Objectives : Although interest in preventive medicine has increased recently, "Mibyeong", the preventive concept of Korean medicine, is still unfamiliar to the general public. Therefore, this study aims to investigate the concept of Mibyeong and users used on the Internet. Methods : Naver (www.naver.com), which has the highest ranking in terms of market share, number of visitors, search time share, and community category share, has been selected as a search target and jisik-iN Q&A and posts of cafe about Mibyeong were searched for recently approximately 6 years. Results : 105 cases of Jisik-iN Q&A and 283 cases of cafe posts were searched. Overall, the number of Jisik-iN Q&A and cafe posts's Mibyeong term usage was the highest in 2013. In the Internet user category, Mibyeong Term was used most commonly in the Jisik-iN Q&A by Korean medicine related medical personnel (29 cases, 28%) and in the cafe other health-related workers (87cases, 31%). In Mibyeong related cafe classification, Information Exchange (220 cases, 77%) was the most frequent and besides 39 cases (14%) used in Operation of Medical Institutions. And the concept of Mibyeong was often used as symptom-based rather than diagnostic test or disease (Cafe posts 52%, Jisik-iN Q&A 70%), in particular, topic of Mibyeong related Jisik-iN Q&A was used in the order of pain (31 cases, 16%), cancer (17 cases, 9%), fatigue (11 cases, 6%). Conclusions : This study has significance as basic research data of general Internet user group and can be used as fundamental data for awareness promotion, publicity and necessity of Mibyeong.
The purpose of this research is to investigate the effects of the product display type on the consumers' purchase intention, attitude toward store, and revisit intention in the various mobile shopping situations. To test the hypothesis, between-subjects experiment with 3 mobile shopping situations (outdoor place, public transportation, commercial facilities) by 3 product display types (search, category, product) was conducted, and analyzed with ANCOVA (analysis of covariance). The result of the experiment shows there are no main effects of the mobile shopping situations and the product display types, but the interaction effects of the product display type and the mobile shopping situation on the purchase intention and the revisit intention are statistically significant. However the attitude toward the store is not affected by the treatments. Experiment results suggest that the positive consumer responses in terms of the purchase and revisit intention can be achieved when the product display is matched with the situation in the mobile shopping setting. Controlling consumers' evaluation on the product information and their experience of online shopping, we can take these effect as the results of match-up between the product display type and the situational factors surrounding mobile shopping. The result provides strong support for the location-based service in mobile shopping. Most of the mobile device can utilize the consumers' location which can be easily interpreted as the situational factors. With regard of the level of the external stimulation, the shopping service providers can offer the main interface with the right match with the consumers' situations. When the external stimulation level is high, they should provide the category display or product display in the target promotion in their mobile shopping apps. However if the target is on the way with the low external stimulation level, they should provide the search format as the main interface in their apps. More interestingly, this kind of manipulation does not affect the consumers' attitude toward the store according to our research result. Future research direction is discussed.
본 연구는 인터넷상에서 쇼핑문화가 자리잡아 가고 있는 현실에서 전자상거래의 한 형태인 인터넷 쇼핑몰에서의 감성 공학적 검색시스템 구축에 있다. 기존 쇼핑몰에서 검색의 키워드로 사용하고 있는 업종, 품목, 가격, 크기 대신 제품에서 소비자가 느끼는 감성을 키워드를 통해 제품을 선택할 수 있는 시스템을 중심으로 연구가 이루어졌다. 감성공학적 검색시스템에서는 대상 제품을 선택하여 그 제품의 이미지가 가지고 감성을 어휘로 데이터베이스를 구축한 후, 인터넷상에 웹서버를 구축하여 쇼핑몰 상에서 소비자가 입력한 감성어휘를 키워드로 하여 제품을 검색하는 시스템이다. 따라서 본 연구에서는 명확하지 않은 소비자의 감성 니즈를 보다 실제적인 방향으로 체계화하고 소비자가 제품에서 가지는 감성을 파악하여 소비자 구매 의사 결정 과정에 영향을 주는 고객중심의 응용기술 환경을 제공하고, 인터넷 쇼핑몰에서 소비자에게 제품 선택 기회와 선택 폭을 확대하고, 제품에 대한 정보를 다양하게 제공하여 소비자 니즈에 실제적인 방향으로 접근하고자 했다.
최근에 대형 온라인 쇼핑몰에서는 텍스트나 카테고리 검색뿐만 아니라 이미지 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이미지 검색 서비스의 경우 이미지가 없는 상황에서는 검색 서비스를 이용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 온라인 의류쇼핑몰에서 옷을 검색할 시, 옷의 스타일에 대하여 직접 그릴 수 있는 손그림을 통해 본인이 원하는 옷을 찾을 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 사용자가 그린 손그림 데이터는 신경망학습을 통해 매칭의 정확도를 높이고, 다양한 객체인식 알고리즘을 활용하여 의류를 매칭할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자가 찾고자 하는 의류를 빠르게 검색할 수 있음으로써 온라인 쇼핑 이용의 고객 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 개념망을 이용한 효율적인 정보검색을 위한 방법을 제안한다. 본 논문은 일반적인 개념망을 기반으로 시스템을 설계하였기 때문에 온톨로지와 접근 방식은 같지만 사용자가 보다 효율적으로 정보검색을 하고자 하는 객체와 개념사이의 협업 관계를 구축하여 사용할 수 있도록 개념망을 제안한다. 제안한 시스템은 다음과 같다. 첫 번째, 입력 키워드 중심의 키워드 개념망과 전문가 그룹이 추천한 전문가 개념망 그리고 테마 개념망 이러한 세 종류의 개념을 이용하여 협업적 검색을 하며, 이를 기반으로 사용자가 원하는 정보를 검색할 수 있는 효율적인 검색 시스템을 제안한다. 그리고 전문가 개념과 키워드 개념이 결합되어 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도를 제공함으로써, 사용자가 입력한 검색어와 관련된 키워드를 추천하는 역할을 할 수 있다. 그리고 테마 개념망을 이용하여 사용자의 관심 테마에서 사용되는 키워드 또는 카테고리를 알려주는 기능도 제공한다. 두 번째, 사용자가 입력한 키워드가 없을 경우 2차 검색을 통해 입력 키워드와 관련 있는 키워드를 제공해줌으로써 관련키워드를 이용하여 검색의 목적달성이 가능하다. 세 번째, 이러한 정보들은 대부분 분산되어 관리되고 있기 때문에 이렇게 분산되어 관리되는 정보는 표현방식이 다를 뿐만 아니라 시간에 따라 정보가 변하게 된다. 따라서 분산된 정보의 효율적 데이터 접근 및 통합을 위해 XMDR(eXtended Mata-Data Registry)을 이용하였고, 본 논문에서는 분산된 데이터를 통합하기 위한 기법 및 검색 시스템을 제시한다.
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector) uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.803-816
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2004
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
위험도분석은 철도사고해석에 주로 사용되는 이론이다. 위험도 분석의 목적은 전설공사전체 과정에서 주요사고부 사고요인과 잠재적인 원인 및 기여정도 등을 조사 분석하는 것이다. 본 논문은 건설공사 현장에서 발생하는 사고원인과 패턴을 분석하고 사고빈도와 심각도를 고려한 위험도 지수를 계산하여 상대적인 위험도 평가를 제공하고자 하는 것이다. 이를 기반으로 사고 위험도 지수의 일관성을 유도하고 위험도 평가를 위한 정량적인 기준을 제공하고자 하였다.
웹 사이트 사용자들은 자신의 취향에 맞춘 웹 사이트 개인화 서비스를 원한다. 이에 따라 관련 기업들은 웹 사이트의 회원가입을 통해 사용자들의 개인 정보를 관리하여 개인화 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기업들의 개인 정보 유출 사고와 잘못된 기업 간 공유로 개인 정보보호 관리에 어려움이 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클라이언트 기반 딥러닝(Client-based Deep Learning)과 웹 브라우저 표준 데이터베이스 IndexedDB를 사용하여 검색 카테고리 추천 시스템을 구현한다.
With the prevalence of computers in modern organizations, simulation is receiving more atention as an effectvie decision -making tool. Simualtion is a computer-based numerical technique which uses mathmatical and logical models to approximate the behaviror of a real-world system. However, iptimization of synamic stochastic systems often defy analytical and algorithmic soluions. Although a simulation approach is often free fo the liminting assumption s of mathematical modeling, cost and time consiceration s make simulation the henayst's last resort. Therefore, whenever possible, analytical and algorithmica solutions are favored over simulation. This paper discussed the issues and procedrues for using simulation as a tool for optimization of stochastic complex systems that are dmodeled by computer simulation . Its emphasis is mostly on issues that are speicific to simulation optimization instead of consentrating on the general optimizationand mathematical programming techniques . A simulation optimization problem is an optimization problem where the objective function. constraints, or both are response that can only be evauated by computer simulation. As such, these functions are only implicit functions of decision parameters of the system, and often stochastic in nature as well. Most of optimization techniqes can be classified as single or multiple-resoneses techniques . The optimization of single response functins has been researched extensively and consists of many techniques. In the single response category, these strategies are gradient based search techniques, stochastic approximate techniques, response surface techniques, and heuristic search techniques. In the multiple response categroy, there are basically five distinct strategies for treating the responses and finding the optimum solution. These strategies are graphica techniqes, direct search techniques, constrained optimization techniques, unconstrained optimization techniques, and goal programming techniques. The choice of theprocedreu to employ in simulation optimization depends on the analyst and the problem to be solved. For many practival and industrial optimization problems where some or all of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computersimulation is one of the most effective means of studying such complex systems. In this paper, after discussion of simulation optmization techniques, the applications of above techniques will be presented in the modeling process of many flexible manufacturing systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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