• 한국IT서비스학회지
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• 제7권3호
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• pp.71-85
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• 2008

The rapid growth of blog has caused information overload where bloggers in the virtual community space are no longer able to effectively choose the blogs they are exposed to. Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Collaborative Filtering (CF) is the most successful recommendation method to date and used in many of the recommender systems. In this research, we propose a CF-based recommender system for bloggers to find their similar bloggers or preferable virtual community without burdensome search effort. For such a purpose, we apply the "Interest Value" to CF recommender systems. The Interest Value is the quantity value about users' transaction data in virtual community, and can measure the opinion of users accurately. Based on the Interest Value, the neighborhood group is generated, and virtual community list is recommended using the Community Likeness Score (ClS). Our experimental results upon real data of Korean Blog site show that the methodology is capable of dealing with the information overload issue in virtual community space. And Interest Value is proved to have the potential to meet the challenge of recommendation methodologies in virtual community space.

• 영재교육연구
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• 제21권2호
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• pp.407-426
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• 2011

본 연구는 영재교육대상자 선발에 활용되는 교사 관찰 추천제에 대한 학부모의 인식과 태도를 조사한 것이다. 초등학교 자녀를 둔 부산지역 학부모를 대상으로 설문을 실시하였고, 관찰 추천제에 대한 의견차와 월수입에 따른 집단 간 차이를 분석하였다. 그 결과, 첫째, 변화된 선발방식에 대해 응답자의 약 80%의 학부모가 인지하고 있었으며, 관찰 추천제에 대해 긍정적으로 생각하는 학부모(긍정집단)가 40.5%, 부정적으로 생각하는 학부모(부정집단)가 32.3%, 아직 판단을 내리지 않은 학부모(미판단집단)가 27.2%로 나타났다. 둘째, 영재교육 대상자로 학생을 관찰하고 추천할 적임자로 영재교육관련 연수를 이수한 교사에 대해 응답 학부모들의 공감대가 높았다. 그러나, 관찰 추천제에 대한 의견차와 월수입에 따라 적임자는 누구인가와 적임자에 대한 신뢰수준은 어떠한가에 대해 각 집단 간 유의한 차이를 나타내었다. 셋째, 정부의 사교육대책 일환으로 실시하는 관찰 추천제의 도입에 따른 향후 사교육비 지출은 긍정집단에서는 현재보다 감소할 것이라는 응답이 다소 많은 반면, 부정집단과 미판단집단에서는 증가할 것이라는 응답이 훨씬 많았다. 본 연구결과는 교육현장에서 관찰 추천에 의한 영재교육 대상자 선발방식의 성공적인 안착을 위한 시사점을 제공하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 대한가정학회지
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• 제33권4호
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• pp.315-327
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• 1995

The objective of this study were to classify the contents of clothing purchase motives and to examine the differences in post-purchase dissatisfaction and satisfaction of clothing according to the clothing purchase motives. Questionnaire was comprised of 36 Likert type items of clothing purchase motive measure, 15 items of post-purchase clothing dissatisfaction measure, and 1 item of satisfaction measures. Samples were 492 women in Incheon, Korean ; 279 were college students and 213 were housewives. The data were analyzed using factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA, Duncan's multiple range test, and χ2-test. The results of the study were the followings : 1. Subjects perceived 'becomingness' to be the most important motive, 'attractiveness of color' the second important, and 'salesperson's recommendation' the least. 2. 6 factors of clothing purchase motives were derived by factor analysis : F.1 'clothing utility and deficiency' ; F.2 'clothing quality' ; F.3 'financial frugality'. 3. Subjects were classified into the three motive groups by cluster analysis of the 6 factors : G.1 'the clothing appearance and others' influence' ; G.2 'the clothing quality and deficiency' ; G.3 'the motiveless'. 4. More college women were distributed in clothing appearance and others' influence group than housewives, while more housewives were distributed in clothing quality and deficiency group. 5. The clothing appearance and others' influence group expressed the highest post-purchase dissatisfaction and the lowest post-purchase satisfaction. The clothing quality and deficiency group expressed the highest post-purchase satisfaction, and the motiveless group expressed the lowest post-purchase dissatisfaction.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-11
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• 2013

전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천 시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에 대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는 과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.

• 보건행정학회지
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• 제19권4호
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• pp.98-120
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• 2009

The purpose of this study is to elicit preference for drug listing decision criteria and to estimate the ICER threshold in South Korea using the discrete choice experiment (DCE) method. To collect the data, a DCE survey was administered to a subject sample either educated in the principle concepts of pharmacoeconomics or were decision makers within that field. Subjects chose between alternative drug profiles differing in four attributes: ICER, uncertainty, budget impact and severity of disease. The orthogonal and balanced designs were determined through computer algorithm to take the optimal set of drug profiles. The survey employed 15 hypothetical choice sets. A random effect probit model was used to analyze the relative importance of attributes and the probabilities of a recommendation response. Parameter estimates from the models indicated that three attributes (ICER, Impact, Severity of disease) influenced respondents' choice significantly(p${\pm}$0.001). In addition, each parameter displayed an expected sign. The Lower the ICER, the higher the probability of choosing that alternative. Respondents also preferred low levels of uncertainty and smaller impact on health service budget. They were also more likely to choose drugs for serious diseases rather than mild or moderate ones. Uncertainty however is not statistically significant. The ICER threshold, at which the probability of a recommendation was 0.5, was 29,000,000 KW/QALY in expert group and 46,500,000 KW/QALY in industry group. We also found that those in our sample were willing to accept high ICER to get medication for severe diseases. This study demonstrates that the cost-effectiveness, budget impact and severity of disease are the main reimbursement decision criteria in South Korea, and that DCE can be a useful tool in analyzing the decision making process where a variety of factors are considered and prioritized.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.53-64
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• 2011

본 논문에서는 사례기반 방법을 이용하여 학습자들의 학습 성과를 개선하기 위한 새로운 추천 방법을 제안하고 이를 실험적으로 평가한다. 본 논문에서는 먼저 경북지역의 현직 교사들을 대상으로 설문을 조사하였으며 학습 요인별로 중요도에 따라 학습사례를 구성하였다. 다음에 이러한 조사를 기본으로 하여 수준별 학습사례로 구분하여 학습자들에게 차별화된 학습 방법을 추천하였다. 제안된 학습사례의 실증적 평가를 위해 한 중학교 학생들이 실험에 참여하였다. 학습자의 수준을 고려하여 학생들은 세 개의 그룹으로 나누었으며 각 그룹에 서로 다른 학습사례를 적용하였다. 교사들의 설문 결과를 반영하여 각 그룹에 포함된 학습향상 요소들 간의 가중치를 부여하였다. 제안된 사례기반의 추천 방법을 사용한 실험 결과에 의하면 학습자들의 학업 성취도가 이전에 비해 상당히 향상됨을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.74-79
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• 2013

본 연구는 소비자가 한복구매 및 대여시 중점을 두는 요인에 관한 연구로, 한복디자인의 다양화를 비롯한 다양한 요인에 의해 한복에 대한 관심이 높아지고 있는 상황이 한복 구매에 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 예상되어 소비자들의 한복구매에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 한복을 대여하는 소비자가 증가하는 경향을 연구에 반영하여 한복 대여시 영향을 미치는 요인과 나아가 소비자들이 한복을 직접 구매할 때와 대여할 때의 의사결정요인의 차이에 대해서도 분석하였다. 분석결과 소비자들은 한복구매 및 대여시 디자인적인 요인과 본인이 좋아하고 유행하는 색상, 판매사원과 주변인의 권유에 의해 높은 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 한복을 구매하는 집단과 대여하는 집단에 미치는 영향력에서는, 구매집단은 디자인적인 요인에 의해, 대여집단은 판매자나 주변인의 권유에 더 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 그러므로 한복판매점에서는 한복 디자인의 다양화로, 한복대여점에서는 전문적인 판매사원의 배치로 업체간의 경쟁력을 강화하는 마케팅 전략이 좋을 것이라는 점을 시사한다.

• 보건행정학회지
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• 제13권3호
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• pp.21-34
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• 2003

Patient revisit to used hospital is a key factor in determining a health care organization's competitive advantage and survival. This article examines the relationship between customer's satisfaction and his/her revisit associated with three different methods which are the Chi Square Automatic Interaction Detection(CHAID) for segmenting the outpatient group, logistic regression and neural networks for addressing the outpatient's revisit. The main findings indicate that the important factors on outpatient's revisit are physician's kindness, nurse's skill, overall level of satisfaction, hospital reputation, recommendation, level of diagnoses and outpatient's age. Among these ones, physician's kindness is the most important factor as guidelines for decision of their revisit. The decision maker of hospital should select the strategy containing the variable amount of the level of revisit and size of outpatient's group under the constraint on the hospital's time, budget and manpower given. Finally, this study shows that neural networks, as non-parametric technique, appear to more correctly predict revisit than does logistic regression as a parametric estimation technique.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.473-476
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• 2000

최근 전자상거래에서 에이전트 기술들이 많이 나타나고 있는데, 주목해야 할 것은 패키지 형태로 내장될 수 있는 에이전트이다. 전자상거래 솔루션에 탑재되어 자동화시킨 에이전트로서 NetPerception 의 GroupLens 엔진과 MacroMedia의 LikeMinds가 있는데 이들은 협동적 필터링을 구현한 것들이다. 현재 이러한 협동적 필터링 에이전트 시스템이 탑재된 전자상거래 솔루션들이 등장하고 있다. 하지만 add-on 성격이 부족하고, 실제 협동적 필터링 알고리즘에 의해 고객의 취향이나 기호에 맞는 아이템을 추천하는 진정한 의미의 에이전트 시스템은 찾아보기 힘들다. 그래서, 이러한 점을 보완한 MindReader 시스템을 개발하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 GroupLens 알고리즘에 클러스터링을 접목시킨 알고리즘을 사용하였다.

• 유통과학연구
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• 제18권7호
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• pp.73-81
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• 2020

Purpose: This research examines the factors that influence organic food purchasing decisions of kindergartens in Ho Chi Minh City, Vietnam. Research Design, Data, and Methodology: A mixed-method research was utilized in this study. It included a focus group of 10 participants and a survey of 304 respondents, (quantitative research) who are employed in the selected kindergartens, using both online and paper surveys based on nonprobability and convenient sampling. The SPSS and SmartPLS 3 software were used to analyze data. Results: a) Eight factors affect the purchase decision of kindergartens; b) Environment Attention, Normative Beliefs, Trust belief on brand, Cost of meal set, and Reference group positively affect Intention behavior; c) Feeling safe positively affect Perceived Quality Product. Perceived quality of product and Intention behavior positively affect organic food Purchase Decision of kindergartens. Conclusion: Eight factors affect organic food purchasing decisions of kindergartens in Ho Chi Minh City. This study offers recommendation and solutions for a stable output of organic products in Vietnam, and ways to popularize them within the community.