Markov Chains has proven to be effective in predicting human behaviors in the areas of web site assess, multimedia educational system, and driving environment. In order to extend an application area of predicting human behaviors using Markov Chains, this study was conducted to investigate whether Markov Chains could be used to predict human behavior in selecting mobile phone menu item. Compared to the aforementioned application areas, this study has different aspects in using Markov Chains : m-order 1-step Markov Model and the concept of Power Law of Learning. The results showed that human behaviors in predicting mobile phone menu selection were well fitted into with m-order 1-step Markov Model and Power Law of Learning in allocating history path vector weights. In other words, prediction of mobile phone menu selection with Markov Chains was capable of user's actual menu selection.
Now days, the life style of people is getting more scientific and more specialized, so food habit as well as food culture are a measure of cultural level of a country. Studies on consumer behavioral model show that food habit is closely related to consumer preference due to changing life pattern and increasing family income. Therefore, The definition of the impact of menu characteristics on customer menu selection is the object of this study. For that purpose, some attempts are made: First, discuss the theories on Korean food and customer purchasing behavior as a standard of analysis. Second, find out if there are any differences in customer menu-selection factors for Korean restaurantin in a hotel. Third, make an empirical analysis of menu-selection factors for Korean in a hotel to suggest which direction it should go forward. Fourth, analyze the relationship between demographic characteristics and menu-selection factors.
최근 다양한 분야에 서비스 로봇이 상용화되고 있지만 대부분의 로봇 에이전트는 사용자의 구체적인 명령에 의존적이고, 불안정한 센서정보를 기반으로 환경변화에 빠르게 대응하여 목적을 달성하기는 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 사람이 타인의 의도를 이해하고 대응하는 과정을 설명하는 거울뉴런(mirror neuron)과 마음이론(theory of mind) 시스템을 모델링하고 로봇에이전트에 적용하여 유용성을 입증한다. 제안하는 의도-대응 모델은 거울뉴런의 빠르고 직관적인 대응행동과 중간목적 지향적인 특성을 구현하기 위해, 환경과 목적을 고려하는 행동선택 네트워크(behavior selection network)를 사용한다. 또한, 장기적인 행동계획을 기반으로 대응행동을 수행하는 마음이론 시스템을 수행하기 위해, 계층적 계획생성 기법을 이용하여 중간목적 단위로 행동을 계획하고 이를 기반으로 행동선택네트워크 모듈을 제어한다. 다양한 시나리오에 대해 실험한 결과 외부자극에 적절한 대응행동이 생성됨을 확인하였다.
본 연구는 응급구조(학)과 대학생을 대상으로 전공선택동기와 직업가치관이 취업준비행동에 미치는 영향을 파악하고, 이의 결과를 토대로 취업준비행동 향상을 위한 기초자료를 제공하고자 시행하였다. D광역시, J도 소재 3·4년제 대학 응급구조(학)과 대학생을 대상으로 2019년 11월 4일부터 8일까지 연구 참여에 대한 동의를 받은 후 자기기입식 설문조사를 하였다. 수집된 자료 중 응답이 미비한 9부을 제외한 341부를 SPSS ver. 12.0(Window)으로 최종 분석하였다. 본 연구결과, 취업준비행동에 전공선택동기의 개인적 동기, 직업가치관의 내재적 직업가치관, 외재적 직업가치관 순으로 영향을 미쳤다. 따라서, 성별 및 학년의 특성과 전공선택동기 및 직업가치관의 특성을 고려하여, 개별 및 집단 상담과 정규 또는 비정규 교육과정에서 직업가치관 강좌의 개설이 필요하다고 사료된다.
In this study, we analyzed the process of the housing reflecting the self, based on the qualitative data that people describe their thoughts about their housing in social media 'online-housewarming'. Especially, based on the precedent study that modern self is established on continuous selection behavior, we focused on the selection behavior of the self and the role of the housing that affected it through the narrative. Each narrative component corresponds to the self-establishment process of modern people, identified through precedent study. We can confirm the existing internal criteria changing into new internal criteria through accumulation, interaction and nonverbal communication of selection by housing. Housing has been involved in the selection behavior of self throughout the narrative. From this, it can be seen that the thought of the self and housing are identified in three ways. In 'Online-Housewarming', (1) Housing equates with the self, in the sense that housing is a physical entity in which one's own choices are accumulated (2) People perceive the change of choice caused by the realistic constraints of housing as their interaction with housing. (3) People relate the opinions of others about housing with the opinions about their own self. In contemporary society, house reforming process is a process of mediating the self and the external world based on the selection behavior and affects the establishment of self.
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
The main purpose of this study is to inves-tigate brand loyalty on ready-to-wear of fe-male. The subjects were two hundred ninty females in Taegu. Using SPSS package in or-der to identify relations of clothing selection behavior and information source uses multivariate analysis of variance(MANPVA) univariate analysis of variance(ANOVA) were executed. Scheffe est a kind of post-hoc multiple comparisons methods was adapted. conclusions reached in this study are as follows: 1. Clothing purchase pattern of consumers classified brand loyal group and brand dis-loyal group. The number of people in the brand loyal group was fifty more than that of the brand disloyal group. 2. In relation of brand loyalty and clothing selection behavior brand loyal group had high scores on individuality and exhibition of clothing selection behavior. Brand dis-loyal group had high scors on economy practicality courtesy facility. 3. In difference of information uses on brand loyalty brand loyal group had high scores on printed-information source, broadcast-ing-information source broadcast-ing-information sources. Among them brand loyal group particularly used printed-infor-mation source more than brocasting infor-mation source. On the contray brand dis-loyal group have high scores on human-in-formation source.
As merging online and offline channels into one single platform, individuals could easily and frequently switch between online and offline channels. In order for understanding such unique behaviors, this study attempts to explore why and how consumers choose their channels to search and purchase a product. We have drawn on multiple theories that have been used to explain individuals' judgment and decision making (i.e., construal level theory and regula-tory focus theory) in order to develop and tested two-way ANOVA based models of how both regulatory focus (e.g., promotion vs. prevention) and product types (e.g., experience goods vs. searching goods) including the psychological distance cue separately and jointly affect individuals' channel selection behavior (e.g., intention to use single channel vs. intention to use cross-channels). Our results have indicated that consumers with promotion-focus are more likely to use a single channel in experience goods rather than in searching goods when there exists the psychological cue. Based on our findings, the implication for both research and practice are discussed.
인터넷의 급속한 확장으로 인해 네트워크 공격기법의 패러다임의 변화가 시작되었으며 새로울 공격 형태가 나타나고 있으나 대부분의 침입 탐지 기술은 오용 탐지 기술을 기반으로 하는 시스템이주를 이루고 있어 알려진 공격 유형만을 탐지하고, 새로운 공격에 능동적인 대응이 어려운 실정이다. 이에 새로운 공격 유형에 대한 탐지력을 높이기 위해 인체 면역 메커니즘을 적용하려는 시도들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 네트워크 패킷에 대한 정상 행위 프로파일을 생성하고 생성된 프로파일을 자기공간화 하여 인체면역계의 자기, 비자기 구분기능을 이용해 자기 인식 알고리즘을 구현하여 이상행위를 탐지하고자 한다. 자기인식 알고리즘의 하나인 Negative Selection Algorithm을 기반으로 anomaly detector를 생성하여 자기공간을 모니터하여 변화를 감지하고 이상행위를 검출한다. DARPA Network Dataset을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 침입 탐지율을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다.
As the life style of modern people is gradually being more scientific, up-to-date, and specialized, food habit and food cut lure are a measure of cultural level of a country. Studies on consumer behavioral model show that food habit is closely related to consumer preference, changing life pattern and increasing family income. The purpose of this study was, accordingly, to define the impact of menu characteristics on customer menu selection. For that purpose, some at tempts were made: First, discuss the theories on family restaurant and customer purchasing behavior as a standard of analysis. Second, find out if there are any differences in customer menu- selection factors in family restaurant Third, make an empirical analysis of menu-selection factors in family restaurant to suggest in which direction it should move forward Fourth, analyze the relationship of demographic characteristics to menu-select ion factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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