데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.
본 연구는 같은 동양문화권에 속하면서도 사회·문화적 배경이 다른 한국과 일본 대학생들을 대상으로 라이프스타일 특성과 여가시간 활용을 비교 분석하므로써 양국대학생들의 소 비문화를 추론하는데 초점을 두고 있다. 새로운 세대로 지칭되는 대학생들은 이미 새로운 수요를 창출하는 세분시장으로서 마케터들의 관심을 모으고 있지만, 국가간 시장을 세분화하고 그에 따른 적절한 마케팅 전략을 구사하는 것이 과연 효과적인가를 탐색해 보는 것이 본 연구의 목표이다. 라이프스타일은 AIO 분석에 근거하여 의생활분야, 구매 및 쇼핑분야, 가치관분야, 정보추구분야, 인터넷 광고분야 등의 다섯 가지 영역으로 구분하고 양국 대학생들을 대상으로 자료를 수집하였다. 각 영역별로 요인분석을 실시하여 모두 23개의 요인이 도출되었고, 양국 대학생 집단은 모두 18개 부문에서 차이를 보였으며 5개 부문에서는 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 그러나 여가 및 시간활용에서는 양국 대학생 집단간에 차이를 보이는 항목이 많았으며, 인구 통계적 요인이 국적과 상호작용을 통해 여가활동에 서로 다르게 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 사회·문화적 환경이 다른 소비자 집단의 특성을 이해하고 여가활동 유형과 여가시간 활용에 따라 차별화를 가능하게 함으로써 국제적인 마케팅전략수립을 위해 효과적인 시장세분화 기준을 제공하고 소비패턴 분석을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
A sense of oneness between a player and an avatar is more emphasized than role-playing itself in Korean RPG playing. Because of this tendency, the main contents of smart phone-based mobile RPG are mainly focus on combat. As PvP occurs more frequently in mobile RPG, playing experiences are diversified from sensitive control to simple repetition. Also, the auto-combat function offered in game system ingenerates funs from testing a mental model that a player statistically sets before playing. This paper analyzes the process of generating fun in mobile RPG based on Ralph Koster's Game Grammar theory. is selected as subject of this analysis. The pattern of mobile RPG playing is dichotomized : automation of producing materials and concentration on raid and PvP contents.
Most functional programming languages allows programmers to write ambiguous rules, under the strategy that pattern-matching will be performed in a direction of 'from top to bottom' way. While providing programmers with convenience and intuitive understanding of defining default rules, such ambiguous rules may make the semantics of functional languages unclear. More specifically, it may fail to apply the equational reasoning, one of most significant advantage of functional programming, and may cause to obscure finding a formal way of translating functional languages into the ${\lambda}$-calculus; as a result, we only get an ad hoc translation. In this paper, we associate with separability of term rewriting systems, holding purely-declarative property, pattern-matching semantics of lazy functional languages. Separability can serve a formalism for translating lazy functional languages into the ${\lambda}$-calculus.
Generally, data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information that can be used to increase revenue, cuts costs, or both. It allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in large relational databases. Data mining is one of the fastest growing field in the computer industry. Because of According to computer technology has been improving, Massive customer data has stored in database. Using this massive data, decision maker can extract the useful information to make a valuable plan with data mining. Data mining offers service providers great opportunities to get closer to customer. Data mining doesn't always require the latest technology, but it does require a magic eye that looks beyond the obvious to find and use the hidden knowledge to drive marketing strategies. Automotive market face an explosion of data arising from customer but a rate of increasing customer is getting lower. therefore, we need to determine which customer are profitable clients whom you wish to hold. This paper builds model of customer loyalty detection and analyzes customer buying patterns in automotive market with data mining using decision tree as a quinlan C4.5 and basic statics methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.12
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pp.2753-2758
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2009
The Navy is trying to develop a sonar-operation strategy that efficiently searches for underwater targets. To develop an efficient sonar-operation strategy, a simulation system, which can analyze the efficiency of various operation strategies, is needed. The simulation executes the strategical operation by collecting information of sea environment, destroyer, sonar, and target. Also, it should be able to provide diverse information according to its progression. In this study, the simulation system that can evaluate and analyze the effectiveness of the search strategy for underwater targets in different environments was designed and developed. The simulation system was developed, utilizing the sonar equation and the lateral-range-curve, and it portrays many patterns of realistic movements of a target. This system will contribute to developing and improving efficient sonar-operation strategies to find underwater targets in the future.
In the 21C information-based society, there is an increasing demand for emphasizing communication in mathematics education. Therefore the purpose of this study was to research how properties of communication among small group members varied by mathematical problem types. 8 fourth-graders with different academic achievements in a classroom were divided into two heterogenous small groups, four children in each group, in order to carry out a descriptive and interpretive case study. 4 types of problems were developed in the concepts and the operations of fractions and decimals. Each group solved four types of problems five times, the process of which was recorded and copied by a camcorder for analysis, among with personal and group activity journals and the researcher's observations. The following results have been drawn from this study. First, students showed simple mathematical communication in conceptual or procedural problems which require the low level of cognitive demand. However, they made high participation in mathematical communication for atypical problems. Second, even participation by group members was found for all of types of problems. However, there was active communication in the form of error revision and complementation in atypical problems. Third, natural or receptive agreement types with the mathematical agreement process were mainly found for conceptual or procedural problems. But there were various types of agreement, including receptive, disputable, and refined agreement in atypical problems.
Due to the recent development of social media and mobile devices, graph data have been using in various fields. In addition, caching techniques for reducing I/O costs in the process of large capacity graph data have been studied. In this paper, we propose a multi-layer caching scheme considering the connectivity of the graph, which is the characteristics of the graph topology, and the history of the past subgraph usage. The proposed scheme divides a cache into Used Data Cache and Prefetched Cache. The Used Data Cache maintains data by weights according to the frequently used sub-graph patterns. The Prefetched Cache maintains the neighbor data of the recently used data that are not used. In order to extract the graph patterns, their past history information is used. Since the frequently used sub-graphs have high probabilities to be reused, they are cached. It uses a strategy to replace new data with less likely data to be used if the memory is full. Through the performance evaluation, we prove that the proposed caching scheme is superior to the existing cache management scheme.
The purpose of present study was to determine effects of a PNF combination pattern training on muscle activity of lower extremities and gait ability in hemiparetic subjects. Twenty chronic stroke patients participated. Participants were randomly divided into either control group and experimental group. Experimental group received PNF combination pattern training, four times per a week for six weeks and control group received general exercise training. For the lower limbs muscle activity, RMS of action potential were analyzed and gait ability tests was conducted with 10MWT, DGI and F8WT. For the significance test of control and experimental group for measuring time by exercise application method, two-way repeated measure ANOVA. As the result, muscle activity of RF(p<.05), VM, TA, LH, LG was significantly increased between measurement period(p<.001), In VM, TA, LH, LG, there were interactions each measurement time and between group. 10MWT, DGI, F8WT in gait ability was significantly improved between measurement periods(p<.001) and In 10MWT, DGI, F8W, there were interaction each measurement time and between group. In conclusion, the PNF combination pattern application will be effective strategy to increasing the muscle activity and improving gait ability in the rehabilitation of stroke patients.
This study aims to analyze the environment for the open-source records system and to identify the risk and requirements for the success of the strategy in Korea. For this, Chapter 2 presented a review of the strategic benefits of open source to public organizations, developers, and users. It also discussed the process of cooperatively developing and releasing the source code and the technology infrastructure supporting open source. In Chapter 3, six representative open-source projects in the field of records management were selected, and case studies were conducted. To derive comprehensive implications, we have divided the main development body of open-source projects into international organizations, international cooperation systems, national archives, and software development companies. We also analyzed the background and purpose of each project, the agents of development and funding, the governance model, the development period and cost, the business model and software architecture, the community composition, and the licensing strategy. Through this, we have derived four critical success factors. In terms of technology, a component-based design was required; therefore, we proposed a microservice architecture and a model-view-controller design pattern. Next, it was necessary to reestablish system requirements of records center and archives. Moreover, we also proposed a dual licensing strategy to allow developers to easily participate in open-source projects. Lastly, we emphasized a strong governance structure and an effective cooperation framework to create a sustainable community. For a record system to be open-source successfully in an organization-centered market, the roles of software developers and end users should be exercised more in the community. To achieve this, it is important to build various collaborative tools and development infrastructure from a planning stage to a centralized one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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