The objectives of this study were to find relationships between ego identity and clothing benefits, and to examine the influence of ego identity, clothing attributes evaluation, and demographic variables on clothing benefits. The subjects were 405 college students(male : 164, female : 241) in Seoul. Six factors of clothing benefit derived by factor analysis : fashion, comfort, social recognition, self-expression, recognized brand, and economy. Males with higher goal-directedness of ego identity had less interest in the benefits of social recognition and recognized brand. The higher the uniqueness of ego identity females had, the higher the social recognition and the lower the comfort. Social recognition of males was influenced by self-acceptance(-), style, and fastener(R²=17.7%). and recognized brand influenced by parents\` education, goal-directedness(-), and allowance(R²=27.5%). Fashion of females was influenced by style, allowance(-), and goal-directedness(-)(R²=18.7%), comfort unfluenced by uniqueness(-), size, and allowance(-)(R²=14.6%), and self-expression influenced by style, allowance, fastener, and interpersonal relation(R²=28.0%). The present findings mean that allowance and ego identity such as goal-directedness, self-acceptance, interpersonal relation were meaningful variables that affect clothing benefits.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.3
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pp.15-20
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2003
For some applications such as teleconference or telecommunication systems using a distant-talking hands-free microphone, the near-end speech signals to be transmitted is disturbed by an ambient noise and by an echo which is due to the coupling between the microphone and the loudspeaker. Furthermore, the environmental noise including channel distortion or additive noise is assumed to affect the original input speech. In the present paper, a new approach using echo canceller and maximum a posteriori(MAP) estimation is introduced to improve the accuracy of hands-free speech recognition. In this approach, it was shown that the proposed system was effective for hands-free speech recognition in ambient noise environment including echo. The experimental results also showed that the combination system between echo canceller and MAP environmental adaptation technique were well adapted to echo and noise environment.
This paper studies legal regulation of the public policy exception in the Russian Federation and domestic judicial practice on the issue. It reviews current legislation and analyzes a number of recent court cases where an arbitral award rendered by a foreign arbitration body was refused recognition and enforcement based on public policy violation. By doing so, it contributes to the knowledge on the concept of public policy in the Russian legal system and how public policy can affect the process of recognition and enforcement of foreign arbitral awards on its territory. The review of court cases demonstrates different aspects of how the public policy exception can be applied by Russian arbitrazh courts. Such decisions can provide a clearer picture of the kinds of situation that can lead to invoking the public policy clause by the court. Also, it is of practical value as persons preparing to file a claim or to be a defendant in a Russian court can be required to present existing court decisions in support of their claim or defence.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.11
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pp.93-100
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2005
In this paper, we implement the embedded speech recognition system to support various application services such as audio and video control using speech recognition interface on cars. The embedded speech recognition system is implemented and ported in a DSP board. Because MIC type and speech codecs affect the accuracy of speech recognition. And also, we optimize the simulation and test environment to effectively remove the real noises on a car. We applied a noise suppression and feature compensation algorithm to increase an accuracy of sppech recognition on a car. And we used a context dependent tied-mixture acoustic modeling. The performance evaluation showed high accuracy of proposed system in office environment and even real car environment.
Yoon, Andy Kyung-yong;Park, Ki-cheul;Lee, Byeong-cheol;Jang, Jung-hyuk
Journal of Multimedia Information System
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v.7
no.4
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pp.239-248
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2020
The performance of the facial recognition system is determined by many technical factors. Further, most of the technical factors have been realized or are still in continued research. The recognition rate has a great influence on performance not only by technical factors but also by other factors. However, researchers are trying to improve the recognition rate by focusing only on technical factors. The mechanism of recognizing is to compare a face image obtained by photography to an already stored face image and determine the score of the similarity. However, if the photographed image is damaged by external light, even a system with a good algorithm will fail to recognize it. Therefore, it is important to prevent the disturbance of light entering from the outside, so it should be blocked, but the camera will not work without light. Thus, it is proposed that a method to secure the external light but block the disturbance of light that affects photography. A method of blocking disturbance light is to use a polarization filter. There are three polarization methods: circular polarization, linear polarization, and elliptical polarization. In this paper, an experiment was performed to overcome disturbance of light using only a circularly polarized filter. In addition, a lighting system that reproduces disturbance light was provided for the experiment, and light of varying intensities and angles was installed to affect the face recognition camera. As a result of actual application, it was determined that a very improved recognition performance in various disturbance light environments.
Purpose - The purpose of this study is to investigate the variables that lead consumers to visit traditional markets and buy market goods. Thus, the current research examined the relationship between satisfaction and return intention as among the factors influencing loyalty. Research design, data, and methodology - This study was conducted to examine the effects of the perceived level of factors on loyalty and how it influenced consumers' visits to traditional markets in 125 adult adolescents and women living in Mok-po area. The results of the questionnaire were obtained. The statistical data of the questionnaire were verified by SPSS. Results - In this study, consumers' perception level of eight loyalty factors can be perceived by the traditional Korean market. The empirical analysis is summarized as follows. First, by selecting five representative variables influencing intention to return to traditional markets, Mok-po area consumers were affected by the intention to revisit according to the intensity of recognition level among these variables. Second, the higher the perceived level of product price, quality of access (accessibility) among the factors that consumers perceive as important factors in visiting traditional markets were heightened. Third, Mokpo residents are aware of the main important factors of visiting the market such as receiving a friendly atmosphere (image) about traditional market, market environment (hygiene and cleanliness), connection with the local economy, and customer service such as kindness, refund and return. These loyalty factors did not affect consumers' intention to revisit. In other words, image, environment, regional economic linkage, and these factors did not have a positive effect on revisit intention. Conclusions - The empirical analysis of this study suggests that factors that directly affect loyalty among the key factors that play a major role in visiting traditional markets should be identified and developed as loyalty factors. It is necessary to identify the key factors influencing the satisfaction and loyalty of traditional market users, and operate a system that systematically and comprehensively manages and evaluates them. In order to do this, the government, the local governments, and related organizations should regularly conduct loyalty and satisfaction surveys on visa recognition levels and establish strategies for dramatic improvement measures.
Emotion recognition and regular controls are concentrated interest in computer studies to emotional changes. Thus, the quantified by objective assessment methods are essential for application of color sensibility computing situations. In this paper, it is applied to a digital color image emotion emotional computing calculations numbered recognized as one representation. Emotional computing research approach consists of a color attribute to the image recognition focused sensibility and emotional attributes of color is the color, brightness and saturation separated by. Computes the sensitivity weighted according to the score and the percentage increase or decrease in the sensitivity property tone applied to emotional expression. Sensitivity calculation is free-degree (X), and calculates the tension (Y-axis). And free-level (X-axis) coordinate of emotion, which is located the intersection of the tension (Y-axis) as a sensitivity point. The emotional effect of the Russell coordinates are utilizing the core (Core Affect). Tue numbers represent the size and sensitivity in the emotional relationship between emotional point location and quantified by computing the color sensibility.
Objectives: The aim of the research was to evaluate the recognition levels on PHR (Personal Health Record) which was regarded as a valuable tool in health areas. Old and young age groups (mostly university students) were two groups that were under investigation. The young age group was deliberately asked to pretend they were members in the old age group (adult group here after) in order to investigate the recognition level differences in such conditions. Methods: We performed common and grouping analyses based on two hypotheses. Firstly the survey results should be different in both age groups. Secondly people who had high risk factors of a disease (obesity in our study) should show higher recognition level on PHR based on an assumption that they were aware of serious outcome of the disease more than the others. Results & Conclusion: The first hypothesis was rejected as both groups show similar patterns in responding the survey. The second hypothesis was also rejected because both groups showed responses in similar patterns. Based on the outcome of our study and analyses, we concluded that there would be no differences in recognition levels on PHR between young and adult groups. Also, possession of disease risk factors, at least for obesity, would not affect the recognition level of PHR. Further elaborate researches with larger groups on the topic may be necessary in order to validate the method and to expand for various applications.
This paper proposes an approach of a novel facial expression recognition to deal with different intensities to improve a performance of a facial expression recognition. Various expressions and intensities of each person make an affect to decrease the performance of the facial expression recognition. The effect of different intensities of facial expression has been seldom focused on. In this paper, a face expression template and an expression-intensity distribution model are introduced to recognize different facial expression intensities. These techniques, facial expression template and expression-intensity distribution model contribute to improve the performance of facial expression recognition by describing how the shift between multiple interest points in the vicinity of facial parts and facial parts varies for different facial expressions and its intensities. The proposed method has the distinct advantage that facial expression recognition with different intensities can be very easily performed with a simple calibration on video sequences as well as still images. Experimental results show a robustness that the method can recognize facial expression with weak intensities.
Existing Speech feature extracting method in speech Signal, there are incorrect recognition rates due to incorrect speech which is not clear threshold value. In this article, the modeling method for improving speech recognition performance that combines the feature extraction for speech and silence characteristics normalized to the non-speech. The proposed method is minimized the noise affect, and speech recognition model are convergence of speech signal feature extraction to each speech frame and the silence feature normalization. Also, this method create the original speech signal with energy spectrum similar to entropy, therefore speech noise effects are to receive less of the noise. the performance values are improved in signal to noise ration by the silence feature normalization. We fixed speech and non speech classification standard value in cepstrum For th Performance analysis of the method presented in this paper is showed by comparing the results with CHMM HMM, the recognition rate was improved 2.7%p in the speech dependent and advanced 0.7%p in the speech independent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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