Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.3
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pp.97-104
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2016
In this paper, we propose spatial information based simulator for user experience optimization and minimize real space complexity. We focus on developing simulator how to design virtual space model and to implement virtual character using real space data. Especially, we use expanded events-driven inference model for SVM based on machine learning. Our simulator is capable of feature selection by k-fold cross validation method for optimization of data learning. This strategy efficiently throughput of executing inference of user behavior feature by virtual space model. Thus, we aim to develop the user experience optimization system for people to facilitate mapping as the first step toward to daily life data inference. Methodologically, we focus on user behavior and space modeling for implement virtual space.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.6
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pp.1194-1208
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2010
As visual surveillance systems gain wider usage in a variety of fields, it is important that they are capable of interpreting scenes automatically, also known as "human motion analysis" (HMA). However, existing HMA methods are too domain specific and computationally expensive. This paper proposes a general purpose HMA method that is based on the idea that human beings tend to exhibit erratic motion patterns during abnormal situations. Limb movements are characterized using the statistics of angular and linear displacements. In addition, the method is enhanced via the use of the entropy of the Fourier spectrum to measure the randomness of subject's motions. Various experiments have been conducted and the results indicate that the proposed method has very high classification accuracy in identifying anomalous behavior.
This paper first introduces the U. S. pension system and its current trends. Then the following two sections discuss the research on worker behavior of defined contribution plans, a popular pension plan available for American workers in recent years, and the adequacy of retirement income among American people. The last section is a summary. This paper reviews the trend of the U. S. pension system, research on worker's behavior of defined contribution retirement plans, and studies on retirement income adequacy. These themes may have common or different features in other countries, such as Korea. This paper provides helpful information for private and public policy makers and researchers of these topics in Korea to advance their understanding of pension and retirement behavior and facilitate effective policy making of pensions and retirement.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1595-1613
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2017
The IR camera and laser-based IR projector provide an effective solution for real-time collection of moving targets in RGB-D videos. Different from the traditional RGB videos, the captured depth videos are not affected by the illumination variation. In this paper, we propose a novel feature extraction framework to describe human activities based on the above optical video capturing method, namely spatial-temporal texture features for 3D human activity recognition. Spatial-temporal texture feature with depth information is insensitive to illumination and occlusions, and efficient for fine-motion description. The framework of our proposed algorithm begins with video acquisition based on laser projection, video preprocessing with visual background extraction and obtains spatial-temporal key images. Then, the texture features encoded from key images are used to generate discriminative features for human activity information. The experimental results based on the different databases and practical scenarios demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm for the large-scale data sets.
The purpose of this study was to investigate the money management behavior of adolescents and to examine the demographic variables and consumer behaviors which influence the money management. The subjects were 347 high school students in Chonju, Korea. The main results were as follows; 1) The mean score of the money management behavior of adolescents were 3.06. Among the variables, evaluating showed the highest score, and implementing was the second highest score. 2) The significant variables which influence the money management for adolescents were application of the information sources, sex, reference group, participation of the financial decision-making for the family, number of the siblings, tendency for materialism.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.1
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pp.125-129
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2012
In this paper, we propose an intelligent method to surveil moving objects and to judge an unusual-behavior by using network cameras. To surveil moving objects, the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is used to characterize the feature information of objects. To judge unusual-behaviors, the virtual human skeleton is used to extract the feature points of a human in input images. In this procedure, the Principal Component Analysis (PCA) improves the accuracy of the feature vector and the fuzzy classifier provides the judgement principle of unusual-behaviors. Finally, the experiment results show the effectiveness and the feasibility of the proposed method.
International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.3
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pp.29-37
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2017
The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.
Regarding urban design in this 21st century, cities pursue human-oriented urban design through which nature, cities, and human beings are unified and interact with one another. For such urban design maintenance, it is needed to conduct systematic analysis and synthesis on various and complex factors of cities expressing urban images. Also, it is necessary to secure methods to evaluate those cities based on urban users' visual information. Thereupon, this study aims to suggest urban design evaluation methods which accept human behavior or needs and also allow us to figure out desirable images. For this, the study established the construction system of the most basic urban design components that form cities through literature review and expert evaluation. And it examines correlation among those factors with statistic means. Through this, the study suggests a new urban design evaluation system and evaluation process divided into experts and users so as to reflect user behavior or needs.
This study analyzed risk perception and risk reduction behaviors of male and female college students in their twenties who purchased fashion products in internet shopping malls. It also investigated the relationship between risk perception and risk reduction behavior as well as the ways in which groups, categorized by risk perception, differed in their risk reduction behaviors. The results of this study were as follows: first, seven factors of risk perception were identified. These were product quality, shipping, product image, payment, economic feasibility, fear of other people's reactions, and size. Six types of risk reduction behavior were also identified. These were product comparison, word-of-mouth information search, price search, preference for name-brand, service comparison, and referring to experiences. Next, a correlational analysis of the factors of risk perception and those of risk reduction behavior showed several patterns. The highest positive correlation was between economic risk perception and product comparison behavior. In addition, shipping risk perception was positively correlated with service comparison behavior and product quality and product image had a positive correlation with word-of-mouth information search behavior. Third, customers of internet shopping malls could be categorized into three groups: shipping risk perception group, high risk perception group, and product quality risk perception group. The groups were shown by factor analysis to be significantly different to each other. Finally, risk reduction behavior was investigated according to the different groups of risk perception of the internet shopping malls and the results showed significant differences among groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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