Purpose: The concept of sensibility as sensitive perception is a part of the most important elements in human relations and nursing. However, sensibility has not been a focus of nursing research and it seems important to clarify the meaning of sensibility. Therefore, in this study the meaning of sensibility as a cognitive faculty of humans was explored. The results will contribute to the development of nursing science and art. Method: The process described by Walker and Avant to analyze concepts was used to define the concept of sensibility. Results: Attributes of sensibility were defined as 'emotional ability to feel', 'delicate, sensitive awareness of emotion' 'appreciative, tender hearted about oneself and others', 'awareness of intellectual, moral values', 'liability to be vulnerable', 'direct interrelation with individual'. Conclusion: The sensibility mentioned above included the attribute of caring within nurses intrinsic disposition which is achieved through the process of interrelational communication. Therefore continuous study and development of this concept should not only provide resources for nursing but also have a positive effect in therapeutic personal relationships.
대부분의 기계학습 방법들은 이산형의 데이타를 학습에 사용되는 데이타의 형식으로 요구하고 있다. 따라서 연속형 데이타의 경우는 기계학습 방법들을 적용하기 전에 그 데이타를 이산형으로 바꾸어 주는 과정이 필요하다. 이러한 이산화 과정은 그 중요성에 비하여 상대적으로 관련 연구가 미비한 수준이다. 따라서 이 논문은 정보이론을 사용하여 연속형 자료를 이산형의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각 애트리뷰트의 값들이 목적 애트리뷰트에 제공하는 정보의 량을 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 이용하여 계산하였으며, 각 애트리뷰트마다 제공하는 정보의 손실을 최소화할 수 있는 이산화 경계선을 계산하였다. 본 논문이 제안한 방법의 성능을 ID3 와 신경망 알고리즘을 사용하여 기존의 이산화 방법들과 비교하였으며 거의 대부분 우수한 정확성을 보였다.
Many large scale discount stores try to enter the market in newly developed city areas. In order to sucessfully increase the market share, it is essential for them to understand customers' needs. In doing so, various forms of survey methods are often used and survey forms can influence respondents' decision. The main objective of this paper is to check consistency of different survey methods in terms of deriving the expected market share. In this paper, we a, pp.y two survey forms for both AHP and conjoint analyses using a randomized complete block design. Using AHP, we compare Kim's club, Carf, E-mart and Macro in terms of the following four customer attributes: parking facility, size of store, business hours, and special pricing policy. In conjoint analysis, we estimate the part-worth of each level of the customer's attribute so that one can design the best store which would optimizethe customer's attribute so that one can design the best store which would optimize the customer's utility. Empirical comparison results indicate very low consistency between the two methods. It implies the importance of verification methods of survey. We also analyze the impact of special pricing policy using a meta analysis. It turns out that older customers are a, pp.rently more sensitive to pricing policy.
Price acceptability has become an important issue in the current fashion market. This study explored diverse factors that affect price acceptability (level of acceptable price and range of acceptable price). Stimuli photos of fashion products (i.e., bag, shoes, and jacket) were developed and used for online experiments with 3,000 female consumers. Important results included factors that affected the price acceptability of fashion products were price-quality relation, price concern, and product attribute perception. The results showed that female consumers depended more on price-quality relations, more positively perceived product attributes, and were less sensitive to price; in addition, they tended to have a higher level of acceptable price as well as a wider range of acceptable price for fashion products. These results were consistent across all experiments with different fashion items (i.e., bag, shoes, and jacket). Based on the results, factors that influence the price acceptability were revealed. Marketing practitioners need to more actively consider implying advertising strategies that emphasize the advancement of product attributes such as quality for highpriced products.
Lee(2016a)는 Bar-Lev et al.(2004)의 모형에 무관한 변수를 추가하여 민감한 변수, 변환된 변수 그리고 무관한 변수 중에서 확률장치에 의해 선택된 질문에 응답하도록 하는 승법 양적 확률화응답모형을 제안하였다. 본 연구에서는 Bar-Lev et al.(2004)이 제안한 강요 양적속성 승법모형에 무관한 변수와 강요응답을 새롭게 추가한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 무관한 변수에 대한 정보를 아는 경우와 모르는 경우로 나누어 민감한 양적속성을 추정할 수 있는 이론적 체계를 구축하였다. 또한, 모집단이 층화되어 있을 때에도 제안한 모형의 적용이 가능하도록 층화 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형으로 확장하였고 층화추출에 있어서 비례배분과 최적배분 문제를 다루었다. 마지막으로 기존의 승법모형인 Eichhorn-Hayre(1983) 모형, Bar-Lev et al.(2004) 모형, Gjestvang-Singh(2007) 모형, Lee(2016a) 모형이 제안한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형의 특수한 형태임을 확인할 수 있었고, Bar-Lev et al.(2004) 모형과의 효율성 비교 결과 $C_x$값이 작을수록 그리고 $C_z$값이 클수록 제안한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형이 Bar-Lev et al.(2004)의 모형보다 효율적이었다.
API(Application Program Interface) 콜 시퀀스 분석은 분석 대상 프로그램에서 API 콜 정보를 추출한 후 분석하는 기법으로 다른 기법들에 비해 대상의 행위를 특징할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 API 콜 시퀀스 분석기법은 동일한 기능을 수행하는 함수를 상이한 함수로 잘못 식별하여 분석을 수행하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 API 각각을 추상화시키는 방식을 추가하여 기존의 식별 문제를 해결하고 분석 성능을 향상시키고자 한다. 그 후 분석 대상들에서 획득한 추상화된 API 콜 시퀀스에 LSH(Locality Sensitive Hashing) 기법을 적용하여 각 분석 대상들 간의 유사도를 계산하고 유사한 유형끼리 클러스터를 형성하는 과정을 수행하였다. 본 연구는 악성코드 분석 시 악성코드의 유형을 파악하는 데 요긴하게 사용할 수 있으며, 최종적으로는 해당 유형 정보를 기반으로 악성코드 분석의 정확도를 향상시키는 데 기여할 수 있다.
본 논문에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 양적속성을 갖는 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 집락을 추출단위로 하는 단순집락추출법에 양적속성의 무관질문모형을 적용하였다. 그리고, 일정한 비용하에서 분산을 최소로 하는 집락의 크기와 표본집락의 수의 최적값을 구하여 최소분산의 형태를 도출하였다. 또한, 제안한 단순집략추출법에 의한 무관질문모형과 단순임의 추출법에 의한 무관질문모형과의 효율성을 비교해 보았다.
Edge detection always influenced by noise belong to the original image, therefore need use some methods to sort this issue, mean shift algorithm has the smooth function which suit for the edge detection purpose, so adopted to fade out the unimportant information, and the sensitive noise portions. After this section, use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on, meanwhile select the Soble operator that has the orientation attribute to support the method work well. In final, take experiment and get the perfect result we wanted, make sure this method make sense and better than the sole Edge detection algorithm,
IoT 환경에서는 정확한 정보의 전달을 위하여 사용자의 상황에 따라 수집된 정보를 추론하여 새로운 정보, 즉 상황 정보를 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 센싱 되는 민감한 정보를 보호하기 위해 상황인식을 통한 정보의 접근제어 기법을 제안하고자 한다. 이는 사용자의 상황을 고려하여 접근을 허가하는 접근권한 관리에 중점을 두고 있으며 승인되지 않은 사용자가 네트워크에 저장되어있는 데이터에의 접근 제약(접근제어 정책)을 둔다. 이를 위해 기존에 연구된 CP-ABE 기반의 상황 정보 접근제어 기법에 대해 분석한 후, 상황 정보의 범위에 동적인 상황을 포함시켜, 확장된 다차원 상황 속성(Context Attribute)을 반영하는 접근제어 정책을 제안한다. 본 논문에서는 동적인 상황을 고려한 접근제어 정책을 IoT 센서퓨전 환경에 적합하도록 설계하였다. 따라서 기존의 연구와 비교해 데이터의 다양성 확보 및 정확한 정보의 수집이 가능하고, 기존 상황 속성의 확장이 가능하다는 장점을 갖는다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1892-1903
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2016
Mobile social network is becoming more and more popular with respect to the development and popularity of mobile devices and interpersonal sociality. As the amount of social data increases in a great deal and cloud computing techniques become developed, the architecture of mobile social network is evolved into cloud-based that mobile clients send data to the cloud and make data accessible from clients. The data in the cloud should be stored in a secure fashion to protect user privacy and restrict data sharing defined by users. Ciphertext-policy attribute-based encryption (CP-ABE) is currently considered to be a promising security solution for cloud-based mobile social network to encrypt the sensitive data. However, its ciphertext size and decryption time grow linearly with the attribute numbers in the access structure. In order to reduce the computing overhead held by the mobile devices, in this paper we propose a new Outsourcing decryption and Match-then-decrypt CP-ABE algorithm (OM-CP-ABE) which firstly outsources the computation-intensive bilinear pairing operations to a proxy, and secondly performs the decryption test on the attributes set matching access policy in ciphertexts. The experimental performance assessments show the security strength and efficiency of the proposed solution in terms of computation, communication, and storage. Also, our construction is proven to be replayable choosen-ciphertext attacks (RCCA) secure based on the decisional bilinear Diffie-Hellman (DBDH) assumption in the standard model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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