The purpose of this paper was to propose a model that recognizes potential users' emotional response toward design by classifying Electroencephalography(EEG). Studies in neuroscience and psychology have made an effort to recognize subjects' emotional response by analyzing EEG data. And this approach has been adopted in design since it is critical to monitor users' subjective response in the preface of design. Moreover, the building design process cannot be reversed after construction, recognizing clients' affection toward design alternatives plays important role. An experiment was conducted to record subjects' EEG data while they view their most/least liked images of small-house designs selected by them among the eight given images. After the recording, a subjective questionnaire, PANAS, was distributed to the subjects in order to describe their own affection score in quantitative way. Google TensorFlow was used to build and train the model. Dataset for model training and testing consist of feature columns for recorded EEG data and labels for the questionnaire results. After training and testing, the measured accuracy of the model was 0.975 which was higher than the other machine learning based classification methods. The proposed model may suggest one quantitative way of evaluating design alternatives. In addition, this method may support designer while designing the facilities for people like disabled or children who are not able to express their own feelings toward alternatives.
The characteristics of a river flow analysis are significant for river maintenance plan. At the present time, HEC-RAS, 1-Dimensional Numerical Analysis Model, is mainly applied to analyze the character of a river flow. The shape of a river is somewhat in longitudinal linear form. It was suspected that the usage of 1-dimensional numerical analysis model is more economical. Development of numerical analysis models and computers are possible to calculate large volume. Hence, it is possible to adapt the analysis of the key stations by 2-dimensional numerical analysis model. The limitation of 1-Dimensional Numerical Analysis Model is that it is hard to evaluate structure affection of numerical simulation by energy loss coefficient at river structure analyzing. When adaptation of the 2-dimensional numerical analysis model in river structure ensues, it takes more objective analyzing than 1-dimensional numerical analysis model for flow affection by river structure. 2-dimensional numerical analysis model consults with the different structure position of hydraulic characteristics and different water depth of shape and scope in vertical flow. 1-dimensional numerical analysis model is possible to simulate with only energy loss coefficient for sudden river section changing, sudden waterway changing by curved. 2-dimensional numerical analysis model use original geographical features. So the model removes technical subjectivity of faulty judgment. It is an objective analysis.
본 연구는 사회적 낙인이 행위중독의 치료를 방해하는 주요 요인이라는 전제하에 행위중독에 대한 사회적 낙인과정을 검증하여 반낙인 전략을 제안하기 위해 수행되었다. 연구모형은 정신장애에 대한 대중의 정서적, 행동적 반응을 설명하는 데 매우 유용하게 활용되는 귀인정서이론과 수정된 귀인정서이론을 적용하여 구성하였다. 즉, 행위중독의 원인을 성격이나 의지, 생활습관 등 개인적으로 통제 가능한 것으로 귀인할 경우 분노를 매개로 사회적 거리감이 증가될 수 있다. 그러나 행위중독의 원인을 개인이 통제할 수 없는 생물학적 요인으로 귀인할 경우 동정을 매개로 돕는 행동이 나타나거나(귀인정서이론), 오히려 위험하다는 인식으로 인해 두려움이 증가하여 사회적 거리감이 가중되는(수정된 귀인정서이론) 두 가지 경로가 존재할 수 있다. 연구모형 검증을 위해 경상남도의 성인 383명을 대상으로 도박중독과 인터넷 게임중독의 모의 사례를 무작위로 제시하고 사례가 보이는 문제의 원인, 그들에 대한 정서적, 행동적 반응을 질문하였다. 그 결과 모든 경로가 통계적으로 의미 있는 예측력을 가졌다. 따라서 개인적 원인으로 귀인할 경우 분노를 매개로 사회적 거리감이 증가하였다. 생물학적 원인으로 귀인할 경우 두 경로 모두 의미 있는 예측력을 가졌으나 동정을 매개로 돕는 행동을 예측하는 경로의 간접효과가 더 컸다. 이러한 결과에 따라 연구자들은 행위중독이 치료가 필요한 정신건강의 문제임을 강조하는 반낙인 전략을 제안하였다.
부싱은 차체로 전달되는 하중을 줄여주는 역할을 하는 자동차 현가장치의 부품으로 바깥쪽 슬리브와 안쪽의 축 사이에서 가운데가 비어있는 실린더의 형상을 가진다. 축에 작용되는 하중과 부싱의 상대 변위는 비선형 점탄성 성질을 나타내며, 부싱에서 힘과 변위의 관계는 다물체 동역학 시뮬레이션에 중요하다. 비선형 점탄성 축방향모드에 대하여 힘과 변위와의 직접관계식인 ??킨-라저스 모델을 리아니스 모델로부터 유도하였으며, 사인함수의 변위를 ??킨-라저스 모델에 적용하여 주파수와 변위의 변화가 비선형 점탄성 부싱 모델에 미치는 영향에 대하여 알아보았다.
The purpose of this study is to construct validity of Tripartite model of "Attitudes towards Science" using Exploratory and Confirmatory Factor Analyses. Exploratory and confirmatory factor analyses are two major approaches to factor analysis. The primary goal of factor analysis is to explain the covariances or correlations between many observed variables by means of relatively few underlying latent variables. In exploratory factor analysis, the number of latent variables is not determined before the analysis, all latent variables typically influence all observed variables, the measurement errors(${\delta}$) are not allowed to correlate, and unidentification of parameters is common. Confirmatory factor analysis requires a detailed and identified initial model. Confirmatory factor analysis techniques allow relations between latent and observed variables that are not possible with traditional, exploratory factor analysis techniques. As a result of exploratory factor analysis, tripartite model of "Attitudes towards Science" being composed of affection, behavioral intention and cognition is empirically identified. But attitude of science career being composed of affection and behavioral intention is identified. In validity test using confirmatory factor analysis, measurement structure of Tripartite model of "Attitudes towards Science" is not correspondent to data set. Because it is concluded that the object of attitudes are not specific.
소비자의 많은 의사결정은 제품에 대한 감정적 반응에 일어나며, 마케팅에서는 이러한 다듬어지지 않은 반응을 정서(Affect)라고 칭한다. 정서에는 평가(evaluation), 무드(mood), 감정(emotion)과 같은 반응 유형도 있으나, 무의식적인 변화를 의미하는 감성(Sensibility) 또한 이에 포함된다. 선행 연구들에 따르면 기상요소들은 사람들의 이러한 감성에 영향을 미치며, 이는 기상요소들이 소비자들의 의사결정에 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. 본 연구에서는 기상정보와 SNS상의 텍스트마이닝을 통한 위치기반 텍스트 정보를 활용, 기상정보를 통한 감성 예측 모형을 만들어내고, 이러한 감성 모형이 실제 온라인 쇼핑몰 구매자들의 주소 정보와 매칭한 구매자들의 구매 시기 날씨 정보와 결합하여, 기상요소들이 구매자들의 구매 빈도에 미치는 영향을 살펴본다. 본 연구 결과 일 강수량, 합계 일조시간, 평균 지면 온도, 평균 상대습도를 사용한 모형이 온라인 구매 행위 빈도에 유의미한 결과를 나타내었다.
The purpose of this study was to investigate the influence of consumer-internet brand relationship on consumer's satisfaction and loyalty. In order to establish structural equation model, previous studies about consumer-brand relationship, consumer's satisfaction and loyalty were investigated. The survey was limited to the respondents over 20 years old living in Seoul and other metropolitan areas who had purchased fashion products in internet shopping mall. Questionnaires were collected from February 1, 2012 to February 12, 2012 and 562 useful data were analyzed by descriptive statistics, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, reliability analysis, and Pearson's correlation analysis, using Amos 19. The results of verifying the hypotheses were as follows: First, consumer-internet brand relationship was classified into two dimensions including 'emotional affection' and 'cognitive trust'. Second, both 'emotional affection' and 'cognitive trust' had a positive effect on consumer's satisfaction. Third, 'emotional affection' had a positive effect on consumer's loyalty, but 'cognitive trust' did not affect consumer's loyalty directly. Finally consumer's satisfaction had a significant effect on consumer's loyalty. It was suggested that consumer-internet brand relationship could be an important factor to form brand equity. Therefore, internet shopping mall marketer should establish a strategy that can help customers make a strong relationship with their internet shopping mall.
본 연구에서는 취업 선호도 상위 기업의 상징적 이미지(개성) 측정을 위하여 브랜드 개성 측정 방식을 활용, 그 타당성을 입증하고, 한국기업의 특유한 상징적 이미지 요인을 규명하는 것이다. 먼저, 기업의 상징적 이미지 측정 도구 개발을 위하여 브랜드 개성에 관한 기존 연구를 바탕으로 이미지 측정 항목을 구성하고, 558명 조사를 바탕으로 구성된 항목들이 어떠한 요인으로 분류되는지 알아보기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 기업의 상징적 이미지 항목은 성실함(Sincerity), 유능함(Competence), 정감(Affection), 활달함(Excitement), 세련됨(Sophistication)으로 명명된 요인으로 분류되었다. 확인적 요인분석 결과, 모든 요인에 대하여 신뢰성과 수렴타당성은 확보되었다. 본 결과를 통하여 기업의 상징적 이미지 측정 도구를 개발하는데 기업의 상징적 이미지는 브랜드 개성과 같은 맥락에서 접근되고 측정될 수 있다는 가정을 확인하였다. 또한, 브랜드 개성의 체계가 표준화의 패러다임보다는 사회 문화적 특성을 토대로 한 개성을 고려하여 현재의 패러다임 속에서 지속적으로 재해석되듯이 기업이미지 체계도 지속적으로 재해석되어야 함을 발견하였다. 본 연구를 통하여 발견된 "정감'의 항목이 재해석된 한국 기업의 상징적 이미지 요인의 하나라고 할 수 있다.
This paper focuses on the image correction under few GCPs, utilizes the collinearity equation, and builds up this mathematics model of space backside resection based on condition adjustment. Then calculates the adjusted elements of exterior orientation by iteration algorithm, and evaluates the precision. And demonstrates the high-precision, affection and wide-supplying-perspective of this model.
Purpose: This study focused on procedure and methodology for finding the critical design factors in the early stage of product development process. Methods: Firstly, three key criteria, function, affection and usability were defined as the determining factors on customer satisfaction. Secondly, evaluation matrix in terms of each key criteria was proposed for extraction of the critical design factors. Lastly, method of integrating the importance among three key criteria was suggested using structured equation model. Results: As a results of integrating the importance, design factors such as touch sensitiveness and touch method were rated as low in terms of affection. However, these factors were obtained for high ratings with respect to functionality and usability. Thus, touch-related design factors were more facilitated for enhancing customer satisfaction. Conclusion: It is expected that the process suggested in this research could be a considerably useful to maximize customer satisfaction in the early stage of product development process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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