Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.10a
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pp.89-92
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2000
The purpose of this thesis is to investigate the information content of commercial paper credit rating changes of Korean firms. The result shows neither sinificant daily abnormal returns nor significant cumulative daily abnormal returns over the test window. This ind icates that commercial paper rating changes are not informative to investors. A sensitivity analysis conducted for the portfolio of subsample shows a similar result. This thesis, however, may contribute to the better operation of Korean financial market by providing several directions to establish credit-based financial transactions.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.55-57
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2003
소프트웨어 시장의 요구가 빠르게 변화됨에 따라서 소프트웨어 프로젝트의 관리가 비용, 스케줄, 품질의 관점에서 절충하는 문제가 제기되고 있다. 소프트웨어 개발 업체들은 적은 개발비용으로 사용자의 기대를 만족시키는 고품질의 소프트웨어를 단기간에 출시하고자 많은 노력을 기울이고 있으며, 소프트웨어 제품과 프로세스를 관리하고 예측할 수 있는 능력을 확보하고자 노력하고 있다. 본 논문에서는 CMM의 성숙도 단계를 구현하기 위해 달성해야하는 핵심영역인 KPA 성숙도 설문서의 rating 보정을 통해서 KPA 설문의 결함을 추출하고, 원인분석을 통한 결함분석 모델을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.106-108
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2004
링크 구조를 이용하는 대표적인 알고리즘인 HITS는 링크 정보를 이용하여 Authority와 Hub rating을 구하는 알고리즘이다. 그러나 HITS에서는 중요도와는 관계없이 단순히 링크만을 많이 갖는 page의 Authority와 Hub rating이 비정상적으로 높게 계산되는 문제점이 있어 이를 해결하기 위한 연구들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 연구들의 결과를 개선시키기 위해 Authority와 Hub rating의 단순한 합이 아닌, 평균과 priority를 적용하였다. 정확도를 측정하는 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 방법보다 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.414-416
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2022
비디오 월 컨트롤러의 멀티스크린에 여러 영상을 동시에 표출하는 경우 운영자는 표출할 영상들을 미리 설정해두고 필요할 때 이를 불러와서 표출한다. 비디오 월 컨트롤러의 운용 상황에 따라 표출하는 영상이 달라질 수 있지만, 관련성이 높은 영상들로 레이아웃을 구성하여 표출하는 것이 일반적인 운용 방식이다. 등록되어 있는 영상의 개수가 많지 않은 소규모의 시스템에서는 영상을 선택하고 설정하는 작업이 간단하지만, 영상의 개수가 늘어날수록 영상의 설정과 관리에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 Implicit Rating과 워드투벡터를 이용하여 비디오 월 컨트롤러에 표출할 영상을 자동으로 설정하는 모델을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.3
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pp.605-615
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2017
Recently, financial supervisory authority of Korea and international credit rating agencies have been concerned about a stand-alone rating that is calculated without incorporating guaranteed support of parent companies. Guaranteed by parent companies, most foreign subsidiaries keeps good credit rate in spite of weak financial status. However, what if the parent companies stop supporting the foreign subsidiaries, they could have a probability to go bankrupt. In this paper, we have validated a credit rating model through statistical measurers such as performance, calibration, and stability for Korean companies owning foreign subsidiaries.
The aims of this study are 1) to construct a database using geostatistics and Geographic Information System (GIS), and 2) to derive the spatial relationships between manganese nodule abundance and other geological factors such as metal grade, slope, water depth, topography, and acoustic characteristics of the sub-bottom. Using GIS, it is possible to analyze a large amount of data efficiently, and to maximize the practical application, to increase specialization, and to enhance the accuracy of the analyses. The greater the copper and nickel grade, the higher the rating. The distribution pattern of nickel grade is similar to that of copper grade. The slopes are generally less than $3^{\circ}$ except for seamounts and cliff areas. The rating shows no correlation with slope. The rating is highest for slopes between 2.5 and $3.5^{\circ}$ in block N1 and between 4.0 and $4.5^{\circ}$ in block N3. The topography is classified into five groups: seamount, hill crest, hill slant, hill base or plain, and seafloor basin or valley. The rating proves lowest for seamount and hill crest. Our results show that the rating increases with the water depth in the study area. Nodule abundance dose not show any significant relationship with the thickness of the upper transparent layer in the study area.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2007.02a
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pp.190-196
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2007
With the rapid development of electronic commerce, online reputation management systems are of increasing importance in building trust and managing risk. Reputation rating mode and aggregating method are the most crucial parts of a reputation management system. In this paper, we analyze the merits and disadvantages associated with the rating mode and aggregating approach of current reputation management systems, and put forward some suggestions. These suggestions are helpful in improving current reputation management systems and developing new reputation management systems.
In this paper, we propose the LAR_CF, latent attribute rating-based collaborative filtering, that is robust to data sparsity problem which is one of traditional problems caused of decreasing rating prediction accuracy. As compared with that existing collaborative filtering method uses a preference rating rated by users as feature vector to calculate similarity between objects, the proposed method improves data sparsity problem using unique attributes of two target objects with existing explicit preference. We consider MovieLens 100k dataset and its item attributes to evaluate the LAR_CF. As a result of artificial data sparsity and full-rating experiments, we confirmed that rating prediction accuracy can be improved rating prediction accuracy in data sparsity condition by the LAR_CF.
With an increase in the scale of recommender systems, users' rating data tend to be extremely sparse. Some methods have been utilized to alleviate this problem; nevertheless, it has not been satisfactorily solved yet. Therefore, we propose an effective pre-rating method based on users' dichotomous preferences and average ratings fusion. First, based on a user-item ratings matrix, a new user-item preference matrix was constructed to analyze and model user preferences. The items were then divided into two categories based on a parameterized dynamic threshold. The missing ratings for items that the user was not interested in were directly filled with the lowest user rating; otherwise, fusion ratings were utilized to fill the missing ratings. Further, an optimized parameter λ was introduced to adjust their weights. Finally, we verified our method on a standard dataset. The experimental results show that our method can effectively reduce the prediction error and improve the recommendation quality. As for its application, our method is effective, but not complicated.
Recently, with the development of mobile devices and near field communication, mobile P2P networks have been actively studied to improve the limits of the existing centralized processing system. A peer has limited components such as batteries, memory and storage spaces in mobile P2P networks. The trust of a peer should be discriminated in order to share reliable contents in mobile P2P networks. In this paper, we propose a trust discrimination scheme considering limited resources in mobile P2P environments. The proposed scheme discriminates the trust of a peer by direct rating values using the rating information of the peer and indirect rating values by the other peers. The recent update time is included in the rating information. The proposed scheme reduces the redundant rating information by comparing the recent update times of the rating information. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme reduces the number of messages and improves the accuracy of trust over the existing scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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