• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.3
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• pp.489-498
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• 2009

Underwriting is the first step for the administration of an insurance contract, which may result in stable profitability or unexpected loss for insurance company. Adequacy of underwriting criteria determines underwriting result. Generally, quantitative scoring system is used for underwriting. Method of evaluating risk for the scoring system is summing up scores for risk factors of a potential policyholder in consideration. Scores for each risk factor is predetermined. Current business environment for insurance companies makes underwriting profit more important, which means that insurance companies need more efficient underwriting method. This study suggests a reasonable approach to estimate risk relativities based on generalized linear model. Real data were used to quantify risk levels of groups of insureds for the design of underwriting model. Finally, effects in business volume and profitability of reflecting estimated underwriting scoring system are explained.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.9
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• pp.3849-3855
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• 2011

This study presents an efficient strategy for selecting portfolio by evaluating growth potential of a corporation based on dividend. Through preliminary experiments, we extract 4 categories to sort out prospective stocks and develop a scoring table including criteria and formulas used to calculate scores for each category. In order to show the effectiveness of the portfolio selected by scoring table, we constructed 3 portfolios for every 4 years (2007-2010) out of 927 listed companies in KRX and proved that our portfolios are superior to market portfolio in terms of rate of return.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.2
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• pp.101-112
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• 2009

Existing techniques for defragmentation of the file system need intensive disk operation for some periods at specific time such as disk defragmentation program. In this paper, for solving this problem, we design and implement the automatic and continuous defragmentation free system by distributing the disk operation. We propose the Automatic Layout Scoring(ALS) mechanism for measuring defragmentation degree and suggest the Lazy Copy mechanism that copies the defragmented data at idle time for scattering the disk operation. We search the defragmented file by Automatic Layout Scoring mechanism and then find for empty spaces for that searched file. After lazy copy of searched fils to empty space for preventing that file from being lost, the algorithm solves the defragmentation problem by updating the I-node of that file. We implement these algorithms in Linux and evaluate them for small and defragmented file to get the layout scoring. We outperform the Linux EXT2 file system by $2.4%{\sim}10.4%$ in layout scoring evaluation. And the performance of read and write for various file size is better than the EXT2 by $1%{\sim}8.5%$ for write performance and by $1.2%{\sim}7.5%$ for read performance. We suggest this system for solving the problem of defragmentation automatically without disturbing the I/O task and manual management.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.5
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• pp.791-799
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• 2008

Ansim Flat DATA Plan is a DATA additional service product related to DATA call in a mobile telephone company A. Up to now, the company A is selling it by outbound TM after targeting customers which used data within specific price band. In this paper, we propose a targeting method applying score model combining response rate and retention rate by data mining. The suggested target model is to find customers more likely not only to respond to outbound TM but also to retain Ansim Flat DATA Plan. The proposed targeting method is expected to improve both from 23.7% to 38.8% in the response rate and from 53.2% to 61.4% in the retention rate.

• MALSORI
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• no.49
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• pp.95-105
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• 2004

An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. For this purpose we develope a speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak a foreign language. In order to develope the methods for automatic assessment of pronunciation quality, we propose a language model based score as a machine score in the speech recognizer. Experimental results show that the language model based score had higher correlation with human scores than that obtained using the conventional log-likelihood based score.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.39-42
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• 2006

본 논문에서는 데이터 마이닝에서 발생되는 희귀 데이터를 분석하기 위한 희귀 목적값 분석의 새로운 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 속성들이 가지는 속성의 가중치 값과 속성값이 목적 속성에 미치는 가중치값을 정보이론에 입각하여 가중치 계산을 하고, 계산된 가중치값을 사용하여 스코어링 함으로써 희귀 목적값에 속한 데이터 예측/분류에 사용하는 방법을 제시하였다. 실험을 통해 본 알고리즘의 성능을 입증함은 물론 제안된 알고리즘이 희귀 데이터의 분류/학습에 좀 더 효과적이다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1240-1242
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• 2011

인터넷의 발달로 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 대용량 데이터를 효율적으로 검색하는 top k 질의 처리의 중요성이 커지고 있다. top k 는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 스코어를 가지는 k 개의 튜플을 반환하는 방법으로, 스코어는 사용자가 정의한 스코어링 함수를 통해 계산된다. 효율적인 top k 질의 처리를 위해서는 전체 데이터 집합 중 최소한의 서브집합만 읽어서 k 개의 결과를 구할 수 있어야 한다. 이를 위해 기존 연구들은 다양한 방법의 인덱스 생성방법을 제안했다. 본 논문에서는 그 중에서 convex hull 을 사용하여 layer list 를 생성하는 기존 연구를 조사하고 문제점을 도출한다. 기존 연구 문제점 분석은 향후 연구인 스카이라인을 사용하는 top k 질의 처리 연구의 기반이 될 것으로 예상한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.386-389
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• 2016

최근 남녀노소를 불문하고 피부 관리에 대한 관심이 증가하면서, 피부 개선에 효과적인 화장품의 선택에 관심이 높아지고 있다. 하지만 다양한 화장품들을 대상으로 자동화된 고객 맞춤형 화장품 추천은 그 발전이 더디고, 이와 관련된 연구 또한 아직 미미한 실정이다. 또한, 다양한 특성을 가지는 고객 피부 데이터 셋의 확보가 어려운 상황에서, 소수의 데이터 표본만을 이용하여 화장품 추천이 진행되고 있어 추천의 정확도를 확보하지 못하고 있다. 본 논문은 스마트폰용 휴대용 카메라를 이용하여 고객의 피부 상태를 진단한 후, 고객의 피부 개선에 적합한 화장품을 자동으로 추천하는 기법을 제안한다. 먼저, 화장품 추천을 위해 사용자의 SNS 데이터와 피부 데이터를 수집 및 분석하여 추천 리스트를 생성한다. 이를 기반으로, 추천된 각 화장품의 스코어를 계산한다. 그 다음, 피부 개선 순위와 스코어 기반의 화장품 특성 순위 간의 상관계수를 이용하여 가장 높은 상관계수의 화장품을 우선 추천한다. 성능 평가를 위해 실제 화장품 회사에서 제시한 화장품 추천 리스트와 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 화장품 추천 리스트를 비교함으로써 효용성과 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2004.05a
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• pp.239-242
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• 2004

An automatic pronunciation correction system provides users with correction guidelines for each pronunciation error. For this purpose, we propose a speech recognition system which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak a foreign language. In this paper, we also propose machine scoring methods for automatic assessment of pronunciation quality by the speech recognizer. Scores obtained from an expert human listener are used as the reference to evaluate the different machine scores and to provide targets when training some of algorithms. We use a log-likelihood score and a normalized log-likelihood score as machine scoring methods. Experimental results show that the normalized log-likelihood score had higher correlation with human scores than that obtained using the log-likelihood score.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.512-515
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• 2010

환경오염으로 인해 아토피 등의 피부질환이 증가하고 있으며 이에 국내에서는 인터넷을 통한 아토피 진단 서비스는 많다. 하지만 단순한 설문조사 형식으로 진단에 대한 객관성을 유지하기 어려워 신뢰도가 낮다. 이에 본 논문은 컴퓨터 비전 인식 기술을 활용하여, 컴퓨터에서 처리가능한 아토피 환자의 환부 영상을 수집 및 진단하는 시스템을 개발한다. 아토피 진단 시스템은 환부 영상을 사용자로부터 입력받아 색상값에 대한 히스토그램을 만들어 정규화한다. 다음으로 정규화된 히스토그램의 확률적 분포를 이용해 역투영한 결과 영상을 만들어 내게 되며 이 역투영 영상을 바탕으로 피부색을 제외한 부분을 아토피 침범 영역이라 판단하게 된다. 최종적으로는 입력 영상으로부터 얻어진 침범 영역, 문진을 이용한 점수를 이용하여 SCORAD 지수 스코어링 하게 된다.