• 제목/요약/키워드: Data set

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옴니채널 성향, 조절초점과 고려상표군 형성에 관한 연구 (The Influence of Omni-channel Propensity and Regulatory Focus on Consideration Set Formation)

  • 한상설
    • 산경연구논집
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    • 제10권5호
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    • pp.49-58
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    • 2019
  • Purpose - Consumer behaviors or decision-making process has been changing recently as the consumer environment, including mobile everyday life, has changed. In view of this changing consumer smart environment, this study aims to investigate structural relation about the influence omni-channel propensity and regulatory focus on consideration set formation. Research design, data, and methodology - In order to proceed with this study, we review previous studies and setting hypotheses. The hypothesis was verified through a survey that was conducted for university students with experience in purchasing in less than three months. With reference to previous studies, operational definition was made for the questionnaire design. From 2018 Nov. to 2019 Feb. Survey was conducted on the panel consumers who purchase item within that period. 315 collected survey data were used to verify hypotheses except the data that had incorrect values. This data were used for SPSS/AMOS for confirm hypothesis which developed by researcher. Results - The results of this study are as follows. First, Consumers were considering a more heterogeneous alternatives if they were more omni-channel propensity in the process of forming consideration set. Second, Consumers were more conscious of the price if they were more omni-channel propensity Third, Consumers were considering a more newness alternatives if they were more omni-channel propensity in the process of forming consideration set. Meanwhile, The results of the study on regulatory focus and consideration set relationships are as follows. Consumers were considering a more heterogeneous alternatives if they were more promotion focus tendency in the process of forming consideration set. Second, Prevention focus tendency were more conscious of the price in the process of considering alternatives. Third, Consumers were considering a more newness alternatives if they were more promotion focus tendency. Conclusions - Depending on the changing consumer environment, the omni-channel propensity was shown to influence the formation of the consideration set. Also, Regulatory focus of consumers significantly influence to formation of consideration set. this study also contributes to the development of the theory as well as the practical approach with understanding consumer decision process on smart(mobile) environment.

집합 유사 시퀀스 매칭의 성능 향상을 위한 인덱스 기반 검색 방법 (An Index-Based Search Method for Performance Improvement of Set-Based Similar Sequence Matching)

  • 이주원;임효상
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권11호
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    • pp.507-520
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    • 2017
  • 집합 유사 시퀀스 매칭 방법은 유사한 정도를 나타내는 척도로 교집합을 기반으로 한 유사도를 사용한다. 그러나 교집합 크기를 계산하는 과정에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 유사한 시퀀스를 찾기 위해서 수많은 집합 간 교집합 크기를 구해야 하므로 수행 시간이 오래 걸리는 성능상의 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 성능상의 문제를 해결하기 위해 인덱스 기반의 검색 방법을 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 빠르게 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 집합 시퀀스 유사도 문제를 교집합의 크기 비교 문제로 정형적으로 변환하고, 교집합의 크기를 빠르게 찾을 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 두 번째로 제안한 인덱스 구조를 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 최대 30배에서 50배의 수행 시간 단축이 있음을 보인다. 또한 데이터 시퀀스의 개수가 증가할수록 수행시간의 차이가 점점 커지므로, 대용량 데이터 처리에 적절함을 보인다.

FIXED POINTS AND HOMOTOPY RESULTS FOR ĆIRIĆ-TYPE MULTIVALUED OPERATORS ON A SET WITH TWO METRICS

  • Lazar, Tania;O'Regan, Donal;Petrusel, Adrian
    • 대한수학회보
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    • 제45권1호
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    • pp.67-73
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    • 2008
  • The purpose of this paper is to present some fixed point results for nonself multivalued operators on a set with two metrics. In addition, a homotopy result for multivalued operators on a set with two metrics is given. The data dependence and the well-posedness of the fixed point problem are also discussed.

General Set Covering for Feature Selection in Data Mining

  • Ma, Zhengyu;Ryoo, Hong Seo
    • Management Science and Financial Engineering
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    • 제18권2호
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    • pp.13-17
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    • 2012
  • Set covering has widely been accepted as a staple tool for feature selection in data mining. We present a generalized version of this classical combinatorial optimization model to make it better suited for the purpose and propose a surrogate relaxation-based procedure for its meta-heuristic solution. Mathematically and also numerically with experiments on 25 set covering instances, we demonstrate the utility of the proposed model and the proposed solution method.

마이크로어레이 자료에서 생존과 유의한 관련이 있는 유전자집단 검색 (Detecting survival related gene sets in microarray analysis)

  • 이선호;이광현
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권1호
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    • pp.1-11
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    • 2012
  • 환자의 생존시간과 함께 유전자 마이크로어레이 자료가 주어진 경우 생존에 유의한 영향을 미치는 대사경로를 찾는 방법을 연구하였다. 기존의 방법인 유전자 집합 농축도 분석, 글로벌 검정과 왈드 형태 검정을 비교 분석하였고, 치환을 통하여 p값을 구하는 단점을 개선한 수정된 왈드 형태 검정을 제안하였다. 모의실험과 실제자료 분석을 이용하여 새로운 방법의 적용 가능성을 보였다.

A Joint Agreement Measure Between Multiple Raters and One Standard

  • Um, Yong-Hwan
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제16권3호
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    • pp.621-628
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    • 2005
  • This article addresses the problem of measuring a joint agreement between multiple raters and a standard set of responses. A new agreement measure based on Um's approach is proposed. The proposed agreement measure is used for multivariate interval responses. Comparison is made between the proposed measure and other corresponding agreement measures using hypothetical data set.

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효율적인 레퍼런스 데이터 그룹의 활용에 의한 마커리스 증강현실의 구현 (An Implementation of Markerless Augmented Reality Using Efficient Reference Data Sets)

  • 구자명;조태훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.2335-2340
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    • 2009
  • 본 논문은 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용한 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현 방법을 제안한다. 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹 (tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점들에 대한 2D/3D 대응접의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹할 수 있다.

마커리스 증강현실의 구현과 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹의 생성 및 활용 (An Implementation of Markerless Augmented Reality and Creation and Application of Efficient Reference Data Sets)

  • 구자명;조태훈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.204-207
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    • 2009
  • 본 논문은 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현과 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용하는 방법을 제안한다. 구현은 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹(tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점 들에 대한 2D/3D 대응점의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹 할 수 있다.

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An Adaptive Input Data Space Parting Solution to the Synthesis of N euro- Fuzzy Models

  • Nguyen, Sy Dzung;Ngo, Kieu Nhi
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제6권6호
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    • pp.928-938
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    • 2008
  • This study presents an approach for approximation an unknown function from a numerical data set based on the synthesis of a neuro-fuzzy model. An adaptive input data space parting method, which is used for building hyperbox-shaped clusters in the input data space, is proposed. Each data cluster is implemented here as a fuzzy set using a membership function MF with a hyperbox core that is constructed from a min vertex and a max vertex. The focus of interest in proposed approach is to increase degree of fit between characteristics of the given numerical data set and the established fuzzy sets used to approximate it. A new cutting procedure, named NCP, is proposed. The NCP is an adaptive cutting procedure using a pure function $\Psi$ and a penalty function $\tau$ for direction the input data space parting process. New algorithms named CSHL, HLM1 and HLM2 are presented. The first new algorithm, CSHL, built based on the cutting procedure NCP, is used to create hyperbox-shaped data clusters. The second and the third algorithm are used to establish adaptive neuro- fuzzy inference systems. A series of numerical experiments are performed to assess the efficiency of the proposed approach.

확장된 표현을 이용하는 분류 알고리즘 (A Classification Algorithm using Extended Representation)

  • 이종찬
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.27-33
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    • 2017
  • 인터넷을 통해 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 데이터 센터에 가상화와 분산 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 IT 자원을 구성해야 한다. 본 논문은 폭넓은 분야에서 새로운 훈련 데이터가 언제라도 추가될 수 있고, 또한 언제라도 훈련 데이터에 새로운 속성이 추가될 수 있다는 문제에 특별히 초점을 맞춘다. 이러한 경우, 기존 속성 집합들을 가지는 훈련 데이터로 생성된 규칙은 쓸모없게 된다. 더구나 새롭게 추가된 데이터나 속성을 가지는 새로운 데이터는 기존 규칙과 결합될 수 없다. 본 논문은 이와 같은 경우를 자연스럽게 처리할 수 있는 보다 진보된 새 추론 엔진을 제안한다. 이 방법에서 기존의 데이터로 부터 생성된 규칙은 개선된 규칙을 생성하기 위한 새로운 데이터 집합과 결합될 수 있다.