• Tribology and Lubricants
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• v.9 no.2
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• pp.1-8
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• 1993

기어가 비교적 큰 하중과 고속의 운전상태에서 사용되는 경우 되풀이 응력에 의한 피로를 대상으로 하는 면압이나 굽힘강도 이외에 치면에서 발생되는 긁힘이나 융착(瀜着) 또는 용착(溶着)을 대상으로 한 스코어링(scoring) 강도를 고려하여야 한다. 스코어링은 주로 치의 이끝 부분에서 접촉방향으로 긁힘이 나타나는 손상으로 특징지워진다. 미국기어제조협회(AGMA)에서는 윤활막 파손에 의한 금속과 금속과의 접촉에 기인하여 발생되는 여러형태의 손상, 예를 들면 scuffing, seizing, galling 등을 광범위하게 스코어링으로 통칭하고 있다. 미국계통의 기술분야에서는 스코어링을 고온 스코어링(hot scoring)과 저온 스코어링(cold scoring)으로 구분하고 있다. 고온 스코어링은 고속 운전시 표면의 섬광온도(flash temperature)에 기인한 용착과 접촉방향으로 재료를 이탈시키는 형태를 나타내고, 저온 스코어링은 저속의 기어에서 윤활막 파단으로 표면에 줄질(filing)한 듯한 손상이 발생되는 것을 나타낸다. 유럽에서는 고온 스코어링 손상은 스커핑이라 하고 저온 스코어링손상만을 스코어링이라 부르고 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.83-88
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• 2001

최근 대부분 기업에서는 통합 데이터베이스 정보를 모델화하고 이를 전략적으로 활용하는 움직임이 가속화되고 있다. 이는 고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈 중 하나로 부각되고 있기 때문이다. 이런 관점에서 본 연구에서는 CRM의 핵심 요소인 데이터마이닝 기법을 이용하여 개발한 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layor)에 연결해주는 스코어링 캠페인 시스템을 개발 하고자 한다. 개발한 시스템은 고객 스코어링 결과 및 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI환경에서 제공해 줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.249-254
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• 2002

기업의 입장에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 자사에 있는 많은 고객들 중 회사에 수익을 가져다 줄 수 있는 고객이 누구인가라는 문제이다. 이러한 문제에 대한 기업의 고객 관리 전략 중 하나가 '교차판매(Cross-Selling)' 전략이다. 본 연구에서는 국내 A 손해보험사의 고객 데이터베이스를 활용하여 데이터마이닝프로세스가 어떻게 진행되고 있는지를 실제 프로젝트를 중심으로 설명하고자 한다. 특히, 본 연구에서 목표로 하고 있는 것은 기존의 자동차보험에 가입한 고객 중에서 장기보험에 추가로 가입하는 고객을 설명하기 위한 교차판매 스코어링 모델을 개발하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.155-161
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• 2001

최근의 많은 기업에서는 방대한 고객 데이터베이스를 활용하여 자사의 경쟁력을 갖추는 방안으로써 데이터마이닝을 선택하고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝을 활용해 손해보험사의 데이터베이스를 분석하여 자동차보험 고객의 이탈을 방지하는 이탈고객 스코어링 모델을 개발하였다. 분석방법론으로는 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 사용하였으며 기업에서의 데이터마이닝을 위한 일련의 과정을 상세히 기술하고 기업의 데이터베이스가 가지고 있는 문제점을 지적하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.231-234
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• 2000

본 연구는 오랜 시간에 거쳐 축적된 고객 데이터베이스를 활용하여 스코어링 방법을 적용할 수 있는 모델링의 개발에 목적이 있다. 기존의 전통적인 스코어링 방법은 인구 통계학적인 변수나 거래 관련 횡단면적인 자료를 이용하여 우량고객과 불량고객을 구분하는 판별분석의 형태가 대부분이다. 하지만 과거 고객에 대한 실적 자료가 시계열 형태를 이루며 존재하기 때문에 이에 대한 적절한 동태적 모형을 적용은 자연스러운 확장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 모형은 고객들의 실적관련 시계열 자료를 GARCH 모형에 적합하여 미래의 실적 예측과 이에 대한 표준편차를 예측하여 하위 $10\%$에 해당하는 실적 예측치를 스코어링으로 하는 새로운 방법을 소개하고자 한다. 이 경우 스코어 값이 부호를 가지게 되므로 우량고객을 구분함과 동시에 큰 음수 값을 조사하여 위험 평점도 함께 측정할 수 있어서 실무 측면에서 유용하리라고 본다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.1
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• pp.1-16
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• 2009

Recently, most companies are speeding up the movement of modeling and strategically applying IDI (Integration Database Information). This is due to the fact that CRM (Customer Relationship Management) representing communication and relation maintenance with customers, has been raised one of the most important issues for companies. From this point of view, this study is to develop the scoring campaign system connect-ing customer scoring model to marketing layer through data mining techniques which are the core factor for CRM. This developed system makes users easily choose the target customers as well as easily obtain customer scoring results under GUI circumstances which helps users easily apply as a result.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.10
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• pp.1880-1885
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• 2007

In this paper, we propose the method that improve the performance of the Mowse. Mowse is the tool of the peptide mass fingerprinting that is used the identification of protein. In Mowse, frequency factor matrix is generated to regular interval for protein and peptide mass and the value of each elements is calculated to frequency of peptide. We propose new method for calculation of exact scoring value maintaining same size of matrix. The proposed method is that decide interval of matrix considering distribution of protein database. That is, interval of matrix is decided to small in many value of protein mass and is decided to large in few value of protein mass. We present the performance result both Mowse scoring method and the proposed scoring method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.4
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• pp.865-874
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• 2015

This research is to comprehensively evaluate offensive abilities of baseball players who are expected to produce as many runs as possible by their hitting and running. To this end, we establish a simulation program to obtain the so-called scoring index of an individual player. The scoring index of a player is defined as an expected number of runs scored by an imaginary team that is composed of nine copies of the player. As a simulation input, we use 2014 season data of Korean pro-baseball. As a result, we present the scoring indices of top 10 players, 9 Korean pro-baseball teams, and overall 2014 season. The scoring index can serve as a comprehensive evaluation of offensive ability of a player or a team, selection of players for a (national) team or for a starting line-up, estimation of player's worth, and so on.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.5
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• pp.629-634
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• 2009

In real-time system application, the feature extraction and scoring algorithm for classification of the passive sonar target has the following problems: it requires an accurate and efficient feature extraction method because it is very difficult to distinguish the features of the propeller shaft rate (PSR) and the blade rate (BR) from the frequency spectrum in real-time, it requires a robust and effective feature scoring method because the classification database (DB) composed of extracted features is noised and incomplete, and further, it requires an easy design procedure in terms of structures and parameters. To solve these problems, an intelligent feature extraction and scoring algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy theory is proposed here. To verify the performance of the proposed algorithm, a passive sonar target classification is performed in real-time. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves sonar classification problems in real-time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.357-360
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• 2006

본 논문에서는 베이지안 네트워크 학습 방법을 이용한 비교적 적은 양의 샘플 데이터에서 현실적인 네트워크 모델 추론을 위한 효율적인 스코어링 척도를 찾는 것을 목표로 하였다. UPSM, CUPSM, DPSM, BDe(Bayesian Dirichlet) 등을 각각 적용시켜본 결과를 통해 어떤 방법이 가장 적은 샘플의 데이터, 특히 생물학적 데이터에적합한지 알아보았다.