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공공부문에서 MB모형을 이용한 품질경영 인과모형의 구축에 관한 탐색적인 연구: 자치행정부문을 중심으로 (A Empirical Study on the Development of Quality Management used MB Model in Public Sector: Focused on Autonomy Administration)

  • 김계수
    • 한국경영과학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.41-57
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    • 2002
  • In this paper, I investigate the impact of quality management activities on the public sector within the framework of Malcolm Baldrige (MB) national qualify model. The Structural Equation Modeling approach has been employed to investigate the cross influences among the seven MB categories. This empirical study shows that a number of statistical hypotheses are significant. The leadership category is the most important driver among the quality management activities. This, in turn, implies that the main source in quality management is to foster a solid qualify oriented leadership system. Categories such as Information Analysis, Strategic Planning, Human Resource Development and Management, and Process Management are significantly related to the Customer Satisfaction category. In addition, leadership, Information Analysis, and Customer Satisfaction categories ere significantly influential to Management Performance.

자동 범주유창성검사 평가를 향하여: 단어 군집화를 활용한 그룹간 구별 (Towards Automatic Evaluation of Category Fluency Test Performance : Distinguishing Groups using Word Clustering)

  • 이용재;;이희진;박종철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.471-473
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    • 2012
  • The Category Fluency Test (CFT) is a widely used verbal fluency test. The standard measure of scoring the test is the number of distinct words that a subject generates during the test. Recently, other measures have also been proposed to evaluate performance, such as clustering and switching. In this study, we examine clusters and switches can be assessed using word similarity measures. Based on these measures, we can distinguish between subject groups.

비음수 행렬 분해와 동적 분류체계를 사용한 이메일 분류 (Email Classification using Dynamic Category Hierarchy and Non-negative Matrix Factorization)

  • 박선;안동언
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.35-39
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    • 2009
  • 이메일의 사용증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factrazation)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierachy) 방법을 결합한 새로운 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 분류 결과 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

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Design of n Forwarding Engine Supporting Application-based Differential Services in MPLS ATM System

  • Kim, Eung-Ha;Cho, Young-Jong
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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    • pp.1855-1858
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    • 2002
  • A number of MPLS ATM systems have been proposed to increase the access speed of current routers, which only support the best-effort service. However, the MPLS ATM systems have to support the so-called differential service, which discriminates the applications according to the service class because they do not be satisfied the Internet users who use diverse applications. In this paper, to support this differential service a detailed forwarding procedure based on a LSP control method and an application-based marking algorithm is suggested. The LSP control method establishes several different LSPs for each FEC according to the service class and the application-based marking algorithm chooses a proper differential service depending on the application category. Also, a design scheme of forwarding engine, which can be easily implemented with a minimum modification of existing MPLS ATM systems is proposed. And, the best simulation result of high priority application category is gained when the proposed forwarding algorithm is comparedwithexistingalgorithms.

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기업 가치활동의 연계에 근거한 조직간 정보시스템의 개념적 틀 (A Conceptual Framework for Interorganizational Systems Based on Linkage of Value Chain Activities)

  • 홍일유;김창수
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제10권4호
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    • pp.21-36
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    • 2000
  • This paper addresses the need to incorporate the increasing trend of partnership formation among business firms into a framework for interorganizational systems. The existing frameworks for classifying interorganizational systems are either conceptually too complex to be readily applicable to IOS planning or too outdated to explain the emergence of numerous forms of global communication networks. Based upon two dimensions, namely value activity linkage and system support level, we propose a new IOS framework which classifies IOS into four types, including (1) operational cooperation, (2) resource pooling, (3) operational coordination, and (4) complementary partnership. We review select cases that fit into each IOS category and draw characteristics of systems of each category. The paper concludes with suggestions for applying the framework to the development of an IOS-enabled corporate strategy.

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문서요약 및 동적 분류체계를 사용한 E-mail 분류의 재구성 (Reconstruction of E-mail Category Using Dynamic Category Hierarchy and Document Summarization)

  • 안찬민;박선;김태순;최범기;이주홍
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.511-514
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    • 2004
  • 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM 등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되어지고 있고, 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있다. 그러나 클러스터링에 의한 방법은 단순히 유사도에 의해 메일을 묶는 수준에 그치고 있다. 본 논문에서는 자동 문서요약 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 다원분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 분류하며 분류한 결과를 검색할 때 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 재분류하여 분류 빛 검색의 정확성을 높였다.

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새로운 텍스트 감정 분류 방법 (New Text Sentiment Classification Method)

  • 신성윤;이현창;신광성;김형진;이재완
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.553-554
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    • 2021
  • 본 논문은 LSTM과 CNN 딥러닝 기법을 기반으로 하는 융합 모델을 제안하고, 다중 카테고리 뉴스 데이터 셋에 적용하여 좋은 결과를 얻는다. 실험에 따르면 딥 러닝 기반의 융합 모델이 텍스트 감정 분류의 정밀도와 정확도를 크게 향상시켰다.

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Text Classification Method Using Deep Learning Model Fusion and Its Application

  • 신성윤;조광현;조승표;이현창
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.409-410
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    • 2022
  • 본 논문은 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크와 CNN 딥러닝 기법을 기반으로 하는 융합 모델을 제안하고 다중 카테고리 뉴스 데이터 세트에 적용하여 좋은 결과를 얻었다. 실험에 따르면 딥 러닝 기반의 융합 모델이 텍스트 감정 분류의 정밀도와 정확도를 크게 향상시켰다. 이 방법은 모델을 최적화하고 모델의 성능을 향상시키는 중요한 방법이 될 것이다.

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토픽 분석을 활용한 웹 카테고리별 방문자 관심 이슈 식별 방안 (Identifying the Interests of Web Category Visitors Using Topic Analysis)

  • 최성이;김남규
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제21권4_spc호
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    • pp.415-429
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    • 2014
  • With the advent of smart devices, users are able to connect to each other through the Internet without the constraints of time and space. Because the Internet has become increasingly important to users in their everyday lives, reliance on it has grown. As a result, the number of web sites constantly increases and the competition between these sites becomes more intense. Even those sites that operate successfully struggle to establish new strategies for customer retention and customer development in order to survive. Many companies use various customer information in order to establish marketing strategies based on customer group segmentation A method commonly used to determine the customer groups of individual sites is to infer customer characteristics based on the customers' demographic information. However, such information cannot sufficiently represent the real characteristics of customers. For example, users who have similar demographic characteristics could nonetheless have different interests and, therefore, different buying needs. Hence, in this study, customers' interests are first identified through an analysis of their Internet news inquiry records. This information is then integrated in order to identify each web category. The study then analyzes the possibilities for the practical use of the proposed methodology through its application to actual Internet news inquiry records and web site browsing histories.

구직자 코드확장 규칙을 적용한 레이블 친숙성 연구 (A Study of Label Intimacy Applied by Applicant's Code-Expansion Rule)

  • 양승해;정은희;이병관
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.57-62
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    • 2010
  • 본 논문에서는 취업정보를 원활하게 접할 수 있는 환경을 제공하기 위한 구직 구인 정보를 구축하기 위하여 2가지를 제시하였다. 첫째, 취업사이트를 구축하기 위해 실 사례를 대상으로 데이터베이스 코드 확장 기준, 카테고리화 기준, 그리고 ERD (Entity Relation Diagram)를 설계하였다. 둘째, 친숙성이 강한 레이블 규칙을 위한 소수 레이블링 기준을 정의하였다. 따라서, 데이터베이스를 설계 및 구축하는데 있어 일정한 규칙을 체계적으로 적용함으로써 데이터베이스 구축 운영시 일관성과 효율성을 높이고 응용프로그램 개발 및 운영의 편의를 제공할 수 있으며 제안한 코드 확장 규칙 정의는 국내외 구인 구직 정보제공 기관에 표준화가 가능하다.

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