As is commonly said, music is 'language of emotions.' It is because sound is a plentiful modality to communicate the human sensibility information. However, most researches of auditory displays were focused on improving efficiency on user's performance data such as performance time and accuracy. Recently, many of researchers in auditory displays acknowledge that individual preference and sensible satisfaction may be a more important factor than the performance data. On this ground, in the present study we constructed the sound sensibility dimensions ('Pleasure', 'Complexity', and 'Activity') and systematically examined the attributes of sound on the sensibility dimensions and analyzed the meanings. As a result, sound sensibility dimensions depended on each sound attributes , and some sound attributes interact with one another. Consequently, the results of the present study will provide the useful possibilities of applying the affective influence in the field of auditory displays needing the applications of the sensibility information according to the sound attributes.
Learning with Attribute Value Taxonomies (AVT) has shown that it is possible to construct accurate, compact and robust classifiers from a partially missing dataset (dataset that contains attribute values specified with different level of precision). Yet, in many cases AVTs are generated from experts or people with specialized knowledge in their domain. Unfortunately these user-provided AVTs can be time-consuming to construct and misguided during the AVT building process. Moreover experts are occasionally unavailable to provide an AVT for a particular domain. Against these backgrounds, this paper introduces an AVT generating method called GA-AVT-Learner, which finds a near optimal AVT with a given training dataset using a genetic algorithm. This paper conducted experiments generating AVTs through GA-AVT-Learner with a variety of real world datasets. We compared these AVTs with other types of AVTs such as HAC-AVTs and user-provided AVTs. Through the experiments we have proved that GA-AVT-Learner provides AVTs that yield more accurate and compact classifiers and improve performance in learning missing data.
오늘날 우리사회에서는 유비쿼터스를 비롯한 정보기술의 급격한 발전에 따라 GIS를 통하여 누구나 일장 속에서 직접 지리정보를 활용할 수 있게 되면서 양질의 지리정보에 대하여 관심을 보이는 편이다. 본 연구에서 다루고자하는 지리정보는 일반시민의 생활과 가장 밀접하고 친숙한 형태의 정보 중 하나이며, 정보로서의 활용도가 매우 높다. 하지만 아직까지 지리정보 데이터베이스 서비스 품질 평가에 주안점을 둔 평가모델이나 평가차원을 도출해보려는 시도에 대한 선행연구가제대로 된 적이 없다. 이에 본 연구에서는 지리정보 데이터베이스 서비스 경우에 서비스품질에 핵심적인 속성들이 무엇인지, 고객만족에 영향을 미치는 가장 중요한 데이터베이스 서비스 품질속성은 무엇인지 알아보고자 한다. 또한 고객의 만족을 실현할 수 있기 위해서는 데이터베이스 서비스 품질속성들이 각각 어떤 수준으로 제공되어야 할 것인가 라는 문제를 컨조인트 분석을 통해 해결해 보고자 한다.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.7
no.4
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pp.149-157
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2012
This article aims to identify the selection attributes for developing korean-style industrial tourism. Evaluating attributes is the most important stage in consumer decision-making process and culture has a significant influence on this stage. This study is to analyze in the evaluation of selection attributes with the theory of industrial tourism and come up with developing tourism. a survey was conducted to the staff of travel agency in korea. Through factor analysis and multiple regression analysis, authors identified five factors(i.e. business, conveniences, tourism attraction, hospitality, property) were amenable to the industrial tourism, found that the most important attributes had the strongest influence on satisfaction level. According to the results of this study, author suggests that nationality of industrial tourism have an effect on evaluating selection attributes of the korean-style industrial tourism. therefore, nationality could be the basis of target marketing strategy.
The number of users of SNS has been steadily increased along with the popularity of smart phones, since marketing using SNS is easy to communicate and fast to spread, many companies are actively utilizing SNS marketing. In this study, we established a hypothesis by selecting SNS marketing attributes based on prior research as informational, interactive, entertainment and reliability. In this study, we are going to examine the impact on SNS marketing on purchase behavior at the convenient store to provide basic data for sale promotional strategy. Analysis of differences in SNS marketing attributes according to the characteristics of the survey participants showed that differences in information were significant in age and monthly income, and interaction was significantly different from gender. Among SNS marketing attributes, information, entertainment and reliability showed significant positive effects on satisfaction, and the interactivity was rejected because it did not have a significant impact. While interactivity, entertainment, and reliability of SNS marketing attributes significantly affected satisfaction, it was found that information has not significantly affected them. Satisfaction also had a significant impact on purchase intentions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.6
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pp.1337-1342
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2014
Increasingly important user based service on the smart media era, and increasing awareness about the user experience. In this study, by considering these realities, what impact location based constructs on smartphone environment, continuous intention to use you want to identification. Thus, this study conducted of preference the influencing factors for location based constructs. First steps, based constructs known empirical studies were categorized information, entertainment, safe&emergency, navigation&tracking and advertising& commerce. Second Steps, the categorized factors were analyzed preference relationship between constructs using AHP(analytic hierarchy process) technique. Questionnaire survey was conducted to those who employees S Telecom in Busan city and Gyeongnam province during 2000. 4. 15 and 2014. 4. 30. The result of the analysis might be summarized that the navigation(0.133) has the highest preference ran in the constructs. Based on these findings, several theoretical and practical implications were suggested and discussed.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.35
no.1
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pp.127-148
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2024
This study aimed to propose considerations for attributes and their standardization strategies during the data collection process for electronic publications by domestic distributors for the National Library of Korea. The research identified a total of 21 essential and optional attributes based on a survey and a Focused Group Interview (FGI) with the staff responsible for legal deposit and acquisition tasks at the National Library of Korea. Additional attributes were found necessary during the data quality verification process, leading to the specification of essential and optional attributes for various types of materials, including eBooks, audiobooks, webtoons, and web novels. The standardization of attribute values, essential for enhancing the identifiability and management efficiency of electronic publications, included adherence to ISO 8601 rules for dates and times, clear designation of limited-range attribute values such as file format and adult content, and detailed description of information related to titles. Furthermore, the study highlighted the need for establishing standardized metadata requirements and continuous data quality management and monitoring systems.
Clustering is a data mining method which help discovering interesting data groups in large databases. In traditional data clustering, similarity between objects in the cluster is measured by pairwise similarity of objects. But we devise an advanced measurement called item similarity in this paper, in terms of nature of clustering transaction data and use this measurement to perform clustering. This new algorithm show the similarity by accepting the concept of relationship between different attributes. With this item similarity measurement, we develop an efficient clustering algorithm for target marketing in each group.
Lazy loaming methods including CBR have relative advantages in comparison with eager loaming methods such as artificial neural networks and decision trees. However, they are very sensitive to irrelevant features. In other words, when there are irrelevant features, larry learning methods have difficulty in comparing cases. Therefore, their performance can be degraded significantly. To overcome this disadvantage, feature weighting methods for lazy loaming methods have been studied. Most of the existing researches, however, were focused on global feature weighting. In this research, we propose a new local feature weighting method, which we shall call CBDFW. CBDFW stores classification performance of randomly generated feature weight vectors. Then, given a new query case, CBDFW retrieves the successful feature weight vectors and designs a feature weight vector fur the query case. In the test on credit evaluation domain, CBDFW showed better classification accuracy when compared to the results of previous researches.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.444-446
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2012
ECMWF(European Centere of Medium-Range Weather Forecasts)에서 정의한 기상 데이터는 254개의 속성으로 구성되어 있다. 기상 데이터는 매 6시간 마다 수집되며 그 양이 방대하다. 하지만 모든 속성을 이용하여 기상을 분석 하는 것은 너무 많은 시간이 소요되고 대부분의 속성들은 기상을 분석하는데 많은 영향을 미치지 않는다. 따라서 적절한 속성을 이용하여 날씨를 정확하게 분석 하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 과거의 기상 데이터를 이용하여 6시간 후의 호우 또는 비호우를 예측하는 실험을 진행 하였다. 기상 데이터 속성의 조합과 관찰 영역 변경에 따라 호우상황 예측 정확도의 변화를 살펴본다. 6시간 이후의 호우/비호우 예측을 함에 있어 조합된 속성이 단일 속성보다 더 좋은 결과를 보이는 것을 알수 있었고 관찰 영역이 더 클수록 좋은 예측 결과를 보임을 알 수 있었다. 하지만 일정 범위가 넘어서면 계산 비용이 높아지고 연산 속도가 현저하게 떨어지고 예측 결과도 범위에 비례하여 크게 향상되지 않는것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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