In this study, we used the Q methodology, which is considered an effective way to identify and assess the characterization of the human subjective consciousness, and we intended to carry out a scientific approach to classify cosmetics consumers in a department store. The purpose of this study is to identify the dimension of recognition and the characterization of Korean women who use a department store, as well as to classify cosmetics consumers in a department store. The analyzed data was divided into the top 10 questions and 10 sub-items, and it was then classified into six consumer types, depending on typicality of three factors. The three factors were 'effectiveness', 'goal' and 'congestion of shopping'. We named and analyzed the features of each type through in-depth Q workshops in which 22 professionals participated. This study is meaningful as it used the Q-methodology instead of statistics which had been used before to classify the consumers, so that the 'subjective' estimation was analyzed into 'objective' types. The results of this study are expected to be useful for creating a marketing strategy for the cosmetics industry.
Sensor arrays based on chemical sensors produce multidimensional patterns of data that may be used discriminate between different chemicals. For the human observer, visualization of multidimensional data is difficult, since the eye and brain process visual information in two or three dimensions. To devise a simple means of data inspection from the response of sensor arrays, PCA (Principal Component Analysis) or Sammon's nonlinear mapping technique can be applied. The PCA, which is a well-known statistical method and widely used in data analysis, has disadvantages including data distortion and the axes for plotting the dimensionally reduced data have no physical meaning in terms of how different one cluster is from another. In this paper, we have investigated two techniques and proposed a combination technique of PCA and nonlinear Sammom mapping for visualization of multidimensional patterns to two dimensions using data sets from odor sensing system. We conclude the combination technique has shown more advantages comparing with the PCA and Sammon nonlinear technique individually.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2762-2777
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2017
A fuzzy identity based signature (FIBS) scheme allows a signer with identity ${\omega}$ to generate a signature which could be verified under identity ${\omega}^{\prime}$ if and only if ${\omega}$ and ${\omega}^{\prime}$ are within a certain distance of each other as judged by some metric. In this paper, we propose an efficient FIBS scheme from lattice assumption, which can resist quantum-computer attacks. Without using the Bonsai Tree technique, we utilize the lattice basis delegation technique to generate the private key, which has the advantage of keeping the lattice dimension invariant. We also prove that our proposed scheme is existentially unforgeable under an adaptive chosen message and identity attack in the random oracle model. Compared with existing scheme, our proposed scheme is much more efficient, especially in terms of communication overhead. Since our FIBS scheme possesses similar error-tolerance property, it can be well applied in post-quantum communication biometric authentication environments, where biometric identifiers such as fingerprints, voice, iris and gait are used in human identification.
The brain is one of the most complex systems in nature. Brain waves, or the "EEG", are electrical signals that can be recorded from the brain, either directly or through the scalp. The kind of brain wave recorded depends on the behavior of the animal, and is the visible evidence of the kind of neuronal (brain cell) processing necessary for that behavior. But, EEG had been considered as a virtually infinite-dimensional random signal. However, nonlinear dynamics light on dynamical aspects of the human EEG. The methods of nonlinear dynamics provide excellent tolls for the study of multi-variable, complex system such as EEG. In this study, 20 persons seperated in 2 groups were examined with EEG, one group stimulated on specific area of the sole of the foot with footbed inside the shoes. This experiment resulted in at the group stimulated on specific area of the sole of the foot correlation dimension of P4 and O1 channels increased significantly. Therefore. we obserbed that stimulation on specific area of the body had a constant effections on the specific channels.
The purpose of this study was to examine the effect that relation-building factors between beauty service stores and customers have on relationship quality and long-term orientation. Specifically, the influence of relation formation factors (relationship benefits and communication) on relationship quality (satisfaction and trust) and long-term orientation was empirically examined. This research was conducted through a questionnaire survey, and 402 adults were targeted from Jan. 6 to Jan. 16 in 2014. The results were as follows. First, the relationship benefits of beauty service stores were classified into four dimensions of psychological, social, economic, and informational benefits. It was found that only the dimension of psychological benefits had a significant influence on long-term orientation among the relationship benefits dimensions. Second, it was found that the psychological benefits of beauty service stores had positive effect on relationship quality (satisfaction and trust). It was shown that informational benefits had a significant influence on satisfaction only. Third, it appeared that communication had a positive effect on long-term orientation. Fourth, it was found that communication had a significant influence on relationship quality(satisfaction and trust). Finally, it was shown that relationship quality (satisfaction and trust) had positive effect on long-term orientation. The implications of the research and direction for future study were discussed.
본 연구에서는 다차원의 데이터 인식에 유리한 SVM을 이용한 동적 동작인식 알고리즘을 제안한다. 우선, Kinect 비디오 프레임에서 동작의 시작과 끝을 찾아 의미있는 동작 프레임을 분할하고, 프레임 수를 동일하게 정규화시킨다. 정규화된 프레임에서 인체 모델에 기반한 인체 부위의 위치와 부위 사이의 관계를 이용한 동작 특징을 추출하여 동작인식을 수행한다. 동작인식기인 C-SVM는 각 동작에 대해 positive 데이터와 negative 데이터로 구성된 학습 데이터로 학습된다. 최종 동작 선정은 각 C-SVM의 결과값 중 가장 큰 값을 갖는 동작으로 한다. 제안하는 동작인식 알고리즘은 플래시 구연동화에서 더 나아가 유아가 능동적으로 구연동화에 참여할 수 있도록 고안된 체감형 동화 콘텐츠에 동작 인터페이스로 적용되었다.
This research is to find out the characteristics and significance of the plastic experiments with colored planes in Theo van Doesburg's works. Based on the analysis, the following results have been obtained. First, Thea van Doesburg's plastic experiments with colored planes started from the paintings in 1916-1918. series and series were made of the ion of still life or human motion. These paintings were intended to make effects of rhythm, acceleration and simultaneity. Second, he colored the outer and inner architectural surface with primary colors. The expression of visual. rhythm on the color design for De Vonk, Districts Housing Projects VIII & IX in Spangen, Multi-Housing in Oosterstraat, Friesian Housing, Landbouw Winter School, and University Hall in Amsterdam embodied the concept of painting-in-architecture. Third, the field of these experiments were extended into the architectural space. As a results, $H\hat{o}tel$ Particulier and Maison d'Artiste was shown on the Architectural Exhibition in Paris in 1923. The colored planes were used as a construction material. They generated the dynamic space in architecture. Fourth, through the pictorial works like Architectural Analysis, Contra-Composition, Simultaneous Composition or Simultaneous Contra-Composition, Tesseract and Aubette Cinema-Dancing Hall, he created the concepts of simultaneous integration including nature and the environments as well as space-time in the architecture.
The Landscape Drawing is the main medium for constructing better environment which provides human beings with a place for dwelling well, even though it has some limitations. To provide places for people's daily lives, by what measure do we design\ulcorner, by what measure do we give dimension\ulcorner, and how can we appropriately measure the place with drawing\ulcorner On any given site, of course, much has already happened, i.e, there is history. Any adequate interpretation of such a site should poetically take into account the present effects of its absent past. The findings to reveal the meaning and methodology of landscape drawings in the environmental design with a case study are as follows: (1) The value of landscape drawings is the poetic, artistic interpretation which we sense and bodily experience through the simultaneous exposure of the site's temporal, spatial, and tactile conditions. (2) The landscape drawing should represent the invisible (imaginary) world as well as the visible (physical) world. (3) There can be classified as two methods in representing the rich experience of a place: expression and notation. Expression is the abstract representation and do not have a direct relationship to construction due to its ambiguous and connotative structure. But notation is constructional due to it's purely objective symbol system which is obviously denotative structure. (4) Collage is a medium of specific act that can represent the complex layered phenomena and the rich experience of given site. (5) The landscape drawings represent not only topographical space which can be measured objectively, but also topic which can be cognized culturally.
Vulnerability assessment of power systems is important so as to determine their ability to continue to provide service in case of any unforeseen catastrophic contingency such as power system component failures, communication system failures, human operator error, and natural calamity. An approach towards the development of on-line power system vulnerability assessment is by means of using an artificial neural network(ANN), which is being used successfully in many areas of power systems because of its ability to handle the fusion of multiple sources of data and information. An important consideration when applying ANN in power system vulnerability assessment is the proper selection and dimension reduction of training features. This paper aims to investigate the effect of using various feature extraction methods on the performance of ANN as well as to evaluate and compare the efficiency of the proposed feature extraction method named as neural network weight extraction. For assessing vulnerability of power systems, a vulnerability index based on power system loss is used and considered as the ANN output. To illustrate the effectiveness of ANN considering various feature extraction methods for vulnerability assessment on a large sized power system, it is verified on the IEEE 300-bus test system.
본 논문에서는 음성 특징추출의 한 방법으로서 기존의 방법들과는 달리 음성의 통계적인 특성들을 고려하여, 입력 공간내에서 변동량이 가장 많은 방향으로 주축을 발견한 다음 그 정보를 이용하여 데이터의 중복성을 제거하는 주성분 해석(PCA:Principal Component Analysis)기법을 사용하여 음성의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문의 숫자음 인식실험 결과와 비교하기 위하여 기존의 음성특징 파라메타인 Mel-Cepstrum과 비교하였을 때, 0.5%의 인식률 차이가 있었으나, 음성특징 추출시 기존의 파라메타에 비하여 비교적 짧은 시간에 구해지는 점과 데이터의 통계적 특성을 이용한 최적의 기저벡터를 이용한다면 단어나 문장 인식시에 보다 나은 인식률을 얻으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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