The object of this study is to establish proper consumer-oriented advertisement strategies of animal welfare egg. Data were collected by consumer survey on November 4th, 2011 at Hanaromart in Chunchon area. SAS 9.1 and Excel 2007 were used as statistical package and ranked logit model was used to analyze the data. From the results of the study the following advertisement strategies were suggested for animal welfare egg considering the effects of advertisement media. First, internet based media were most preferred. For effectively using the internet based media the message should be succinctly and clearly transferred to consumers. Therefore if phrases and pictures emphasizing the difference between animal welfare egg and general egg were used, then positive effects could be attained from consumers in a short period. Second, advertisement media should be used differently based upon the consumers' income level. In the case of consumers under three million won income level the advertisement in the purchasing site was most effective regarding the advertisement effects. Therefore if the advertisement showing the breeding surroundings between animal welfare egg and general egg was used, positive effects could be attained. For consumers over three million won income level the homepage of egg producers was most effective in advertisement. So if more accurate information were distributed to consumers visiting the homepage and high quality egg were sold via the homepage, positive effects could be attained.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.663-676
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2016
한국의 프로야구는 정규시즌 중의 성적이 4위인 팀이 와일드카드인 1승을 안고 5위 팀과 싸워 2승을 먼저 하는 팀이 준 플레이오프에 진출한다. 준 플레이오프 진출 팀이 3위 팀과 싸워 3승을 먼저 하는 팀이 플레이오프에 진출하고 이 팀이 다시 2위 팀과 싸워 3승을 먼저 하는 팀이 코리언 시리즈에 진출하게 된다. 코리언시리즈 진출 팀은 1위 팀과 싸워 먼저 4승을 거두는 팀이 최종 우승팀이 된다. 이러한 포스트 시즌 경기방식을 따를 경우 상위 포스트 시즌 경기에 진출한 각 순위의 팀이 우승할 확률은 팀의 승률에 따라 결정됨을 알 수 있다. 본 연구에서는 Bernoulli 시행인 경우와 서로 독립인 경우만을 가정하는 경우 한국시리즈와 같은 우승 결정방식에서 상위 팀들이 우승할 확률을 추정하는 방법을 제안하였다. 본 연구의 결과를 이용하면 시즌 중의 각 팀 간의 승률이나 포스트 시즌 중매 경기에 대한 각 팀 간의 승률을 이용하여 포스트 시즌 진출 팀들의 최종 우승확률을 추정할 수 있다.
Microarray data includes tens of thousands of gene expressions simultaneously, so it can be effectively used in identifying the phenotypes of diseases. However, the retrieval of functional information from a large corpus of gene expression data is still a time-consuming task. In this paper, we propose an efficient method for identifying functional categories of differentially expressed genes from a micro-array experiment by using Gene Ontology (GO). Our method is as follows: (1) The expression data set is first filtered to include only genes with mean expression values that differ by at least 3-fold between the two groups. (2) The genes are then ranked based on the t-statistics. The 100 most highly ranked genes are selected as informative genes. (3) The t-value of each informative gene is imposed as a score on the associated GO terms. High-scoring GO terms are then listed with their associated genes and represent the functional category information of the micro-array experiment. A system called HMDA (Hallym Micro-array Data analysis) is implemented on publicly available micro-array data sets and validated. Our results were also compared with the original analysis.
This article performs a detailed data scrutiny on a chronic kidney disease (CKD) dataset to select efficient instances and relevant features. Data relevancy is investigated using feature extraction, hybrid outlier detection, and handling of missing values. Data instances that do not influence the target are removed using data envelopment analysis to enable reduction of rows. Column reduction is achieved by ranking the attributes through feature selection methodologies, namely, extra-trees classifier, recursive feature elimination, chi-squared test, analysis of variance, and mutual information. These methodologies are ranked via Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) using weight optimization to identify the optimal features for model building from the CKD dataset to facilitate better prediction while diagnosing the severity of the disease. An efficient hybrid ensemble and novel similarity-based classifiers are built using the pruned dataset, and the results are thereafter compared with random forest, AdaBoost, naive Bayes, k-nearest neighbors, and support vector machines. The hybrid ensemble classifier yields a better prediction accuracy of 98.31% for the features selected by extra tree classifier (ETC), which is ranked as the best by TOPSIS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1951-1966
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2020
Recent advancements in mobile device technology have enabled real-time positioning so that mobile patterns of people and favorable locations can be identified and related researches have become plentiful. One of the fields of research is the relationship between the object properties and the favored location to visit. The object properties of a person include personality, which is a major property jobs, income, gender, and age. In this study, we analyzed the relationship between the human personality and the preference of the location to visit. We used Spearman's Rank correlation coefficient, one of the many methods that can be used to determine the correlation between two variables. Instead of using actual data values, Spearman's Rank correlation coefficient deals with the ranks of the two data sets. In our research, the personality and the location data sets are used. Our personality data is ranked in five ranks and the location data is ranked in 8 ranks. Spearman's Rank correlation coefficient showed better results compared to Pearson linear correlation coefficient and Kendall rank correlation coefficient. Using Spearman's correlation coefficient, the degree of the relationship between the personality and the location preference is found to be 43%.
The personalized search algorithm is a search system that analyzes the user's IP, cookies, log data, and search history to recommend the desired information. As a result, users are isolated in the information frame recommended by the algorithm. This is called 'Filter bubble' phenomenon. Most of the personalized data can be deleted or changed by the user, but data stored in the service provider's server is difficult to access. This study suggests a way to neutralize personalization by keeping on sending random query words. This is to confuse the data accumulated in the server while performing search activities with words that are not related to the user. We have analyzed the rank change of the URL while conducting the search activity with 500 random query words once using the personalized account as the experimental group. To prove the effect, we set up a new account and set it as a control. We then searched the same set of queries with these two accounts, stored the URL data, and scored the rank variation. The URLs ranked on the upper page are weighted more than the lower-ranked URLs. At the beginning of the experiment, the difference between the scores of the two accounts was insignificant. As experiments continue, the number of random query words accumulated in the server increases and results show meaningful difference.
The purpose of this study was to construct model of sexual adjustment in people with spinal cord injury and to determine factors that relate to sexual adjustment using methodological triangulation. A total of 134 persons who were registered members of spinal cord injury organization and admitted rehabilitation unit in the hospital were included in the study. Participants answered questionnaire concerning importance of life events, sexual concern, sexual adjustment. Qualitative data were collected through semi-structured indepth interviews from 10 individuals with spinal cord injury who were previously included in the quantitative study. Constant compatative method was used to analyze the data. The results were as follows : 1) With respect to eleven other areas of life, sex life ranked the sixth and economic status ranked the highest in terms of importance. However social life ranked the lowest among the 11areas. 2) Among seven topics related to sexuality were methods and techniques to achieve sexual satisfaction, and helping a partner cope emotionally with limitation on sexual dysfunction was the second greastest. 3) The mean score for sexual adjustment was 19.47 which can be considered. 4) A process on how individuals with spinal cord injury adjust to their changed sexual life immerged from the qualitative data. It includs 4 stages: 'stage of loss' 'stage of endeavoring' 'stage of effort' and 'stage of adjustment'. Categories showing context for the action/interaction strategies were 'steadiness' and 'rediscovery as a sexual being'. There were three factors which may stimulate the adjustment process while the others may interrupt it. Those factors included personal matters, family matters and social matters. The individuals may follow each stage step by step but may go back to the previous step depending on the outcomes of their adjustment. 5) There were three factors which may stimulate the adjustment process while the others may interrupt it. Those factors included personal matters, family matters and social matters.
본 연구는 미래 보험소비자라 할 수 있는 대학생들을 대상으로 보험에 대한 사회적 인식수준을 진단하고 이를 토대로 신뢰받는 보험 산업으로 거듭나기 위한 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 위하여 대학생들을 보험 전공 학생과 비전공 학생으로 크게 구별하여 설문조사를 실시하였고 분석방법은 부분 순위자료(partially ranked data)의 수량화방법을 사용하였다. 대학생 대상 설문분석 결과 보험에 대한 신뢰도 수준은 설문대상 모든 집단이 보험에 대한 신뢰도가 다른 금융권(은행 및 증권)보다 비교적 낮은 것으로 나타났다. 특히 모든 집단이 신뢰도를 저하시키는 가장 큰 요인으로 보험 모집조직의 전문성 부족과 보험금 관련 분쟁 등을 지적하였고, 전공 학생은 부정적 언론 보도를 비전공 학생들은 보험상품 약관의 복잡성 등을 주요 원인으로 나타났다. 보험산업 신뢰도를 제고하기 위해서는 보험상품 및 약관개선을 공통적으로 지적하였으며 보험전공 학생들은 학교보험교육의 강화와 보험의 언론홍보를 통한 보험의 미래 보험상 정립이 가장 중요하다고 지적하였다. 한편 보험 비전공 학생들은 민원발생시 신속한 보상처리 및 보험회사의 윤리경영 및 건전경영을 위한 보험회사의 자체노력이 보험산업의 이미지 제고 방안으로 제시하고 있다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 트위터는 사회적 이슈나 사건들에 대해 실시간으로 반응하기 때문에, 사회과학 분야나 정보검색 분야의 연구자들이 유용한 실험 데이터를 수집하는 데에 활용되고 있다. 그러나 정작 데이터를 수집하는 방법론에 관한 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 위치 기반의 이벤트와 정치 사회적 이벤트 위주의 사용자의 성향을 고려한 트윗 수집 시스템을 제안한다. 우선 위치정보와 이벤트 관련 키워드를 포함하고 있는 트윗과 정치 사회적인 이벤트 검출에 필요한 ID들을 수집한 후, 사용자들의 성향을 분류할 ID 분석기를 설계했다. 또한 ID 분석기의 신뢰도 측정을 위해 상위 등급에 분류된 ID를 이용하여 트윗을 분석했다. 분석결과 1등급으로 분류된 ID는 88.8%의 신뢰도를 보였으며, 2등급으로 분류된 ID는 76.05%의 신뢰도를 보였다. 또한 ID 분석기는 77.5%의 신뢰도를 보였으며 소수의 ID를 사용함으로써 데이터의 수집시간을 줄였다.
Extreme climate events can have a large impact on human life by hampering social, environmental, and economic development. Global circulation models (GCMs) are the widely used numerical models to understand the anticipated future climate change. However, different GCMs can project different future climates due to structural differences, varying initial boundary conditions and assumptions about the physical phenomena. The multi-model ensemble (MME) approach can improve the uncertainties associated with the different GCM outcomes. In this study, a comprehensive rating metric was used to select the best-performing GCMs out of 11 CMIP5 and 13 CMIP6 GCMs, according to their skills in terms of four temporal and five spatial performance indices, in replicating the 21 extreme climate indices during the baseline (1975-2017) in South Korea. The MME data were derived by averaging the simulations from all selected GCMs and three top-ranked GCMs. The random forest (RF) algorithm was also used to derive the MME data from the three top-ranked GCMs. The RF-derived MME data of the three top-ranked GCMs showed the highest performance in simulating the baseline extreme climate which was subsequently used to project the future extreme climate indices under both the representative concentration pathway (RCP) and the socioeconomic concentration pathway scenarios (SSP). The extreme cold and warming indices had declining and increasing trends, respectively, and most extreme precipitation indices had increasing trends over the period 2031-2100. Compared to all scenarios, RCP8.5 showed drastic changes in future extreme climate indices. The coasts in the east, south and west had stronger warming than the rest of the country, while mountain areas in the north experienced more extreme cold. While extreme cold climatology gradually declined from north to south, extreme warming climatology continuously grew from coastal to inland and northern mountainous regions. The results showed that the socially, environmentally and agriculturally important regions of South Korea were at increased risk of facing the detrimental impacts of extreme climatology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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