The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.10
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pp.2615-2626
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1998
In this paper, we propose a new interconnection network called RFM graph, whichis the merger of the directed rotator and Faber-Moore graph, and analyze fault tolerance, routing algorithm node disjoint cycles and broadcasting algorithm. We also describe methods to embed star graph, 2 dimesional torus and bubblesort graph into RFM graph with unit expasion and dilation 2.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.2
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pp.155-164
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2002
In this study, in order to discuss the geometric correction methods of high-resolution IKONOS satellite image, the existing polynomial model and RFM which is able to rectify satellite image without auxiliary data are applied to IKONOS satellite image data. Then the accuracy of ground point versus number of GCPs and each order of RFM are assessed. A numerical instability is removed by application of Tikhonov regularization method. As the results of this study, the root mean square errors of RFM is decreased more than 2 pixels in comparison with the two dimensional polynomial model.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.2
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pp.167-175
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2024
Due to the Fourth Industrial Revolution, ICT(Information and Communication Technology) industry is becoming more important and sophisticated than ever. In B2B based ICT industry demand forecasting by analyzing the previous customer data is so important. RFM, one of customer relationship management models is a marketing technique that evaluates Recency, Frequency and Monetary value to predict customers behavior. RFM model has been studied focusing on the B2C based industry. On the other hand there is a lack of research on B2B based technology industry. Therefore this study applied it to B2B based high technology industry and considered T(technology collaboration) value, which are identified as important factors in the technology industry. To present an improved model for market performance in B2B technology industry, an empirical study was conducted on comparing the accuracy of the traditional RFM model and the improved RFM-T model. The objective of this study is to contribute to market performance by presenting an improved model in B2B based high technology industry.
Kim, TaeJin;Kim, SungSoo;Jeon, DaHee;Park, SangHyun
Journal of the Society of Disaster Information
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v.16
no.3
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pp.493-504
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2020
Purpose: The purpose of this study is to propose an analytical methodology for selecting the priority of preventive projects in the course of carrying out disaster prevention projects that improve disaster-hazardous areas. Method: Data analysis was performed using RFM model which can divide data grade and perform target marketing based on Recency, Frequency, and Monetary. Result: The top 10% of the area with high RFM value was mainly in the East Sea and the South Sea coast, and the number of damage in private facilities was high. Conclusion: In this study, we used the RFM model to select the priority of disaster risk and to implement the regional disaster risk using GIS. These results are expected to be used as basic data for selecting priority project sites for disaster prevention projects and as basic data in the decision-making process for disaster prevention projects.
Matrix-star, Pancake, and RFM graphs have such a good property of Star graph and a lower network cost than Hypercube. Matrix-star graph has Star graph as a basic module and the node symmetry, the maximum fault tolerance, and the hierarchical decomposition property. Also it is an interconnection network that improves the network cost against Star graph. In this paper, we propose a method to embed among Matrix-star Pancake, and RFM graphs using the edge definition of graphs. We prove that Matrix-star $MS_{2,n}$ can be embedded into Pancake $P_{2n}$ with dilation 4, expansion 1, and $RFM_{n}$ graphs can be embedded into Pancake $P_{n}$ with dilation 2. Also, we show that Matrix-star $MS_{2,n}$ can be embedded into the $RFM_{2n}$ with average dilation 3.
In general, in order to obtain position information from satellite images, satellite sensor model which represents the geometric relationship between sensor and targeted area should be established in the first place. However, it is not simple for modelling pushbroom satellite sensor due to the image capturing process. In recent development of new generation imaging sensors, a generic sensor model, which is applicable to all types of sensors such as frame, pushbroom, whiskbroom, and SAR is in great need to the remote sensing and photogrammetry community. In this paper, the RFM as sensor model was implemented with KOMPSAT EOC and SPOT satellite images and analyzed in cases where the number and distribution of ground control points were varied. The test results of RFM were presented and compared with those of Direct Linear Transformation(DLT).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.2
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pp.197-206
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2012
A exisiting recommedation system using association rules has the problem, such as delay of processing speed from a cause of frequent scanning a large data, scalability and accuracy as well. In this paper, using a Implicit method which is not used user's profile for rating, we propose the personalized recommendation system which is a new method using the FP-tree mining based on RFM. It is necessary for us to keep the analysis of RFM method and FP-tree mining to be able to reflect attributes of customers and items based on the whole customers' data and purchased data in order to find the items with high purchasability. The proposed makes frequent items and creates association rule by using the FP-tree mining based on RFM without occurrence of candidate set. We can recommend the items with efficiency, are used to generate the recommendable item according to the basic threshold for association rules with support, confidence and lift. To estimate the performance, the proposed system is compared with existing system. As a result, it can be improved and evaluated according to the criteria of logicality through the experiment with dataset, collected in a cosmetic internet shopping mall.
Nowadays the Rational Function Model (RFM), an abstract sensor model, is substituting physical sensor models for highly complicated imaging geometry. But RFM is algorithm to be required many Ground Control Points (GCP). In case of RFM of the third order, At least forty GCP are required far RFM generation. The purpose of this study is to research more efficient algorithm on GCP and accurate algorithm similar to RFM. The Polynomial Camera Model is relatively accurate and requires a little GCP in comparisons of RFM. This paper introduces how to generate Polynomial Camera Model and fundamental algorithms for construction of 3-D topographic data using the Polynomial Camera Model information in the Kompsat stereo pair and describes how to generate the 3-D ground coordinates by manual matching. Finally we tried to extract height information for the whole image area with the stereo matching technique based on the correlation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.135-137
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2012
A existing recommedation system using association rules has the problem, which is suffered from inefficiency by reprocessing of the data which have already been processed in the incremental data environment in which new data are added persistently. We propose the recommendation technique using incremental frequent pattern mining based on RFM in e-commerce. The proposed can extract frequent items and create association rules using frequent patterns mining rapidly when new data are added persistently.
Journal of the Korean Institute of Plant Engineering
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v.23
no.4
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pp.57-64
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2018
User-based collaborative filtering is a method of recommending an item to a user based on the preference of the neighbor users who have similar purchasing history to the target user. User-based collaborative filtering is based on the fact that users are strongly influenced by the opinions of other users with similar interests. Item-based collaborative filtering is a method of recommending an item by comparing the similarity of the user's previously preferred items. In this study, we create a recommendation model using user-based collaborative filtering and item-based collaborative filtering with consumer's consumption data. Collaborative filtering is performed by using RFM (recency, frequency, and monetary) technique with purchasing data to recommend items with high purchase potential. We compared the performance of the recommendation system with the purchase amount and the performance when applying the RFM method. The performance of recommendation system using RFM technique is better.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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