• Asia pacific journal of information systems
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• 제16권3호
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• pp.159-176
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• 2006

Collaborative filtering is one of the popular techniques for personalized recommendation in e-commerce. In collaborative filtering, user profiles are usually managed per product category in order to reduce data sparsity. Product diversification of Internet storefronts and multiple product category sales of e-commerce portals require cross-product category usage of user profiles in order to overcome the cold start problem of collaborative filtering. In this paper, we study the feasibility of cross-product category usage of user profiles, and suggest a method to improve recommendation performance of cross-product category user profiling. First, we investigate whether user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Furthermore, a way of utilizing user profiles selectively is suggested to increase recommendation performance of cross-product category user profiling. The feasibility of cross-product category user profiling and the usefulness of the proposed method are tested with real click stream data of an Internet storefront which sells multiple product categories including books, music CDs, and DVDs. The experiment results show that user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Also, the selective usage of user profiles based on correlations between subcategories of two product categories provides better performance than the whole usage of user profiles.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1417-1424
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• 2018

In order to improve the performance of image classifications using Convolutional Neural Networks (CNN), applying a category hierarchy to the classification can be a useful idea. However, the visual separation of object categories is very different according to the upper and lower category levels and highly uneven in image classifications. Therefore, it is doubtable whether the use of category hierarchies for classification is effective in CNN. In this paper, we have clarified whether the image classification using category hierarchies improves classification performance, and found at which level of hierarchy classification is more effective. For experiments we divided the image classification task according to the upper and lower category levels and assigned image data to each CNN model. We identified and compared the results of three classification models and analyzed them. Through the experiments, we could confirm that classification effectiveness was not improved by reduction of number of categories in a classification model. And we found that only with the re-training method in the last network layer, the performance of lower category classification was not improved although that of higher category classification was improved.

• 경영과학
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• 제33권4호
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• pp.1-15
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• 2016

Pairs trading is an arbitrage trading strategy using statistical properties of the spreads between two assets. This study analyzes the performance of the statistical pairs trading with the pairs selected from the same category as well as from the different category in the CME and other futures markets. Empirical results show that the pairs trading performance of the same category is poor whereas that of the different category proves profitable. This implies that the spreads between different category pairs can have the mean reversion property if pairs are properly selected using co-integration test, which is contrary to the existing research results on the overseas futures pairs trading.

• 한국주거학회:학술대회논문집
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• 한국주거학회 2008년 추계학술발표대회 논문집
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• pp.479-482
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• 2008

The purpose of this study is a proposal about the flexibility of the performance category to revitalize the "Housing Performance Grading Indication System". This system consists of 5 main performance parts, 14 performance categories and 20 detailed performance lists. 5 main performance parts are Noise and Acoustics(Light-weight impact sound control, heavy-weight impact sound control, sound control of toilet, sound control of party wall), Long-life(flexibility, remodeling & maintenance, durability), Landscape & Indoor Environment(landscape, formaldehyde control& ventilation, daylighting, thermal environment), Welfare & Barrier-free(playground and community center, welfare space, barrier-free design), Fire Safety(fire safety, safe place, fire-resisting quality). The flexibility of the performance category is conformed to Long-life housing related grading and can realize the Long-life housing in response to resident needs about the space rearrangement. Now, The flexibility of the performance category is limited to the evaluation of the private space, that is, the Skeleton evaluation. This study would suggest alternatives to improve uppermost limits through analyzing 60 examples from January 9th 2009 to October 30th 2008. The flexibility of the performance category is possible to estimate not only the Skeleton evaluation but also the Infill evaluation in response to social changes.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.946-953
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• 2017

의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 의미 논항 역할 정보와 의미 범주 정보를 사용해야 한다. 세종 전자사전은 의미역을 결정하는데 사용한 격틀 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 활용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 연관 단어가 유사한 벡터 표현을 갖도록 하기 위해 유의어 사전의 정보를 사용하여 재구성된 벡터를 생성한다. 기존의 워드 임베딩과 재구성된 벡터를 사용하여 동일한 실험을 진행한다. 워드 임베딩을 이용한 벡터로 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%이다. 재구성된 벡터를 이용한 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 33.33%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 53.88%이다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.

• 한국항해학회지
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• 제24권4호
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• pp.227-234
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• 2000

In general, neural networks are widely used for the category classification of multispectral images. Since the input multispectral images into neural networks we, however, low contrast images, neural networks converge very slowly and are of bad performance. To overcome this problem, we propose a new image enhancement method which consists of smoothing process, finding the main valley and enhancement process. In addition the enhanced images by the proposed method are used as the input of neural networks for the category classification. When the new category classification method is applied to multispectral LANDSAT TM images, we verified that the neural networks converge very lastly and that the overall category classification performance is improved.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제12권3호
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• pp.23-48
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• 2007

전통적으로 제조업체는 자사 브랜드를 중심으로한 매장관리를 원하고, 유통업체 입장에서는 특정 브랜드가 많이 팔리는 것 보다는 여러 메이커 브랜드가 뒤섞여 카테고리 또는 전체매장의 매출이 높아지는데 관심이 있다. 최근 이러한 유통업체와 공급업체의 인식차이가 카테고리 관리 개념에 의해 좁혀지고 있다. 본 논문의 큰 연구목적은 점포유형과 시장포지션에 따라 어떤 카테고리 전술 즉 제품구색(브랜드의 수, 카테고리 내 브랜드 간의 분산구조), 가격정책(정규가격수준, 가격변화율), 매장진열(매장진열재고량), 상품보충(취급율, 품절율, 재고소진일) 등이 매출성과에 영향을 미치는 가를 분석하고자 하는 것이다. 다양성 추구 카테고리 역할을 하는 네 종류의 샴푸, 치약, 세탁세제, 주방세제 카테고리에 대한 성과 및 전술들에 대한 데이터를 전국의 2,859개의 대형슈퍼와 15,565개의 소형슈퍼로부터 수집한 닐슨자료를 가설검정에 이용하였다. 회귀분석과 Chow Test를 이용하여 분석한 결과 대형수퍼-시장선도자의 경우 품절율, 진열재고량, 브랜드분산, 재고소진일 등의 카테고리 전술들이 카테고리 매출액에 유의하게 작용하였고, 대형슈퍼-추종자의 경우는 진열재고량, 브랜드분산, 재고소진일 등의 전술들이 매출액 변화에 중요한 역할을 하였다. 소형슈퍼-시장선도자와 소형슈퍼-추종자의 경우는 동일하게 취급율, 진열재고량, 브랜드분산, 재고소진일 등의 카테고리 전술들이 카테고리 매출액에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 기대와는 달리 브랜드의 수와 가격정책은 점포유형과 시장포지션에 상관없이 모두 중요하게 작용하지 못하였다. 본 논문은 공급업체들이 왜 경쟁업체보다 시장에서 더 나은 또는 더 못한 성과를 얻는지를 파악할 수 있고 더 나아가 공급업체의 제한된 자원을 점포유형과 시장포지션에 따라 어떤 카테고리전술을 이용하여 재분배할 수 있는가에 대한 지침을 제공한다.

• 상하수도학회지
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• 제21권2호
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• pp.165-175
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• 2007

Performance indicators haven't been used for the assessment of the wastewater treatment facility or management in Korea yet, therefore they are going to be important parts in wastewater utilities because they are used to understand present situation and to compare one with other wastewater utilities. In this study, we used performance indicators to assess the condition of wastewater utilities and they were divided into four categories (A, B, C, and D). A category represented the condition of the planning & construction and composed of wastewater supply, disaster defence and employees. B category represented maintenance of wastewater utilities and were composed of manhole, sewer, and technical employees. C category showed the operation efficiency of wastewater utilities and D category represented the environmental load. To analyze the situation of wastewater utilities overall, cluster analysis was performed using four categori' es indicators. And CCC (Cubic Clustering Criterion) and R-square were used to decide the proper number of clusters, and wastewater utilities of 48 cities were divided into 5 groups(I, II, III, IV, and V groups). Each cluster was analyzed by average and standard deviation to understand the situation of wastewater utilities. A group analysis showed that IV and V clusters were insufficient, B group showed that I and IV groups were insufficient, C group showed all clusters are above average, and D group was also like C group.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.211-233
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• 2008

로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부석 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권1호
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• pp.741-750
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• 2021

The research aims to analyze the level of efficiency by grouping banks during the period 2017 - 2018 into category 1 and category 2 banks and then dividing them as Regional Development Banks (BPD) and Non-BPD Conventional Commercial Banks (BUK) within each category. The research objects are banks within the categories BPD and BUK comprised 18 BPDs and 35 BUKs. The research methodology uses 3 stages, first, using Data Envelopment Analysis (DEA) we measure the level of bank efficiency; second, using the Tobit regression model we evaluate the effect of financial performance on DEA efficiency, and third, using the Mann-Whitney test we determine whether there is a difference in the efficiency of category 1 and 2 banks. The results showed that there was a decrease in the efficiency of category 1 and 2 banks but on average, the efficiency of category 1 banks is higher than category 2 banks. The estimation results of the Tobit regression model show that only the ROA variable affects the efficiency level of category 1 banks, while category 2 banks are influenced by NPL and ROA variables. In the Mann-Whitney test, it was proven that there were differences in efficiency between BUK and BPD in category 1 and 2 banks.