Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.519-522
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2004
웹의 급격한 확산과 더불어 고객에게 맞춤화된 정보 제공의 필요성이 높아지고 있다. 또한 전자상거래 기업은 맞춤화와 개인화 서비스를 실현하기 위해서 웹 기반의 추천시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 협업필터링(Collaborative filtering)은 개인화된 정보필터링 기법으로 추천시스템에서 가장 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 MovieLens 데이터 셋의 아이템속성을 고려하여 클러스터링 기반의 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하고 기존의 방법과 제안된 모델의 성과를 비교 분석하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.41-42
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2011
DataCite 메타데이터 요소를 분석하여 OpenURL 학술 서비스 유형을 기술하기 위한 메타태그를 Key/Encoded-Value (KEV) 형식으로 확장 제안하였다. 학술 서비스 유형 분석을 위해 Scopus와 Web of Science, NDSL 서비스를 비교 검토하여 8개의 학술서비스 유형을 도출하였다. 또한 과학데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 집중적으로 분석하여 9개의 대표속성을 도출 하였다.
This study examined the factors that affect the relationship between dessert cafe customer attribute election, relationship quality and behavioral intention. A total of 260 questionnaires were distributed to consumers, of which 250 were deemed suitable for analysis after the removal of 10 unusable responses. In order to perform statistical analyses required by the study, the SPSS 18.0 Statistical Program was employed for frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, correlation, and regression analysis. The results of the exploratory factor analysis showed that three factors regarding attributes selection were extracted from all measurements with a KMO of 0.757 and a total cumulative variance of 67.885%, With regard to relationship quality, three factors were extracted with a total cumulative variance of 76.070% and a KMO score of 0.715. One factor for behavioral intention was extracted that accounted for a total cumulative variance of 66.254% and a KMO score of 0.771. All factors were significant to 0.000 and the correlation between variables was significant. Thus, based on the results, the main research hypothesis that identifies the relationships attributes selection between relationship quality and behavioral intention was partially adopted.
Information collected on mobile devices might be utilized to support user's memory, but it is difficult to effectively retrieve them because of the enormous amount of information. In order to organize information as an episodic approach that mimics human memory for the effective search, it is required to detect important event like landmarks. For providing new services with users, in this paper, we propose the prediction model to find landmarks automatically from various context log information based on attributed Bayesian networks. The data are divided into daily and weekly ones, and are categorized into attributes according to the source, to learn the Bayesian networks for the improvement of landmark prediction. The experiments on the Nokia log data showed that the Bayesian method outperforms SVMs, and the proposed attributed Bayesian networks are superior to the Bayesian networks modelled daily and weekly.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.2
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pp.11-19
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2006
Sewerage is the system that improves the quality of human life and prevents many disasters such as floods. However the investigators in Korea only have been concerned about the sewer system, so the sewage treatment plant stays in the basic level like mapping. For example, only one attribute can be recognized in the linear object. Because of this limitation, it makes difficult to manage the linear attribute regarding to the sewage pipe plan. And it is impossible to control a partial (point type, line type) attribute changes of the linear object. We will therefore present the applicable method for the attribute changes of the linear object like the sewage pipe plans. For this reason, this paper is designed on the basis of Dynamic Segmentation(DS). DS has the advantage of giving the attribute value to the exact place in the linear object. As a result of using DS, the variety environment changes around the sewage pipes are applied to the building sewerage data. This also makes it possible to get a precise estimation for the maximum dirty water amount.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.21
no.4
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pp.909-937
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2014
Ecotourism activity is a rapidly growing proportion of the tourism industry as a growing awareness of the natural environment. The purpose of this study was to examine the effects of ecotourism village attributes on tourists' satisfaction focused on comparison of adults and children. For this study, an onsite survey was conducted to tourists of eight ecotourism villages. A total of 506 samples were collected and analyzed using SPSS 20.0. Through factor analysis, three dimensions of selection attribute were identified from 13 variables: 'program service', 'facility' and 'environment'. The multiple regression analysis was conducted to identify the factors effects of ecotourism village attributes on tourists' satisfaction. Whereas 'program service', 'facility' factors among ecotourism village attributes had positive effects on satisfaction in the adults group, 'program service', 'facility' and 'environment' were important factors for children. The study suggested that it was important for ecotourism village managers to develop effective marketing techniques that could have a lasting impact on customer retention.
Understanding the readability of texts in signs is necessary to enhance the communication effectiveness of the self-guided interpretive signs. This study compared signs' readability by different text attributes. A total of 1391 respondents participated in the questionnaire survey at the 'Neodeolgeong' area in Mudeung-Mountain Provincial Park during September-November of 2004. This study found that 'Hy Gyunmyungjo' in letter style, 'both-side' in letter justification, 190% (HWP 2002) in space between lines, 10 (HWP 2002) in space between letters, and 25 in the number of letters in a line showed the highest readability in text size 58 point, respectively. This study illustrated an example of an interpretive sign made up by combing the five text attributes which show the highest readability. This study also discussed the interpretive signs' text design and future research questions.
The proposed model is developed to minimize the loss of information in incomplete data including missing data. The first step is to transform the learning data to compensate for the loss information using the data extension technique. In this conversion process, the attribute values of the data are filled with binary or probability values in one-hot encoding. Next, this conversion data is input to the deep learning model, where the number of entries is not constant depending on the cardinality of each attribute. Then, the entry values of each attribute are assigned to the respective input nodes, and learning proceeds. This is different from existing learning models, and has an unusual structure in which arbitrary attribute values are distributedly input to multiple nodes in the input layer. In order to evaluate the learning performance of the proposed model, various experiments are performed on the missing data and it shows that it is superior in terms of performance. The proposed model will be useful as an algorithm to minimize the loss in the ubiquitous environment.
The purpose of this paper was to investigated the effect of the constituents of Facebook advertisement on ad fitness recognition and WOM intension. In addition, we confirmed the mediating effect of ad fitness recognition. For this purpose, data were collected for Facebook 371 users. The research method used factor analysis and covariance structure analysis. The results of this study were as follows: First, the advertising interest characteristics of Facebook ads had a significant effect on ad fitness and word-of-mouth intension. Second, personalized fit informational attributes of Facebook ads had a significant effect on ad fitness and WOM intension. Third, the perceived responsiveness had a significant effect on perceived fitness of advertisement and WOM intention. Fourth, perceived fitness recognition of Facebook advertisement had a significant effect on WOM intension. The results of this study provide consumers with information on what to consider when creating an identity advertisement and effective advertisement as Facebook advertisement.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.41-49
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2022
Documents often contain relative time expressions, and it is important to define a schema of the relative time information and develop a system that extracts such information from corpus. In this study, to deal with the relative time expressions, we propose seven additional attributes of timex3: year, month, day, week, hour, minute, and second. We propose a way to represent normalized values of the relative time expressions such as before, after, and count, and also design a set of rules to extract the relative time information from texts. With a new corpus constructed using the new attributes that consists of dialog, news, and history documents, we observed that our rule-set generally achieved 70% accuracy on the 1,041 documents. Especially, with the most frequently appeared attributes such as year, day, and week, we got higher accuracies compared to other attributes. The results of this study, our proposed timex3 attributes and the rule-set, will be useful in the development of services such as question-answer systems and chatbots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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