Team-members may have diverse backgrounds and characteristics and such diversity is getting increased in teams in terms of demographics(gender, age, and educations) and capabilities(knowledge, skills, and experiences). A meta-analysis of the last 40 years studies, however, concluded that diversity in teams does not have the consistent main effect on team performances. On the other hand, according to theories of selection and socialization, similarity in values, backgrounds, and experiences buttress the positive and effective working environment. Therefore, we conduct an empirical study in favor of similarity in work teams for the sake of team effectiveness. We investigated the importance of the similarity of team-members on IT team effectiveness. Two aspects of similarity, demographic and cognitive, were considered together. The shared mental model(SMM) was introduced as the representative construct for the cognitive similarity. We found that SMM is more important than the demographic similarities on team effectiveness.
기회적 네트워크(Opportunistic networks)의 포워딩은 간헐적인 연결로 인하여 출발지와 목적지 간에 안정된 경로가 존재하지 않아 기존 포워딩 기법들은 성능이 저하되는 문제를 가지고 있다. 최근 소셜 네트워크 관계망을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유사도(Similarity)는 소셜 네트워크 분석을 위한 매우 중요한 분석 방법 중 하나이다. 본 논문은 대표적인 유사도를 이용한 포워딩 기법들을 제안하고 기회적 네트워크에서 유사도에 기반한 포워딩 기법을 적용시에 얼마나 성능 향상이 있는지 알아본다. 그 결과로, 이 기법들은 목적지와 유사도가 높은 노드를 중개 노드로 선정하여 포워딩하기 때문에 낮은 트래픽 및 홉 수를 가지게 되며, 준수한 전송 딜레이를 유지한다.
Purpose - Studies have been continuously carried out by researchers so far to clarify the factors influencing employee's incivility at work. However, the behavior of employees who are the target of incivility not much has been revealed which behavior affects the experience of incivility. Among them, it is interesting that the effect of OCB, a representative of employees' positive behavior in the workplace, on their experienced incivility has not been investigated. Therefore, this study attempted to clarify the relationship between OCB and experienced incivility that previous studies have not yet discovered. Design/methodology/approach - In the process, the concept of profile similarity was introduced and based on this, it was assumed that the OCB profile similarity between individual and colleagues, not the absolute level of OCB, would affect the experienced incivility and demonstrated this. The analysis was conducted by applying the survey data obtained from 205 employees to hierarchical regression analysis. Findings - As a result of the analysis, it was examined that the absolute OCB value used in previous studies did not significantly affect the experienced incivility, but the higher the similarity level, the less experienced incivility. The implications obtained based on this and future research directions are discussed together in the conclusion. Research implications or Originality - This study is the first one that considers OCB's profile similarity as a antecedent of experienced incivility. OCB profile similarity concept was only treated as a theoretical issue even in very early stage of OCB research stream, but this study examines the significant effect of OCB profile similarity. Moreover, behavioral antecedents of experienced incivility has not been identified well, but this study finds out that OCB can be a behavioral antecedent of experienced incivility.
의사 결정을 위한 토론이나 토의의 내용을 객관적 요약하고 분류하는 자동화된 회의록 요약 시스템이 요구되고 있다. 본 논문은 기존에 사용되었던 회의록 요약 시스템을 보완할 수 있도록 word2vec 모델을 이용한 회의록 요약 시스템을 설계하고 구현한다. 제안 시스템은 형태소 분석 과정에서 불용어를 제거하고 문서에서 공통적인 의견을 가진 대표 문장을 추출하기 위해 추가로 word2vec 모델로 학습을 수행한다. 제안 시스템은 회의 과정에서 수집되는 문서를 분석하여 자동으로 분류하고 다양한 의견들 중 안건을 대표하는 대표 문장을 추출한다. 회의 진행자는 제안 시스템을 통해 회의에서 다뤄지는 모든 안건을 보다 빠르게 확인하고 관리할 수 있다. 제안 시스템은 대규모 토론이나 토의의 여러 가지 안건을 분석하여 대표 의견이 될 수 있는 문장을 요약하여 빠른 정확한 의사 결정을 지원한다.
본 연구는 Representative Volume Element(RVE) 모델을 사용하여 초기 공극 결함이 있는 단방향 섬유강화 복합재의 횡방향 인장 강도 변화에 대해 정량적 평가 및 조사되었다. 초기 공극 결함을 표본오차와 신뢰 수준을 기준으로 적정 표본의 수가 계산된 후, 총 5000개의 초기 공극 결함이 있는 RVE 모델이 표본 집단으로 생성되었다. 표본 집단은 차원 축소법과 밀도 기반 군집 분석을 통해 유사도 분석이 진행되었으며 편향되지 않은 표본 집단임이 확인 및 검증되었다. 검증된 표본 분석 결과는 복합재 구조의 신뢰성 해석에 적용될 수 있게 Weibull 분포로 표현되었다.
It was reported that the latest sensor technology allow an 65536 conductive polymer sensor array to be made with broad but overlapping selectivity to different families of chemicals emulating the characteristics found in biological olfaction. However, the supernumerary redundancy always accompanies great error and risk as well as an inordinate amount of computation time and local minima in signal processing, e.g. neural networks. In this paper, we propose a new method to reduce the number of sensor for analysis by reducing redundancy between sensors and by removing unstable sensors using the cosine similarity method and to decide on representative sensor using FCM(Fuzzy C-Means) algorithm. The representative sensors can be just used in analyzing. And, we introduce DWT(Discrete Wavelet Transform) for data compression in the time domain as preprocessing. Throughout experimental trials, we have done a comparative analysis between gas sensor data with and without reduced redundancy. The possibility and superiority of the proposed methods are confirmed through experiments.
시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.
게임은 소프트웨어 특성상 출시 후 사용자들의 반응을 빠르게 파악하여 개선하는 것이 중요하다. 하지만 구글 플레이 앱 스토어 등 사용자들이 게임을 다운로드하고 리뷰를 올릴 수 있는 대부분의 사이트들은 게임 리뷰에 대한 매우 제한적이고 모호한 분류 기능만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 사용자들이 사이트에 올린 게임 리뷰를 보다 명확하고 운영에 유용한 주제들로 자동 분류하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 리뷰에 포함된 단어들을 대표적인 단어 임베딩 모델인 word2vec을 사용하여 벡터들로 변환하고, 이 벡터들과 각 주제 간 유사도를 측정하여 해당 리뷰를 관련된 주제로 분류한다. 특히 분류 성능에 직접적인 영향을 미치는 벡터 간 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 벡터 간 유사도 측정 방법인 유클리디안 유사도, 코사인 유사도, 확장된 자카드 유사도의 성능을 실제 데이터를 사용하여 비교하였다. 또한 어떤 리뷰가 둘 이상의 주제에 해당하는 경우를 위해 임계값에 기반한 다중 분류 방법을 사용하였다. 구글 플레이 앱스토어의 실제 데이터를 사용한 실험 결과 본 시스템은 95%까지의 정확도를 보임을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.591-598
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2010
설문문항에는 유사한 문항이나 중복문항이 있는 경우들이 있다. 본 연구에서는 전체 문항의 응답패턴을 군집분석하여 군집의 성격을 파악하고, 유사한 문항을 묶어 대표 문항을 찾는 방법을 시도하였다. 문항의 유사정 측정은 상호정보를 이용하였고 군집분석과 다차원척도법을 이용하여 대표 문항을 찾는 방법을 제안 하였으며 엔트로피를 이용하여 대표 문항을 평가하였다.
KUGI (Korean UniGene Information) database contains the annotation information of the cDNA sequences obtained from the disease samples prevalent in Korean. A total of about 157,000 5'-EST high throughput sequences collected from cDNA libraries of stomach, liver, and some cancer tissues or established cell lines from Korean patients were clustered to about 35,000 contigs. From each cluster a representative clone having the longest high quality sequence or the start codon was selected. We stored the sequences of the representative clones and the clustered contigs in the KUGI database together with their information analyzed by running Blast against RefSeq, human mRNA, and UniGene databases from NCBI. We provide a web-based search engine fur the KUGI database using two types of user interfaces: attribute-based search and similarity search of the sequences. For attribute-based search, we use DBMS technology while we use BLAST that supports various similarity search options. The search system allows not only multiple queries, but also various query types. The results are as follows: 1) information of clones and libraries, 2) accession keys, location on genome, gene ontology, and pathways to public databases, 3) links to external programs, and 4) sequence information of contig and 5'-end of clones. We believe that the KUGI database and search system may provide very useful information that can be used in the study for elucidating the causes of the disease that are prevalent in Korean.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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