• 한국경영과학회지
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• 제39권1호
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• pp.29-48
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• 2014

The recent keyword advertising does not reflect the individual customer searching pattern because it is focused on each keyword at the aggregate level. The purpose of this research is to observe processes of customer searching patterns. To be specific, individual deal-proneness is mainly concerned. This study incorporates location as a control variable. This paper examines the relationship between customers' searching patterns and probability of purchase. A customer searching session, which is the collection of sequence of keyword queries, is utilized as the unit of analysis. The degree of deal-proneness is measured using customer behavior which is revealed by customer searching keywords in the session. Deal-proneness measuring function calculates the discount of deal prone keyword leverage in accordance with customer searching order. Location searching specificity function is also calculated by the same logic. The analyzed data is narrowed down to the customer query session which has more than two keyword queries. The number of the data is 218,305 by session, which is derived from Internet advertising agency's (COMAS) advertisement managing data and the travel business advertisement revenue data from advertiser's. As a research result, there are three types of the deal-prone customer. At first, there is an unconditional active deal-proneness customer. It is the customer who has lower deal-proneness which means that he/she utilizes deal-prone keywords in the last phase. He/she starts searching a keyword like general ones and then finally purchased appropriate products by utilizing deal-prone keywords in the last time. Those two types of customers have the similar rates of purchase. However, the last type of the customer has middle deal-proneness; who utilizes deal-prone keywords in the middle of the process. This type of a customer closely gets into the information by employing deal-prone keywords but he/she could not find out appropriate alternative then would modify other keywords to look for other alternatives. That is the reason why the purchase probability in this case would be decreased Also, this research confirmed that there is a loyalty effect using location searching specificity. The customer who has higher trip loyalty for specificity location responds to selected promotion rather than general promotion. So, this customer has a lower probability to purchase.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.672-680
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• 2003

shopbot이란 온라인상의 판매자로부터 상품에 대한 가격과 품질에 관한 정보를 자동적으로 수집함으로써 소비자의 만족을 최대화하는 소프트웨어 에이전트이다 이러한 shopbot에 대응해서 인터넷상의 판매자들은 그들에게 최대의 이익을 가져다 줄 수 있는 에이전트인 pricebot을 필요로 할 것이다. 본 논문에서는 pricebot의 가격결정 알고리즘으로 비 모델 강화 학습(model-free reinforcement learning) 방법중의 하나인 Q-학습(Q-learning)을 사용한다. Q-학습된 에이전트는 근시안적인 최적(myopically optimal 또는 myoptimal) 가격 결정 전략을 사용하는 에이전트에 비해 이익을 증가시키고 주기적 가격 전쟁(cyclic price war)을 감소시킬 수 있다. Q-학습 과정 중 Q-학습의 수렴을 위해 일련의 상태-행동(state-action)을 선택하는 것이 필요하다. 이러한 선택을 위해 균일 임의 선택방법 (Uniform Random Selection, URS)이 사용될 경우 최적 값의 수렴을 위해서 Q-테이블을 접근하는 회수가 크게 증가한다. 따라서 URS는 실 세계 환경에서의 범용적인 온라인 학습에는 부적절하다. 이와 같은 현상은 URS가 최적의 정책에 대한 이용(exploitation)의 불확실성을 반영하기 때문에 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 보조 마르코프 프로세스(auxiliary Markov process)와 원형 마르코프 프로세스(original Markov process)로 구성되는 혼합 비정적 정책 (Mixed Nonstationary Policy, MNP)을 제안한다. MNP가 적용된 Q-학습 에이전트는 original controlled process의 실행 시에 Q-학습에 의해 결정되는 stationary greedy 정책을 사용하여 학습함으로써 auxiliary Markov process와 original controlled process에 의해 평가 측정된 최적 정책에 대해 1의 확률로 exploitation이 이루어질 수 있도록 하여, URS에서 발생하는 최적 정책을 위한 exploitation의 불확실성의 문제를 해결하게 된다. 다양한 실험 결과 본 논문에서 제한한 방식이 URS 보다 평균적으로 약 2.6배 빠르게 최적 Q-값에 수렴하여 MNP가 적용된 Q-학습 에이전트가 범용적인 온라인 Q-학습이 가능함을 보였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권4호
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• pp.1327-1337
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• 2019

본 연구는 스쿠버다이빙의 교육 서비스품질과 고객만족 및 재구매의사의 관계를 연구하는데 그 목적이 있다. 서울 소재의 스쿠버다이빙장의 스쿠버를 모집단으로 선정하고 비확률 표본추출법 중 편의추출법(conven-ience sampling)을 사용하여 총 200부의 설문지를 배포하였다. 이 중 불성실하게 응답되어졌다고 판단한 46부의 설문지를 제외하고 총 154부의 자료를 유효표본으로 사용하였다. 자료처리방법은 SPSS18.0 프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 상관관계 및 다중회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교육 서비스품질과 고객만족의 관계를 분석한 결과 교육 서비스품질 중 시설(β=.349), 프로그램(β=.340)이 만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교육 서비스품질에 대한 고객만족의 설명력을 살펴보면, 교육 서비스품질의 전체 변량 중 약 47%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 교육 서비스품질과 재구매의 관계를 분석한 결과 교육 서비스품질 중 비용(β=.215), 프로그램(β=.442)이 재구매에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교육 서비스품질에 대한 재구매의 설명력을 살펴보면, 교육 서비스품질의 전체 변량 중 약 53%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 셋째, 고객만족과 재구매의 관계를 분석한 결과 만족(β=.555)은 재구매에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 만족에 대한 재구매의 설명력을 살펴보면, 전체 변량 중 약 55%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.653-662
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• 2016

본 논문에서는 경로탐색 분야에서 많이 사용되는 RRT 알고리즘을 기반으로 한 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다. RRT 알고리즘 성능에 영향을 주는 가장 중요한 요소는 RRT 공간 내 노드 사이의 거리를 계산하는 거리 함수이다. Simulink/Stateflow (SL/SF) 모델의 테스트 케이스는 모델의 특정 상태에서 특정한 조건(본 논문에서 테스트 타겟이라 명명함)을 검사하기 위해 필요한 입력 시퀀스이기 때문에, 특정 조건을 검사하기 위해서는 먼저 모델을 특정 상태로 이끌어가는 것이 필요하다. 여기서 모델의 상태는 RRT의 노드로 표현된다. 일반적으로 어느 한 상태의 경우 다수의 조건을 검사할 필요가 있다. 예를 들어, 모델의 특정 상태가 다수의 전이가 발생 가능한 SL/SF model의 한 상태로 표현될 때, 전이 커버리지를 측정하기 위해서는 반드시 다수의 조건을 모두 검사해야 한다. 본 논문에서는 테스트 타겟들이 키 노드라 불리는 SL/SF 상태로 표현되는 특정 상태에서 다수 발견되는 점에 착안해서 만든 거리 계산 함수를 제안한다. 제안된 거리 함수는 키 노드가 아닌 노드에 페널티를 부과해서 RRT가 키 노드로부터 확장될 확률을 증가시킨다. 본 논문에서는 제안된 거리 함수를 이용한 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다. 성능 평가를 위해 상업용 자동차에 들어가는 3가지 전자제어장치 모델이 사용된다. 제안된 테스트 케이스 생성 알고리즘의 성능은 페널티 측면에서 평가되고 기존의 RRT 알고리즘을 사용한 테스트 케이스 생성 알고리즘의 성능과 비교한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제23권4호
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• pp.344-356
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• 2004

본 연구에서는 과학창의력의 신장을 목적으로 하여, 비교적 다양한 활동과 시간 운영이 가능한 재량활동에 사용할 수 있고, 제7차 교육과정에서 취하고 있는 학년제의 특성을 살려 그 대상을 6～7학년을 대상으로 하며, 일상생활에서 소재를 사용하는 다중활동으로 구성한 프로그램(MAEM-SC 프로그램)을 개발하였다. 과학창의력의 주요 요소로서는 과학적 문제 상황을 발견하는 능력, 과학적 문제 상황과 관련된 기존 과학지식을 연결하는 능력, 과학적 문제해결 방법을 고안하는 능력, 과학적 문제해결에 집중하는 능력을 설정하였다. 프로그램의 소재는 우리 몸, 일상생활 도구, 일상 음식, 놀이 및 놀이 기구, 일상생활 일화 등의 일상 소재를 선정하였다. 다중활동이란 여러 가지 종류의 활동을 특정한 의도를 가지고 통합적으로 구성한 활동을 의미하는데, 어림하기, 몸을 이용한 실험하기, 장치 고안하기, 확률적 사고하기, 개념 연결하기, 창의적 과학 글쓰기 등의 개별활동을 직렬형, 병렬형, 조합형으로 구성하였다. MAEM-SC 프로그램이 과학창의력 신장에 미치는 효과를 탐색하기 위하여 프로그램의 일부를 적용한 결과, 조합형 방법을 사용한 6학년 학생들에게서 과학적 문제 상황을 발견하는 능력과 과학적 문제 상황에 관련된 기존 과학지식을 연결하는 능력의 신장에 긍정적인 영향을 미침이 드러났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.9-16
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• 2006

많은 영상과 비디오 압축 알고리듬들은 영상을 블록으로 나누어 처리하여 각 블록에서 가변길이 부호비트를 생성한다. 만일 에러 검출기법을 사용하지 않고 가변길이 부호데이터를 에러 발생채널에 전송한다면 수신측 복호화기는 압축된 스트림(Stream)을 적절히 복호할 수 없다. 따라서 표준 영상 및 비디오 압축 알고리듬에서는 채널 에러로부터 데이터 스트림을 보호하기 위해 추가적인 정보들을 삽입한다. 그런 추가 정보 중의 하나가 재동기 마커(resynchronization marker)이다. 이 방법은 전송 에러 발생시 복호화를 다시 시작하기 위한 위치를 복호화기에게 알려줄 수 있지만 주파수 대역폭의 낭비가 심한 단점이 있다. 에러 내성 엔트로피 부호화(EREC)는 어떤 추가 정보 없이 재동기 시작점을 찾을 수 있는 방법으로 잘 알려져 있다. 이 방법은 대부분의 영상 압축 기법에서 사용되는 접두 코드(prefix code)에 적용될 수 있으므로 본 논문에서는 FEREC(Fast Error-Resilient Entropy Coding)의 성능을 개선한 EREREC(Efficient and Robust EREC) 기법을 제안하였다. 첫째로 연속 블록들의 부호화비트 길이를 이용하여 초기 탐색 위치를 계산한다. 둘째, 초기 오프셋은 가변 길이 부호들에서 길고 짧은 블록들의 확률 분포를 이용하여 결정되고, 결정된 초기 오프셋 값은 제안 방법에서 사용되는 모든 오프셋 시퀀스 값들을 보장하기 위해 조정된다. 제안된 EREREC 알고리듬은 슬롯 구성에 있어 EREC보다 빠르며, 전송 에러 발생시 복호화된 영상의 화질이 개선된다. 실험 결과는, 임의 에러 발생 채널에서 기존의 EREC 및 FEREC와 복원영상의 화질을 비교하였을 때 약 $0.3{\sim}3.5dB$의 화질이 개선됨을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.455-462
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• 2001

웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.

• 한국조리학회지
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• 제22권2호
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• pp.1-12
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• 2016

본 연구에서는 브런치 카페 서비스품질에 따라서 가치지각과 고객충성도에 미치는 영향요인들과 그 요인을 이용한 앞으로의 활용방안을 제시하고자 한다. 총 225부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답한 15부의 설문지를 제외한 나머지 210부의 유효한 설문지를 실증연구에 사용되었다. 조사 연구의 목적을 달성하기 위하여 통계프로그램 SPSS 18.0을 활용하여 빈도분석, 요인분석 및 신뢰도분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석결과를 보면 서비스품질에 대한 측정항목의 탐색적 요인분석 결과, 4개 요인으로 KMO 값은 0.823, 총분산비율 66,095%, 가치지각에 대한 요인분석은 총분산비율 61.213%, KMO 값은 0.871로 나타났다. 고객충성도에 대한 요인분석은 총분산설명력 64,054%, KMO 값은 0.845으로 나타났다. 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도가 좋게 분석되었고, 유의확률이 0.000으로 나타나 전반적으로 변수들 간의 상관관계는 유의적이다. 따라서 서비스품질에 따른 가치지각과 고객충성도에 미치는 영향에 관한 가설은 부분채택되었다.

• 한국조리학회지
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• 제22권2호
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• pp.151-162
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• 2016

본 연구에서는 무우액종 천연발효 빵 선택동기가 소비자태도와 구매의도에 미치는 영향요인들과 그 요인을 이용한 앞으로의 활용방안을 제시하고자 한다. 총 300부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답한 21부의 설문지를 제외한 나머지 279부의 유효한 설문지를 실증연구에 사용되었다. 조사 연구의 목적을 달성하기 위하여 통계프로그램 SPSS 18.0을 활용하여 빈도분석, 요인분석 및 신뢰도분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석결과를 보면 선택동기에 대한 측정항목의 탐색적 요인분석 결과, 3개 요인으로 KMO 값은 0.735, 총분산비율 65.759%, 소비자태도에 대한 요인분석은 총분산비율 72.421%, KMO 값은 0.684로 나타났다. 구매의도에 대한 요인분석은 총분산설명력 67.139%, KMO 값은 0.683으로 나타났다. 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도가 좋게 분석되었고, 유의확률이 0.000으로 나타나 전반적으로 변수들 간의 상관관계는 유의적이다. 따라서 선택동기에 따른 소비자태도는 구매의도에 미치는 영향에 관한 가설은 채택되었다.

• 한국조리학회지
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• 제21권2호
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• pp.243-253
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• 2015

본 연구에서는 베이커리소비자들의 소비성향에 따라서 베이커리선택속성과 행동의도에 미치는 영향요인들과 그 요인을 이용한 앞으로의 활용방안을 제시하고자 한다. 총 300부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답한 28부의 설문지를 제외한 나머지 272부의 유효한 설문지를 실증연구에 사용되었다. 조사 연구의 목적을 달성하기 위하여 통계프로그램 SPSS 18.0을 활용하여 빈도분석, 요인분석 및 신뢰도분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과를 보면 소비성향에 대한 측정항목의 탐색적 요인분석 결과, 3개 요인으로 KMO 값은 0.778, 총분산비율 62,121%, 선택속성에 대한 요인분석은 전체설명력 65,689%, KMO 값은 0,776으로 나타났다. 행동의도에 대한 요인분석은 전체설명력 69,817%, KMO 값은 0,803으로 나타났다. 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도가 좋게 분석되었고, 유의확률이 0,000으로 나타나 전반적으로 변수들 간의 상관관계는 유의적이다. 따라서 소비성향에 따른 베이커리 선택속성이 행동의도에 미치는 영향에 관한 가설은 부분채택되었다.