Journal of information and communication convergence engineering
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제11권2호
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pp.124-131
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2013
Extraction and representation of postures and/or gestures from human activities in videos have been a focus of research in this area of action recognition. With various applications cropping up from different fields, this paper seeks to improve the performance of these action recognition machines by proposing a shape-based silhouette-edge descriptor for the human body. Information entropy, a method to measure the randomness of a sequence of symbols, is used to aid the selection of vital key postures from video frames. Morphological operations are applied to extract and stack edges to uniquely represent different actions shape-wise. To classify an action from a new input video, a Hausdorff distance measure is applied between the gallery representations and the query images formed from the proposed procedure. The method is tested on known public databases for its validation. An effective method of human action annotation and description has been effectively achieved.
The purpose of this study was to identify and measure the economic costs and benefits due to smoking in Korea. Cigarette smoking is a major cause of morbidity and mortality. In addition to the health risks of smoking, there are important economic consequences. A complete assessment of the economics of smoking requires evaluation of various health, economic, and intangible parameters, including benefits as well as costs of both the production and consumption of tobacco. In this article we focus on costs resulting from the health effects of smoking (expenditures for medical care and the value of productive output lost to morbidity, and premature mortality among smokers), since economic benefits from tobacco industry is offset by expenditures for purchasing tobacco. Two distinct methodologies will be applied to measure the economic costs of smoking cigarette, the human capital and willingness-to-pay approaches. This article used the former method. In 1985, total economic losses due to smoking was estimated as 505.7 billion won, which was composed of morbidity losses 64.9 billion won mortality losses 429.1 billion won and indirect costs 11.7 billion won.
The purpose of the study was to investigate the influence of children's understanding of fractions in mathematics problem solving. Kieren has claimed that the concept of fractions is not a single construct, but consists of several interrelated subconstructs(i.e., part-whole, ratio, operator, quotient and measure). Later on, in the early 1980s, Behr et al. built on Kieren's conceptualization and suggested a theoretical model linking the five subconstructs of fractions to the operations of fractions, fraction equivalence and problem solving. In the present study we utilized this theoretical model as a reference to investigate children's understanding of fractions. The case study has been conducted with 6 children consisted of 4th to 5th graders to detect how they understand factions, and how their understanding influence problem solving of subconstructs, operations of fractions and equivalence. Children's understanding of fractions was categorized into "part-whole", "ratio", "operator", "quotient", "measure" and "result of operations". Most children solved the problems based on their conceptual structure of fractions. However, we could not find the particular relationships between children's understanding of fractions and fraction operations or fraction equivalence, while children's understanding of fractions significantly influences their solutions to the problems of five subconstructs of fractions. We suggested that the focus of teaching should be on the concept of fractions and the meaning of each operations of fractions rather than computational algorithm of fractions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5782-5799
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2018
With the development of GPS and the popularity of mobile devices with positioning capability, collecting massive amounts of trajectory data is feasible and easy. The daily trajectories of moving objects convey a concise overview of their behaviors. Different social roles have different trajectory patterns. Therefore, we can identify users or groups based on similar trajectory patterns by mining implicit life patterns. However, most existing daily trajectories mining studies mainly focus on the spatial and temporal analysis of raw trajectory data but missing the essential semantic information or behaviors. In this paper, we propose a novel trajectory semantics calculation method to identify groups that have similar behaviors. In our model, we first propose a fast and efficient approach for stay regions extraction from daily trajectories, then generate semantic trajectories by enriching the stay regions with semantic labels. To measure the similarity between semantic trajectories, we design a semantic similarity measure model based on spatial and temporal similarity factor. Furthermore, a pruning strategy is proposed to lighten tedious calculations and comparisons. We have conducted extensive experiments on real trajectory dataset of Geolife project, and the experimental results show our proposed method is both effective and efficient.
Fake news threaten democratic elections and causes social conflicts, resulting in major damage. However, the concept of fake news is hard to define, as there is a saying, "News is not fake, fake is not news." Fake news, however, has irreversible characteristics that can not be recovered or reversed completely through post-punishment of economic and political benefits. It is also rapidly spreading in the early days. Therefore, it is very important to preemptively detect these types of articles and prevent their blind proliferation. The existing countermeasures are focused on reporting fake news, raising the level of punishment, and the media & academia to determine the authenticity of the news. Researchers are also trying to determine the authenticity by analyzing its contents. Apart from the contents of fake news, determining the behavioral characteristics of the promoters and its qualities can help identify the possibility of having fake news in advance. The online community has a fake news interception and response tradition through its long-standing community-based activities. As a result, I attempted to model the fake news by analyzing the affirmation-denial analysis and posting behavior by securing the web board crawl of the 'M community' bulletin board during the 2017 Korean presidential election period. Random forest algorithm deemed significant. The results of this research will help counteract fake news and focus on preemptive blocking through behavioral analysis rather than post-judgment after semantic analysis.
Purpose: Former research has argued that organizations in distribution channels face several issues to make a better team-based system. The purpose of the present research is to measure between employee's job performance and three major issues which disturb a solid team system. Research design, data and methodology: Scant past studies are available to guide for team practitioners which elements should be eliminated to improve team performance. To achieve this goal, the present authors obtained 267 US workers in distribution channels and conducted ANOVA test to measure the relationship between three team issues (Free-rider, Trust, and Communication) and job performance. Results: Our statistical findings clearly suggests that there was a statistically recognizable difference at the significance level of probability between the mean value of employees' job performance and three major issues, showing the high degree of job performance can be occurred by eliminating three major team issues. Conclusions: Therefore, the present research concludes that it is necessary that team-based management in the supply chain should focus on removing free-rider issues and also adopt open communication lines to overcome team-building challenges due to communication. Above all else, the ability to increase trust can be enhanced via task delegation and more team members' engagement.
Increasing port competition driven by the containerisation has motivated ports and terminals to focus on their performance to efficiently utilise the available resources and to make strategic decisions in port development and expansion. With both inter-port andintra-port competition increasing in the port of Colombo, this study aims to measure the efficiency of the container terminals in Colombo comparing to terminals in the port of Busan using the DEA window analysis to determine their operational efficiency and to provide suggestions for future port development activities. Multiple window analyses were conducted using CCR and BCC models with different orientations and window lengths to compare the efficiencies of 11 DMUs in both ports during the period from 2015-2019 to measure the efficiencies prior to the COVID-19 pandemic. Results revealed the largest terminal operator, PNC in Busan, to be the most efficient overall, while the second highest efficiency was recorded by one of the smallest terminal operators, SAGT in Colombo, among the sample. Although use of DEA in port performance measurement has been popular for many years, efficiency measurements in the port of Colombo, the main hub port in the South Asian region, has not been comprehensively studied so far.
Fashion stress is a pertinent aspect of modern consumer culture that has been underexplored in academic research. This study developed a conceptual framework of fashion stress and a multidimensional scale to measure consumers' fashion stress. The qualitative study included literature reviews on consumption stress, shopping stress, and consumer behavior, as well as focus group interviews to gain insight into various dimensions of fashion stress. NVivo 12.0 was used to analyze the qualitative data and identify core categories following the grounded theory methodology. The quantitative study involved a preliminary and a primary surveys to verify the validity and reliability of the fashion stress scale. A total of 220 questionnaires were used for data analysis. The results show that fashion stress consists of eight factors: care, shopping, fit, brand, financial, closet, style, and disposal. Choice difficulty plays a significant role in all factors of fashion stress. Moreover, shopping stress had a negative impact on impulse buying, while other factors such as fit, brand, closet, and disposal stress had a positive impact on impulse buying. Thus, fashion stress is a potential antecedent of impulsive consumer behavior. The results also confirm the validity and reliability of the scale. The fashion stress scale developed in this study offers researchers a valuable tool for assessing and understanding consumer experiences.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1245-1246
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2022
Walkability is an indicator of how much pedestrians are willing to walk and how well a walking environment is created. As walking can promote pedestrians' mental and physical health, there has been increasing focus on improving walkability in different ways. Thus, plenty of research has been undertaken to measure walkability. When measuring walkability, there are many objective and subjective variables. Subjective variables include a feeling of safety, pleasure, or comfort, which can significantly affect perceived walkability. However, these subjective factors are difficult to measure by making the walkability index more reliant on objective and physical factors. Because many subjective variables are associated with human emotional states, understanding pedestrians' emotional states provides an opportunity to measure the subjective walkability variables more quantitatively. Pedestrians' emotions can be examined through surveys, but there are social and economic difficulties involved when conducting surveys. Recently, an increasing number of studies have employed physiological data to measure pedestrians' stress responses when navigating unpleasant environmental barriers on their walking paths. However, studies investigating the emotional states of pedestrians in the walking environment, including assessing their positive emotions felt, such as pleasure, have rarely been conducted. Using wearable devices, this study examined the various emotional states of pedestrians affected by the walking environment. Specifically, this study aimed to demonstrate the feasibility of monitoring biometric data, such as electrodermal activity (EDA) and heart rate variability (HRV), using wearable devices as an indicator of pedestrians' emotional states-both pleasant-unpleasant and aroused-relaxed states. To this end, various walking environments with different characteristics were set up to collect and analyze the pedestrians' biometric data. Subsequently, the subjects wearing the wearable devices were allowed to walk on the experimental paths as usual. After the experiment, the valence (i.e., pleasant or unpleasant) and arousal (i.e., activated or relaxed) scale of the pedestrians was identified through a bipolar dimension survey. The survey results were compared with many potentially relevant EDA and HRV signal features. The research results revealed the potential for physiological responses to indicate the pedestrians' emotional states, but further investigation is warranted. The research results were expected to provide a method to measure the subjective factors of walkability by measuring emotions and monitoring pedestrians' positive or negative feelings when walking to improve the walking environment. However, due to the lack of samples and other internal and external factors influencing emotions (which need to be studied further), it cannot be comprehensively concluded that the pedestrians' emotional states were affected by the walking environment.
전자 상거래의 발달과 함께 B2B Market Place의 등장과 통합으로 전자 상거래의 중심 단위인 전자 카탈로그의 양도 급증하고 있다. 이러한 전자 카탈로그의 정보의 질적, 양적 증가는 상품 정보 검색의 난이도를 높이고 있다. 특히, 대량 거래를 하는 상품 전문가의 의사 결정을 위해 단일 분류 체계가 아닌 다양한 분류체계 내에서의 상품 정보 검색을 지원하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 하지만 기존의 검색 시스템은 일반 문서 검색 시스템이 대다수이며, 이러한 전자 카탈로그의 특성을 반영하지 못하고 있어 이를 지원하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 전자 카탈로그가 지니고 있는 속성적, 어휘적인 특성을 반영하고 의미적 연결관계에 기반한 검색을 통하여 해당 요구 사항을 충족시킬 수 있는 시스템의 토대를 마련하고자 하였다. 이를 위해, 전자 카탈로그의 특징을 반영한 전자 카탈로그 기본 모델을 제시하고, 검색을 결과 제시를 위한 유사도 평가 요소를 도출하였으며, 정확성 향상을 위해 이를 어휘적 특성을 고려한 데이타 확장 모델 및 어휘 기반 유사도 평가 요소로 확장하였다. 그리고 제시한 모델을 통해 의미적 연결 관계에 기반한 전자 카탈로그 유사도 평가 함수를 제시하고 이를 전자 카탈로그 정보 검색시스템으로 구현하고 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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