• Tribology and Lubricants
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• 제9권2호
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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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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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.

• 응용통계연구
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• 제22권1호
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• pp.1-16
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• 2009

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. 본 연구에서는 이런 관점에서 CRM의 핵심 요소인 데이터 마이닝 기법을 이용하여 개발한 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layer)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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1880-1885
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• 2007

본 논문은 단백질 동정에 이용하는 펩타이드-매스 핑거프린팅 툴 중 하나인 Mowse의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. Mowse에서 빈발 요소 행렬은 단백질과 펩타이드 질량에 대하여 일정한 간격으로 생성되어 행렬의 각 원소의 값은 펩타이드의 빈발횟수에 따라 계산된다. 현재 이러한 행렬을 생성하는데 있어서 정해진 간격으로 생성되는데 이러한 간격의 값이 작아질수록 스코어링 값은 정확해진다. 그러나 이러한 간격의 값이 작아질수록 행렬의 크기는 증가하게 되며 이에 따라 스코어링 계산의 복잡도도 증가하게 된다. 본 논문에서는 행렬의 크기를 현재와 같이 유지하면서 스코어 링 값을 정확하게 계산하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 현재 Mowse에서 검색 대상이 되는 단백질 데이터베이스의 분포를 고려하여 비선형적으로 행렬의 간격의 값을 정하는 방법 즉, 임의의 단백질 질량 값이 많은 곳에서는 행렬의 간격을 작게 결정하는 반면 단백질 질량 값이 적은 곳에서는 행렬의 간격을 크게 결정하는 방법을 새롭게 제안하였다. 또한, 성능평가는 Mowse 스코어링 방법과 본 논문에서 제안한 새로운 스코어링 방법에 관하여 수행하고 분석결과를 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.865-874
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• 2015

본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 타자의 공격능력, 즉 타자로서의 타격능력과 주자로서의 주루능력을 포괄하는 득점생산능력을 종합적으로 평가한다. 이를 위하여, 각 타자의 스코어링 인덱스를 구하는데, 여기서 스코어링 인덱스란 한 팀의 모든 타자가 동일한, 한 선수로만으로 구성되었을 때, 기대되는 경기당 득점이다. 시뮬레이션 입력으로는 2014시즌 한국 프로야구 데이터를 사용하였는데, 주요 출력결과로서 상위 10명의 타자들의 스코어링 인덱스 및 9개 구단과 2014시즌 한국 프로야구의 스코어링 인덱스를 제시한다. 이렇게 구한 스코어링 인덱스는 타자 및 팀의 공격능력의 종합적인 평가뿐만 아니라, 대표선수 및 선발타자의 선정, 선수들의 연봉의 책정 등에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.629-634
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• 2009

실시간 시스템 적용에 있어서, 수동 소나 표적의 식별을 위한 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼으로부터 PSR(Propeller Shaft Rate) 및 BR(Blade rate) 등의 특징정보를 실시간으로 구별하는 것은 매우 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 특징정보 추출(extraction)법을 요구한다. 또한, 추출된 특징정보들로 구성된 식별 DB(DataBase)는 잡음 및 불완전한 구성을 갖기 때문에 강인하고 효과적인 특징정보 스코어링(scoring)법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 진화 전략(ES : Evolution Strategy) 및 퍼지(fuzzy) 이론을 이용하는 지능형 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 수동 소나 표적의 실시간 식별이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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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.