• 한국전자거래학회지
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• 제18권4호
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• pp.129-144
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• 2013

본 연구는 모바일 어플리케이션 앱 선택과 구매에 대하여 사용자들이 인식하는 영향 요인을 분석하였다. 이를 위하여 스마트폰 앱 사용이 많은 사용자 층을 대상으로 모바일 앱 다운로드 선택 요인을 조사하였다. 또한, 서로 다른 특성을 보이는 유희성 앱과 유용성 앱 등 유형별 앱 구매요인을 조사 분석하고 앱 선택 요인과 각각 비교, 분석하였다. 109개의 표본을 대상으로 분석한 결과, 앱 선택 요인과 구매요인간의 유의한 차이가 발견되었다. 선택시 구전, 유용성, 호환성, 기능, 편리성, 디자인, 경험 등이 영향을 미쳤다. 선택, 구매시 모두 과거의 앱 사용 경험이 강하게 영향을 미쳤으며 구매시에는 앱의 유형에 따라 구매 요인의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 유용성 앱의 경우, 유용성, 비용, 기능을 중요시하였으며 유희성 앱의 경우, 즐거움을 많이 고려하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통하여 사용자들의 스마트폰 앱 선택을 구매 결정으로 연계시키기 위한 주요 요인에 대한 이론적 실무적 이해를 높일 수 있으며, 앱 설계와 마케팅시에 영향 요인들을 반영하여 소비자들의 구매를 증진시켜 나갈 수 있으리라 기대된다.

• 한국조리학회지
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• 제15권3호
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• pp.294-306
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• 2009

본 연구는 외식업계 패밀리 레스토랑의 이용고객이 서비스 품질 향상 노력의 결과와 만족에 따라 재방문에 어떻게 나타나는지에 대하여 알아보고 패밀리 레스토랑 이용 고객의 서비스 품질이 선택 속성과 재방문에 미치는 영향을 연구하여 봄으로써 서비스 품질이 선택 속성의 영향을 미치고, 선택에 만족한 고객이 그 레스토랑에 재방문에 미치는 영향 변수들 간의 인과관계 구성과 서비스 품질은 선택 속성과 고객 만족 사이에서 서비스 가치 여부를 부여하고, 고객 만족을 통하여 재방문에 미치는 영향을 연구하고, 서비스 품질은 고객 만족을 통하여 재방문에 미치는 영향과 연구의 조사는 SPSS12.0 프로그램을 분도 분석, 요인분석, 신뢰도분석, 회귀성형분석을 실시하였다. 실증연구의 모형은 연구의 초점을 패밀리 레스토랑 이용 고객은 서비스 품질의 선택 속성이 고객 만족과 재방문 의도에 영향을 미치는가에 중점을 두고 이를 이론적 배경에서 분류하고 실증분석을 통하여 검증하였다. 서비스 품질의 결과변수는 선택 속성, 고객 만족, 재방문 의도로 보고 서비스 품질은 외부 영향 요인으로 패밀리 레스토랑 이용객의 특성에 따라 서비스 품질 만족도의 차이가 재방문에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제60호
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• pp.165-180
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• 2006

In this paper, we present several confidence measures (CM) for speech recognition systems to evaluate the reliability of recognition results. We propose heuristic CMs such as mean log-likelihood score, N-best word log-likelihood ratio, likelihood sequence fluctuation and likelihood ratio testing(LRT)-based CMs using several types of anti-models. Furthermore, we propose new algorithms to add weighting terms on phone-level log-likelihood ratio to merge word-level log-likelihood ratios. These weighting terms are computed from the distance between acoustic models and knowledge-based phoneme classifications. LRT-based CMs show better performance than heuristic CMs excessively, and LRT-based CMs using phonetic information show that the relative reduction in equal error rate ranges between $8{\sim}13%$ compared to the baseline LRT-based CMs. We use the support vector machine to fuse several CMs and improve the performance of utterance verification. From our experiments, we know that selection of CMs with low correlation is more effective than CMs with high correlation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.591-609
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• 2024

In this study, preprocessings with all combinations were examined in terms of the effects on decreasing word number, shortening the duration of the process and the classification success in balanced and imbalanced datasets which were unbalanced in different ratios. The decreases in the word number and the processing time provided by preprocessings were interrelated. It was seen that more successful classifications were made with Turkish datasets and English datasets were affected more from the situation of whether the dataset is balanced or not. It was found out that the incorrect classifications, which are in the classes having few documents in highly imbalanced datasets, were made by assigning to the class close to the related class in terms of topic in Turkish datasets and to the class which have many documents in English datasets. In terms of average scores, the highest classification was obtained in Turkish datasets as follows: with not applying lowercase, applying stemming and removing stop words, and in English datasets as follows: with applying lowercase and stemming, removing stop words. Applying stemming was the most important preprocessing method which increases the success in Turkish datasets, whereas removing stop words in English datasets. The maximum scores revealed that feature selection, feature size and classifier are more effective than preprocessing in classification success. It was concluded that preprocessing is necessary for text classification because it shortens the processing time and can achieve high classification success, a preprocessing method does not have the same effect in all languages, and different preprocessing methods are more successful for different languages.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제10권3호
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• pp.311-318
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• 2005

The purposes of the study were to identify important attributes in foodservice management and culinary arts students' career decision-making and to investigate factors determining their preferred employment fields. A questionnaire that consisted of preferred employment fields, importance rating of 19 attributes related to job choices, and demographic information was developed based on a review of literature. A total of 319 students enrolled in food and nutrition, foodservice management, and culinary arts programs of eight 2-year colleges and 4-year universities in Seoul and Kyunggi Province participated in the survey. Data were analyzed using SPSS Win (version 10.0) with descriptive statistics, chi-square analysis, one-way analysis of variance, factor analysis, and discriminant analysis. Attributes of the highest importance scores included fringe benefits, wages and promotion opportunities, working environments, professional development opportunities, and organizational culturs. The students who preferred non-commercial foodservice as a career choice depended more on 'word-of-mouth from faculty' than those who preferred other fields (F=3.094, p < .05) and rated importance of 'participation in job fairs' higher than those who selected hotel food and beverage (F : 5.048, p < .01) . A factor analysis of the 19 attributes resulted in five factors: job/compensation policy, impersonal communication, company image, word-of-mouth, and personal experience. The five factors explained $67\%$ of the total variance. A discriminant analysis revealed that students who perceived 'impersonal communication' and 'word-of-mouth' more important were likely to prefer non-commercial foodservice as a career choice. The results would be used by university faculty in advising graduating students on career selection and by recruiters in developing effective and attractive recruiting programs.

• 정보관리학회지
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• 제24권1호
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• pp.321-342
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• 2007

이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.

• 복식
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• 제53권8호
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• pp.65-80
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• 2003

The purpose of this study was to examine and fully understand the transformation of female's ideal beauty through time based on word analysis. Word selection was made from the very exemplary Women's magazines : Yuhwon, Jubu-Saengwhal, and Yuhsung-Dongah. Further, in order to research the understanding of female's ideal beauty, a random research was done on 445 women, ranging from the ages 20's through 60's. From the result, a frequency analysis was performed to further analyze the meaning of ideal beauty to each sector of the age groups for different time periods : the 1980's and the 1990's. To the 20's, beauty awareness was defined by the word ‘intelligence’, however, the 1980's endorsed confidence with composure and calmness where as the 1990's preferred beauty to be defined by ‘refinement and goal oriented’. The 30's selected ‘individuality’ marked with confidence in character, but there was a shift from ‘mature intelligence’ in the 1980's to ‘professionalism’ in the 1990's. The 40'E chose mediocrity and commonness, however, likewise, a sense of ‘earnestness’ for life and family was looked upon as beautiful. For the 50's, comfort with a reserved tenure was frequently noted and for the 60's, women chose ‘health and independence’ as describing ideal beauty. The results from the research are justifiable because the articles are in a neutral perspective and are from the representative women's magazines. This research proved that the younger the age group, the more exterior beauty was considered, as opposed to the older generation who found inner beauty to be of most importance.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.14-23
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• 1994

본 논문에서는 한국어 음성인식에 적합한 음성 인식 단위에 대해서 연구하였다. 좋은 음성 인식 시스템을 구현하기 위해서는 발음된 음성내의 조음화현상을 처리할 수 있는 인식단위를 선택해야만 한다. 따라서 음소보다 개념적으로 확대된 인식단위가 필요하게 되는데, diphone은 음소간의 전이영역을 modeling하기때문에 좋은 인식 단위가 될 수 있다. Diphone을 인식 단위로 할 경우에 안정적인 음소영역을 diphone사이에 삽입할 수도 있다. 7명의 남성화자가 발음한 74단어로 구성된 고립단어 인식 실험결과 diphone을 2-state HMM으로, 터짐소리 `ㅂ',`ㄷ','ㄱ'와 묵음을 제외한 음소에 대해서 1-state HMM으로 나타냈을 때 가장 높은 인식률을 보였다. 이때 드물게 발생하는 diphone들을 하나의 단위로 merging했을 때 인식률이 $93.98\%$에서 $96.29\%$로 향상되었다. 또한 merging된 diphone과 제안한 국소보간법 (local interpolation technique)을 사용함으로써 $97.22\%$까지 인식률이 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1397-1406
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• 2019

신경학적 손상에 의한 언어장애인/비장애인 간의 일상적인 휴대폰 통화시 신경학적 손상으로 인한 발음의 정확도와 언어장애인의 발음 특징이 결합되어 원활한 의사소통을 저해하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제한하는 방법은 언어장애인 특성에 맞춘 단어의 모호성(out of vocabulary) 개선과, 언어 장애인 구강 특성에 따른 어려운 발성 부분을 인위적으로 보정해주는 유도선이 포함된 MEMS(Micro Electro-mechanical System) Microphone 장치 개선이다. S/W적 개선은 도치기능이 포함된 결정트리이며, 연속어 특성을 감안하여 개선된 matrix-vector rnn 방법을 제시하였다. H/W와 S/W 특성을 감안하여 유사 사전을 만들어 원활한 의사소통을 위한 말명료도 향상에 기여하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.272-277
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• 2001

In this paper, we describe a new method for selecting information sources in a distributed environment. Recently, there has been much research on distributed information retrieval, that is information retrieval (IR) based on a multi-database model in which the existence of multiple sources is modeled explicitly. In distributed IR, a method is needed that would enable selecting appropriate sources for users\` queries. Most existing methods use statistical data such as document frequency. These methods may select inappropriate ate sources if a query contains polysemous words. In this paper, we describe an information-source selection method using two types of thesaurus. One is a thesaurus automatically constructed from documents in a source. The other is a hand-crafted general-purpose thesaurus(e.g. WordNet). Terms used in documents in a source differ from one another and the meanings of a term differ depending on th situation in which the term is used. The difference is a characteristic of the source. In our method, the meanings of a term are distinguished between by the relationship between the term and other terms, and the relationship appear in the co-occurrence-based thesaurus. In this paper, we describe an algorithm for evaluating a usefulness of a source for a query based on a thesaurus. For a practical application of our method, we have developed Papits, a multi-agent-based in formation sharing system. An experiment of selection shows that our method is effective for selecting appropriate sources.