• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
• /
• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
• /
• pp.504-514
• /
• 1997

관계형 데이터베이스의 성능을 향상시키는데 중요한 요소 중의 하나는 트랜잭션을 처리하기 위해 데이터를 디스크에서 주기억장치로 옮기는데 필요한 디스크 액세스(access) 횟수이다. 본 연구는 관계형 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리할 때, 릴레이션(relation)을 수직분할하여 디스크에 단편(fragment)으로 저장하므로써 필요한 단편만 액세스하여 액세스 횟수를 감소시키는데 목적이 있다. 단편에 속성을 중복할당하여 수직분할하므로써 트랜잭션을 만족시키는 단편의 수를 감소시켜 중복할당을 고려하지 않은 방법보다 디스크 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 갱신트랜잭션의 경우 하나의 속성이 갱신되면 중복된 속성을 모두 갱신하여야 하므로 액세스 횟수가 증가하지만, 조회트랜잭션의 경우 각 단편에 속성을 중복할당하여 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 속성의 중복을 허용하여 단편을 구성하는 경우에 중복을 고려하지 않은 경우를 포함하므로 효과적으로 디스크 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 중복할당을 고려하여 디스크의 액세스 횟수를 최소화시킬 수 있는 수직분할문제의 0-1 정수계획모형을 개발하고, 모형에 대한 최적해법으로 분지한계법을 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
• /
• pp.391-398
• /
• 1999

사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.275-282
• /
• 2020

잠재력이 큰 중국 뷰티시장에 대한 관심이 커지면서, 성공적인 중국시장 진출을 위해서는 한국과는 다른 중국 소비자들의 성향에 대한 이해가 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 한국과 중국 소비자 간의 뷰티샵 선택 속성 차이를 비교하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 점포선택요인에 대한 선행연구를 통해 뷰티샵 선택 속성을 환경적 속성, 구조적 속성, 외형적 속성, 인지도, 서비스 속성 등 5개의 구성요소로 분류하였다. 중국인 162명과 한국인 111명으로부터 각각 설문 응답을 회수하여 실증분석을 하였다. 중국인이나 한국인 모두 뷰티샵 선택 속성 중 환경적 속성 및 서비스 속성과 만족도 간의 관계는 유의하나, 나머지 속성들과 만족도 간의 관계는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한 환경적 속성 및 서비스 속성과 만족도 간의 관계는 중국인과 한국인 간 유의한 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국인과 중국인 간의 뷰티샵 선택 속성 차이를 비교함으로써 치열한 뷰티 시장의 경쟁에서 각국의 상황과 특성에 대한 이해를 바탕으로 보다 품질 높은 뷰티샵을 창업 및 운영할 수 있는데 도움을 줄 수 있다는 측면에서 그 의의를 찾을 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.217-220
• /
• 2003

본 논문에서는 특정 매개변수의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(conti-nuous) 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
• /
• pp.135-141
• /
• 2014

본 연구는 법률명 용어의 의미적 성분분석을 통해 '보충적 관계속성'을 도출하고, 이를 구조적 용어사전의 관계속성 설정에 적용하였을 때 용어관계에 나타나는 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. '보충적 관계속성'이란 클래스(범주)별 용어들이 가지는 특징에 기반하여 만든 관계속성을 말하며, 용어사전 구축 시 도출한 관계속성을 반영함으로서 용어 간 관계가 유기적이고 명확하게 표현될 수 있도록 하는 보조적 구축지침의 역할을 하도록 한다. 이를 위해 법원도서관 '법률용어 관련어집의 316개 용어쌍을 분석하여 '보충적 관계속성'을 도출하였으며, 구조적 용어사전 용어에 적용하여 밀도 값과 밀도의 정도를 시각화하여 효과를 확인하였다. 그 결과, '보충적 관계속성' 전, 후의 변화는 적었으나 이는 법률명 용어의 특징으로 인한 결과라는 것을 알 수 있었고, '보충적 관계속성' 반영의 명확한 효과 확인을 위해서는 분석대상용어를 법률명에서 법률관련용어로 확장시켜 연구할 필요성을 확인하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 한국벤처창업학회 2023년도 추계학술대회
• /
• pp.173-178
• /
• 2023

스타트업이 초기 시장진출의 진입장벽을 극복하고, 신제품의 시장 진출 이후에 경쟁력을 잃어 실패하고 마는 데스밸리(DeathValley)를 극복해내기 위해서는 시장 진입 및 시장에서의 지속가능한 성장을 위한 다양한 마케팅 역량이 중요하다고 할 수 있으며, 스타트업이 실패하는 주된 원인에 대한 조사 결과 시장이 원하지 않는 제품을 개발하는 것이 주된 이유로 조사됨에 따라 고객의 요구에 부합하도록 상품을 만다는 것에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 다만 상대적으로 대기업이나 중소기업에 비해 자본력과 지속성에 약점을 갖고 있는 스타트업에 있어서는 마케팅에 어려움을 겪고 있고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 스타트업 제품선택속성이 제품 선호도에 어떠한 영향을 주고 구매의도 및 구전의도까지 연결이 되는지를 확인하여 스타트업이 제품 개발 시 소비자의 수요에 부합한 제품을 개발하고, 효과적인 마케팅 전략을 도출할 수 있도록 기초자료를 제시하는데 목적을 두었다. 본 연구의 주요 내용은 첫째, 선행연구를 통해 제품 구입 시 영향을 미치는 선택 속성을 가격, 디자인, 편의성, 기능으로 구성하여 각각의 제품 선택 속성이 제품 선호도에 미치는 영향에 대한 연구를 진행했으며, 둘째, 선호도가 구매의도에 미치는 영향과 선호도가 구전의도에 미치는 영향에 대한 연구를 진행했다. 본 연구결과를 통해 제품 선택 속성과 제품 선호도, 구매의도 및 구매의도 간의 연관성을 파악할 수 있으며, 이에 따라 제품 선호도, 구매의도 및 구전의도에 영향을 미치는 제품 선택 속성에 대한 중요성을 제시할 수 있다. 아울러, 본 연구결과는 스타트업이 소비자의 구매행동을 이해 및 예측한 제품을 개발하고 이를 반영한 마케팅 전략을 수립함에 있어 적용할 수 있는 기초자료를 제공하고, 이를 통해 문제 해결 실행 대안을 제시하는 것에 그 의미가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.117-137
• /
• 2002

사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.212-213
• /
• 2023

최근 네트워크 환경에서 통신되는 데이터의 신뢰성을 제공하기 위해 서명기술이 필요하다. 다양한 서명기술들 중 속성기반서명은 사용자들이 가지고 있는 속성을 기반으로 서명을 수행하기 때문에, 각 서명자들의 익명성을 보장할 수 있는 서명기술이다. 하지만 속성기반서명을 수행시 익명성을 악용하는 사용자들이 존재하는데, 이들은 잡히는 위험이 없이 일부 목적(금전, 이익)을 위해 의도적으로 자신의 서명비밀키와 속성을 공개할 수 있다. 서명권한이 없는 제 3자는 이를 이용해 서명을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 적절한 수준의 익명성과 추적성이 제공되는 속성기반서명 기법을 제안한다. 본 제안방식은 검증자가 서명 검증시 문제가 생긴 서명에 관해 AA에게 서명을 보낸 서명자의 신원을 요청하여 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.282-287
• /
• 2011

속성문법은 각 구문규칙에 의미론을 추가한 문법체계이다. 그러나 이 속성문법은 그 추가적인 규칙들 때문에 구성과 이해의 어려움이 있다. 대부분 속성 문법에서 그 규모가 크고 복잡하기 때문에 규모의 수가 작고 단순하면 좋을 것이다. 그래서 본 논문에서는 LR 파싱을 할 때 수식을 위한 속성문법의 규모를 줄일 수 있는 방법을 연구하였다. 이것은 수식의 종류를 고려한 방식이다. 즉 수식의 종류들 사이의 의미적 포함관계를 성립시키면 보다 단순하고 작은 규모의 속성 문법으로 구성될 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.233-236
• /
• 2007

소프트웨어 아키텍처는 다양한 이해관계자들의 관점을 반영한 뷰들로 구성된다. 품질속성은 아키텍처의 구조를 결정하므로 아키텍처에 일관성 있게 반영될 수 있도록 설계되어야 한다. 품질속성 기반 아키텍처 설계 방법과 아키텍처 설계 산출물에서의 일관성을 위한 활동을 규정한 표준에도 불구하고 설계 과정에서 이를 실현하기 위한 구체적인 기법에 대한 제시가 없었다. 따라서 실제 설계 과정에서는 아키텍처 뷰들 간에 불일치 요소가 발생하며 특히 품질속성에 대한 일관성이 깨짐으로 재작업 발생과 시스템 품질 저하의 문제점이 나타나고 있다. 본 논문에서는 뷰 설계 산출물에 품질속성을 명시하고 뷰 품질속성 테이블을 활용함으로 아키텍처 설계에서 품질속성에 대한 일관성을 유지할 수 있는 기법을 제시한다. 제시된 기법은 품질속성에 대한 일관성을 유지함으로서 불일치성으로 인한 재작업 방지와 고품질의 소프트웨어 시스템 개발을 가능하게 한다.