Purpose - India is predicted to lead the world in online sales, but the behavioral range of online consumer has not been researched adequately. Moreover, the research on the role of psychological variables like consumer innovativeness in online purchase behavior has not been investigated. This paper aims to unravel the role of 'consumer innovativeness' in predicting online purchase intention. Further, this paper examines the effect of consumer innovativeness on 'online information search' and 'attitude' in online purchase areas. Research design, data, and methodology - This study uses factor analysis to confirm the convergent and discriminant validities from the adopted scales. Regression analysis was employed to test the various hypotheses in this study. Results - This study finds that consumer innovativeness affects positively 'information search', 'attitude' and 'purchase intentions' in online purchase circumstances. Conclusions - Consumer Innovativeness has emerged as a significant factor affecting online purchase intentions. It has also been confronted with an important variable affecting online information search and attitudes for online purchase.
With rapid growth of internet technology, companies have developed an information system such as the electronic catalog for product data in the E-Business. Due to the heuristic nature of the catalog search for proper tools in the specific process, the intelligent and user friendly methods residing in the search process give a comfortable environment even for the beginners in the field. In this paper, we develop a web based catalog for machining tools especially in Milling process. It has two distinct procedures for the users of the catalog; Search and Analysis. The Search is to select a proper cutter, insert, component combination in the developed relational database based on the cutting process and material. The Analysis is to suggest a recommended optimal cutting conditions based on the machining tools and selected materials. All of these procedures are stored in a server with a program based on the ASP and Java Script where the procedure is initiated by the client using the internet which is accessed through insert. With the success on implementing the above engineering database in the internet, we can provide the foundation for developing PDM with heuristic procedure.
Purpose: This study was investigated the effects of culinary and foodservice major selection motive and work value on the major satisfaction, career search efficacy and career exploration behavior of college students. Methods: Survey comprising total 53 questions including 8 for major selection motive, 8 for work value, 6 for major satisfaction, 20 for career search efficacy, 5 for career exploration was distributed to 400 college students majoring in culinary or foodservice. Frequency analysis, factor analysis, correlation analysis, and multiple regression were conducted using SPSS Statistics (ver. 21.0). Organization of concept and analyses of the relationship between variables based on the advanced study and database is essential. Research model based on the theory and analysis of the extracted data was established; and subsequently, the proof relations between the variables were analysed. Results: The study results indicated that, only intrinsic work values among personal motivation and work values were significant. This is because personal motivation and intrinsic work values are related to subjects' aptitudes, interests, talents, and future professions when students choose their majors. Therefore, interest, abilities, achievement, high understanding, and satisfactory schooling are important factors. Conclusion: This study has newly expanded the research on career search behavior to include psychological factors and cognitive and attitudinal factors. We also determined competitive operations that enhance students' major satisfaction, career search efficiency, and career search behavior.
Measuring the intangible asset has been vigorously studied for its importance. Especially, the value of character in media industry is difficult to quantitatively evaluate in spite of the industry's rapid growth. Recently, the Social Network Analysis (i.e., SNA) has been actively applied to understand human usage patterns in a media field. By using SNA methodology, this study attempts to investigate how the character network characteristics of media works are linked to human search behaviors. Our analysis reveals the positive correlation and causality between character network centralities and character search data. This result implies that the character network can be used as a clue for the valuation of character assets.
This paper proposes a G-BLAST(BLAST using Grid Computing) system, an integrated software package for BLAST searches operated in heterogeneous distributed environment. G-BLAST employed 'database splicing' method to improve the performance of BLAST searches using exists computing resources. G-BLAST is a basic local alignment search tool of DNA Sequence using grid computing in heterogeneous distributed environment. The G-BLAST improved the existing BLAST search performance in gene sequence analysis. Also G-BLAST implemented the pipeline and data management method for users to easily manage and analyze the BLAST search results. The proposed G-BLAST system has been confirmed the speed and efficiency of BLAST search performance in heterogeneous distributed computing.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.1
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pp.67-80
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2012
Recently as the number of smartphone user is growing rapidly, android is also getting more interest in digital forensic. However, there is not enough research on digital data acquisition and analysis based on android platform's unique characteristics so far. Android system stores all the related recent systemwide logs from the system components to applications in volatile memory, and therefore, the logs can potentially serve as important evidences. In this paper, we propose a digital data acquisition and analysis system for android which extracts meaningful information based on the correlation of android logs and user activities from a device at runtime. We also present an efficient search scheme to facilitate realtime analysis on site. Finally, we demonstrate how the proposed system can be used to reconstruct the sequence of user activities in a more intuitive manner, and show that the proposed search scheme can reduce overall search and analysis time approximately 10 times shorter than the normal regular search method.
Objective: This study aims to present literature providing researchers with insights on specific fields of research and highlighting the major issues in the research topics. A systematic review is suggested using content analysis on literatures regarding "visual search", "eye movement", and "eye track". Background: Literature review can be classified as "narrative" or "systematic" depending on its approach in structuring the content of the research. Narrative review is a traditional approach that describes the current state of a study field and discusses relevant topics. However, since literatures on specific area cover a broad range, reviewers inherently give subjective weight on specific issues. On the contrary, systematic review applies explicit structured methodology to observe the study trends quantitatively. Method: We collected meta-data of journal papers using three search keywords: visual search, eye movement, and eye track. The collected information contains an unstructured data set including many natural languages which compose titles and abstracts, while the keyword of the journal paper is the only structured one. Based on the collected terms, seven categories were evaluated by inductive categorization and quantitative analysis from the chronological trend of the research area. Results: Unstructured information contains heavier content on "stimuli" and "condition" categories as compared with structured information. Studies on visual search cover a wide range of cognitive area whereas studies on eye movement and eye track are closely related to the physiological aspect. In addition, experimental studies show an increasing trend as opposed to the theoretical studies. Conclusion: By systematic review, we could quantitatively identify the characteristic of the research keyword which presented specific research topics. We also found out that the structured information was more suitable to observe the aim of the research. Chronological analysis on the structured keyword data showed that studies on "physical eye movement" and "cognitive process" were jointly studied in increasing fashion. Application: While conventional narrative literature reviews were largely dependent on authors' instinct, quantitative approach enabled more objective and macroscopic views. Moreover, the characteristics of information type were specified by comparing unstructured and structured information. Systematic literature review also could be used to support the authors' instinct in narrative literature reviews.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.11a
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pp.50-51
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2019
Globally, South Korea is a country that has a lot of $CO_2$ emissions and has steadily increased its total greenhouse gas emissions since the 1990s. With the recent implementation of the carbon emission trading system in Korea, the importance of calculating $CO_2$ emissions of construction equipment is increasing, hence the need for accurate calculation of environmental penalties through allocating carbon emission rights. This study presents a methodology to predict the price of carbon credits using big data analysis method. This methodology is based on correlating and regression analysis of trends in carbon emission prices and search volumes. This study aims to support faster and more accurate budget calculations in the planning of the construction process based on the predicted price of carbon emission rights.
Park, Chae Il;Baek, Chun Woo;Jun, Hwan Don;Kim, Joong Hoon
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.22
no.5
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pp.856-864
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2006
For estimating the minimum discharge to maintain a river, low flow analysis is required and long term runoff records are needed for the analysis. However, runoff data should be estimated to run a hydrologic model for ungaged river basin. For the reason, parameter estimation is crucial to simulate rainfall-runoff events for those basins using Tank model. In this study, only runoff data recorded for dry season are used for parameter estimation, which is different to other methods based on runoff data recorded for wet and dry seasons. The Harmony Search algorithm is used to determine the optimum parameters for Tank model. The coefficient of determination ($R^2$) is served as the objective function in the Harmony Search. In cases that recorded data are insufficient, the recording interval is changed and Empirical CDF is adopted to analyze the estimated parameters. The suggested method is applied to Yongdam dam, Soyanggang dam, Chungju dam and Seomjingang dam basins. As results, the higher $R^2s$ are obtained when the shorter recording interval, the better recorded data quality, and the more rainfall events recorded along with certain rainfall amount is. Moreover, when the total rainfall is higher than the certain amount, $R^2$ is high. Considering the facts found from this study for the low flow analysis, it is possible to estimate the parameters for Tank model properly with the desired confidence level.
Park, Daecheol;Myung, Rohae;Kim, Sang-Hyeob;Jang, Eun-Hye;Park, Byoung-Jun
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.31
no.6
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pp.705-713
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2012
Objective: The aim of this study is to predict human visual target search using ACT-R cognitive architecture in real scene images. Background: Human uses both the method of bottom-up and top-down process at the same time using characteristics of image itself and knowledge about images. Modeling of human visual search also needs to include both processes. Method: In this study, visual target object search performance in real scene images was analyzed comparing experimental data and result of ACT-R model. 10 students participated in this experiment and the model was simulated ten times. This experiment was conducted in two conditions, indoor images and outdoor images. The ACT-R model considering the first saccade region through calculating the saliency map and spatial layout was established. Proposed model in this study used the guide of visual search and adopted visual search strategies according to the guide. Results: In the analysis results, no significant difference on performance time between model prediction and empirical data was found. Conclusion: The proposed ACT-R model is able to predict the human visual search process in real scene images using salience map and spatial layout. Application: This study is useful in conducting model-based evaluation in visual search, particularly in real images. Also, this study is able to adopt in diverse image processing program such as helper of the visually impaired.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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