program to the robust approach of multidimensional poverty measurement, the counting approach. Social policies to reduce poverty in Korea would gain expected positive outcome with the various approaches based on the concepts of multidimensional poverty.
This paper purports to uncover the underlying attributes used by customers to gauge service quality. Data was collected by administering questionnaires to 50 respondents and then analyzed by using Multidimensional Scaling methodology. The findings indicate that there are two primary dimensions to service quality. This analysis helped determine us two alternatives to naming the dimensions. Experience properties of service and Price value of the service, or Responsiveness of service provider employees and Reliability of service providers.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2004.04a
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pp.639-645
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2004
This paper purports to uncover the underlying attributes used by customers to gauge service quality. Data was collected by administering questionnaires to 50 respondents and then analyzed by using Multidimensional Scaling methodology. The findings indicate that there are two primary dimensions to service quality. A considerable analysis helped determine two alternatives to naming the dimensions: Experience properties of service and Price value of the service, or Responsiveness of service provider employees and Reliability of service providers.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.93-97
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2002
In this paper, we propose personalized recommendation techniques based on multidimensional scaling (MDS) method for Business to Consumer Electronic Commerce. The multidimensional scaling method is traditionally used in marketing domain for analyzing customers' perceptional differences about brands and products. In this study, using purchase history data, customers in learning dataset are assigned to specific product categories, and after then using MDS a positioning map is generated to map product categories and alternative advertisements. The positioning map will be used to select personalized advertisement in real time situation. In this paper, we suggest the detail design of personalized recommendation method using MDS and compare with other approaches (random approach, collaborative filtering, and TOP3 approach)
The Journal of Information Technology and Database
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v.8
no.2
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pp.91-101
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2001
Previous research efforts on performance evaluation of multidimensional indexes typically have used synthetic data sets distributed uniformly or normally over multidimensional space. However, recent research research result has shown that these hinds of data sets hardly reflect the characteristics of multimedia database applications. In this paper, we discuss issues on generating high dimensional data and query sets for resolving the problem. We first identify the features of the data and query sets that are appropriate for fairly evaluating performances of multidimensional indexes, and then propose HDDQ_Gen(High-Dimensional Data and Query Generator) that satisfies such features. HDDQ_Gen supports the following features : (1) clustered distributions, (2) various object distributions in each cluster, (3) various cluster distributions, (4) various correlations among different dimensions, (5) query distributions depending on data distributions. Using these features, users are able to control tile distribution characteristics of data and query sets. Our contribution is fairly important in that HDDQ_Gen provides the benchmark environment evaluating multidimensional indexes correctly.
We consider here the problem of spectral estimation of multidimensional wide sense stationary (WSS) random process. A method, employing a special difference equation of correlation function, is proposed to solve the problem of multidimensional spectral estimation. In this approach, the special difference equation of correlation function is derived by modal decomposition method. Maximum likelihood estimator and Kalman filter are used to estimate the model parameters of the difference equation and the decomposed spectral residues. An algorithm is presented to estimate the multidimensional spectral density. According to the result of the simulation, these methods are feasible to estimate the spectral density of WSS process, which is realized by finite dimensional multivariable lineal system driven by white noise.
Since it is hard to use GPS for tracking mobile user in indoor environments, much research has focused on techniques using existing wireless local area network infrastructure. Signal strength received at a fixed location is not constant, so fingerprinting approach which use pattern matching is popular. But this approach has to pay additional costs to determine user location. This paper proposes a new approach to find user's location efficiently using an index scheme. After analyzing characteristics of RF signals, the paper suggests the data processing method how the signal strength values for each of the access points are recorded in a radio map. To reduce computational cost during the location determination phase, multidimensional indexes for radio map with the important information which is the order of the strongest access points are used.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.400-407
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2022
Innovations significantly affect the efficiency of the socioeconomic systems of the regions, acting as a system-forming element of their development. Modern models of economic development also consider innovation activity, intellectual potential, knowledge as the basic factors for stimulating the economic growth of the region. The purpose of the study is to develop methodological foundations for evaluating the effectiveness of a regional innovation system based on a multidimensional analysis of its effects. To further study the effectiveness of RIS, we have used one of the methods of multidimensional statistical analysis - canonical analysis. The next approach allows adding another important requirement to the methodological provision of evaluation of the level of innovation development of industries and regions, namely - the time factor, the formalization of which is realized in autoregressive dynamic economic and mathematical models and can be used in our research. Multidimensional Statistical Analysis for RIS effectiveness estimation was used to model RIS by typological regression. Based on it, multiple regression models were built in groups of regions with low and relatively high innovation potential. To solve the methodological problem of RIS research, we can also use the approach to the system as a "box" with inputs and outputs.
We suggest a method for generating multidimensional random tables based on the log-linear models. A linear combination approach by Lee(1997) is applied to get the joint distribution with the well known Pearson chi-squared statistics. We can generate completely associated joint distributions which have the fixed association among three variables by using the suggested method. Therefore the method can be extended to more higher dimension than the three dimensional tables.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.19
no.2
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pp.103-110
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2014
Engineering changes are indispensable engineering and management activities for manufactures to develop competitive products and to maintain consistency of its product data. Analysis of engineering changes provides a core functionality to support decision makings for engineering change management. This study aims to develop a method for analysis of engineering changes based on On-Line Analytical Processing (OLAP), a proven database analysis technology that has been applied to various business areas. This approach automates data processing for engineering change analysis from product databases that follow an international standard for product data management (PDM), and enables analysts to analyze various aspects of engineering changes with its OLAP operations. The study consists of modeling a standard PDM database and a multidimensional data model for engineering change analysis, implementing the standard and multidimensional models with PDM and data cube systems and applying the implemented data cube to core functions of engineering change management, the evaluation and propagation of engineering changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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