• 한국유기농업학회지
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• 제11권2호
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• pp.23-42
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• 2003

The study must have standpoints for the stable market construction of the Environmental-Friendly agricultural products of the quality-certificated which has rapidly grown due to a discussion of the environment and agriculture, income increase and the interests on foods stability. The survey was conducted through face-to-face interview of 200 adults who are in their twenties or more in Cheonan-city. In this research, the Environmental-Friendly agriculture was a clean agriculture not using a fertilizer or chemicals and the agriculture which protects the environment by preventing the environmental pollution. In the analyses of the consumer's willingness to pay, the rice showed 69,851 won, and a lettuce and bean-curd showed 947 won and 1.412 won respectively. In terms of current issues of the policy, to establish the stable circulation structure and consumption strategy, there must be a clearness raise of the Quality Authentication (QA) Mark. To raise the trust through quality authentication, there must be transparency raise of information by distribution stages and the thorough post management of the official institutes. Also, to persue the competitive product differentiation, there must be the settlement of the product brand on the market, development of the new production technology and a classification of consumers by incomes. Finally to construct stable distribution and price system, there must be active participation of the local agricultural cooperatives in the distribution of the Environmental-Friendly agricultural products of the quality-certificated and the understanding of the proper price of the consumer market and flexible strategy of the price change.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권3호
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• pp.163-182
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• 2011

본 연구는 어린이들의 인지 발달 단계상에서 브랜드에 대한 휴리스틱적 사고방식이 어떤 브랜드 정보를 처리하는 지에 대한 연구이다. 이러한 브랜드 휴리스틱을 이용한 브랜드 정보처리구조를 확인하기 위해서 피 연구자들의 인지구조단계에 영향을 미치는 연령별 단계를 활용하여 연구를 실시하였다. 이를 위해서 개인적 관여도가 높은 제품을 자극물로 선정함으로서 기존의 연구들에 비해서 비교적 명확한 브랜드 휴리스틱 과정을 설명할 수 있었다. 본 연구의 결과, Piaget(1970)가 제안한 연령에 따른 인지구조의 변화를 브랜드차원에서도 설명할 수 있었는데 특히 12-15세에 해당되는 피실험자의 경우에 편익과 태도에 대한 정보처리를 중요하게 하는 것으로 나타난다. 한편 어린이들의 브랜드에 대해서 형성되는 휴리스틱 차원을 소설접근법을 이용하여 파악된 이러한 차원을 다시 분석한 결과 기능적, 경험적, 상징적인 차원에서의 편익으로 구분할 수 있었으며, 이는 기존에 브랜드에 대한 Keller(1991)의 제안을 어린이 차원에서도 검증할 수 있었다. 또한 이러한 차원은 어린이들이 점차 성숙화되어가는 발달단계에 따라서 차이가 발생되며 성숙후기단계로 접어들면서 브랜드 휴리스틱 차원은 구체적 차원에서 추상적 차원으로 확대 되는 것을 확인할 수 있다.

• 대한치과의사협회지
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• 제53권2호
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• pp.96-102
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• 2015

There is a need to comprehend dental accidents accurately, and construct patient-safety-system in order to prevent consistently increasing dental accident or dispute. This study is aimed to provide basic data for an efficient counterplain by looking through and classifying already occurred dental accidents from an angle of patient safety. Recently, the number of dispute on dental implant was the highest according to rapid growth of dental implant. As a result of classifying dental accidents by International Classification for Patient Safety (ICPS), it is confirmed that cause of accident is different by each type of dental treatment. It is expected to help preventing and managing dental disputes properly by studying actual state of dental disputes in perspective of patient safety. Effort to reduce dental accidents and activity to pursue patient safety have thread in connection. I believe that financial profits of dental clinic and improvement of quality in dental treatment can be achieved through these efforts.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권1호
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• pp.197-210
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• 2016

With the advent of text analytics, VOC (Voice of Customer) data become an important resource which provides the managers and marketing practitioners with consumer's veiled opinion and requirements. In other words, making relevant use of VOC data potentially improves the customer responsiveness and satisfaction, each of which eventually improves business performance. However, unstructured data set such as customers' complaints in VOC data have seldom used in marketing practices such as predicting service time as an index of service quality. Because the VOC data which contains unstructured data is too complicated form. Also that needs convert unstructured data from structure data which difficult process. Hence, this study aims to propose a prediction model to improve the estimation accuracy of the level of customer satisfaction by combining unstructured from textmining with structured data features in VOC. Also the relationship between the unstructured, structured data and service processing time through the regression analysis. Text mining techniques, sentiment analysis, keyword extraction, classification algorithms, decision tree and multiple regression are considered and compared. For the experiment, we used actual VOC data in a company.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권4호
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• pp.1-24
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• 2016

With the innovation of information technology, non-face-to-face robo advisor with high accessibility and convenience is spreading. The current robot advisor recommends appropriate investment products after understanding the investment propensity based on the structured data entered directly or indirectly by individuals. However, it is an inconvenient and obtrusive way for financial consumers to inquire or input their own subjective propensity to invest. Hence, this study proposes a way to deduce the propensity to invest in unstructured data that customers voluntarily exposed during consultation or online. Since prediction performance based on unstructured document differs according to the characteristics of text, in this study, classification algorithm optimized for the characteristic of text left by financial consumers is selected by performing prediction performance evaluation of various learning discrimination algorithms and proposed an intelligent method that automatically recommends investment products. User tests were given to MBA students. After showing the recommended investment and list of investment products, satisfaction was asked. Financial consumers' satisfaction was measured by dividing them into investment propensity and recommendation goods. The results suggest that the users high satisfaction with investment products recommended by the method proposed in this paper. The results showed that it can be applies to non-face-to-face robo advisor.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4204-4222
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• 2015

Cloud is the latest buzz word in the internet community among developers, consumers and security researchers. There have been many attacks on the cloud in the recent past where the services got interrupted and consumer privacy has been compromised. Denial of Service (DoS) attacks effect the service availability to the genuine user. Customers are paying to use the cloud, so enhancing the availability of services is a paramount task for the service provider. In the presence of DoS attacks, the availability is reduced drastically. Such attacks must be detected and prevented as early as possible and the power of computational approaches can be used to do so. In the literature, machine learning techniques have been used to detect the presence of attacks. In this paper, a novel approach is proposed, where intelligent rule based feature selection and classification are performed for DoS attack detection in the cloud. The performance of the proposed system has been evaluated on an experimental cloud set up with real time DoS tools. It was observed that the proposed system achieved an accuracy of 98.46% on the experimental data for 10,000 instances with 10 fold cross-validation. By using this methodology, the service providers will be able to provide a more secure cloud environment to the customers.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.93-103
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• 2021

금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.27-54
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• 2011

본 연구는 문화예술상품 소비자 연구를 위한 개념적 구조를 마련하고, 문화예술상품 생산기관 및 문화예술정책기관과 문화예술을 활용하는 기업의 문화마케팅의 효율성을 위하여 문화예술정책기관에 실무적 시사점을 제시하기 위하여 실시되었다. 현대소비문화 속에서 문화예술상품 소비자의 가치인식과 추구혜택을 사회적 맥락에서 심층적으로 파악하기 위해, 문화예술상품 소비자를 대표할 수 있는 10대부터 50대까지의 남녀 58명을 12개의 그룹으로 나누어 총 12회에 걸친 표적집단면접(FGI)를 실시하였다. 문화예술상품은 예술가의 정신적·관념적 창작행위나 그 결과물인 작품에 경제적 교환가치가 부여되어 소비되는 상품이다. 문화예술상품의 특성을 바탕으로 문화예술상품에 대한 소비자의 가치인식의 개념구조를 알아본 결과 '실제적·개인적 가치재', '사회적 공공재', '미학적·감각적 경험재'로 나타났으며, 경험적 소비재의 관점에서 문화예술상품 소비 추구혜택의 개념구조를 알아본 결과 '예술적 특성지향', '사회적 관계지향', '개인적 유익지향'의 방향성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 문화예술상품 소비에 대한 이와 같은 소비자의 가치인식과 추구혜택의 개념구조는 합리적 소비, 기호 상징적 소비, 경험적 소비, 반성적 소비라는 복합적인 현대소비문화가 반영된 것으로 해석 할 수 있다. 문화예술상품에 대한 소비자 가치인식과 추구혜택의 관계를 개념적으로 분석한 결과 문화예술상품 소비자의 가치인식에 따라 추구혜택이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 문화예술상품에 대한 소비자의 가치인식이 추구혜택의 특성을 형성하며, 소비를 결정하고 문화예술상품을 선택하는데 있어서 중요한 영향을 미칠 수 있다는 것을 시사하는 것이다. 본 연구 결과로 나타난 가치인식과 추구혜택의 개념구조는 문화예술상품 소비자 연구의 측정도구 개발에 사용될 수 있으며, 기업의 효율적인 문화예술마케팅 전략 및 소비자 중심의 문화예술상품 생산과 국민의 삶의 질을 향상시키고자 하는 국가기관의 정책 수립에 필요한 소비자 정보로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제16권1호
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.