This study investigates the relationship between Culture and online trust in three cultural dimensions: individualism, collectivism and long term orientation. For this purpose, this study proposes the empirical hypothesis to test the implication of the proposed model. The results are as follows. First, the purchase intention is influenced by the online trust in statistical sense. Second, the relationship between Culture and the antecedents of online trust are statistically established in three cultural dimensions: individualism, collectivism and long term orientation. The direction of future research is to develop the more refined hypothesis to test the empirical model in the field of on line trust and culture.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.12
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pp.3180-3199
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2013
While non-predefined object segmentation (NDOS) distinguishes an arbitrary self-assumed object from its background, predefined object segmentation (DOS) pre-specifies the target object. In this paper, a new and novel method to segment predefined objects is presented, by globally optimizing an orientation-based objective function that measures the fitness of the object boundary, in a discretized parameter space. A specific object is explicitly described by normalized discrete sets of boundary points and corresponding normal vectors with respect to its plane shape. The orientation factor provides robust distinctness for target objects. By considering the order of transformation elements, and their dependency on the derived over-segmentation outcome, the domain of translations and scales is efficiently discretized. A branch and bound algorithm is used to determine the transformation parameters of a shape model corresponding to a target object in an image. The results tested on the PASCAL dataset show a considerable achievement in solving complex backgrounds and unclear boundary images.
The Main objective of this study was to investigate the relationship between shopping orientations and Knit wear Buying Behavior of female college students in the U.S. age 18 to 33. The questionnaires for this survey were developed to measure knitwear purchasing behavior, including sources of information about knitwear, evaluative criteria of knit wear product, attributes f store preference for knitwear, and shopping orientation. The questionnaire was administered to 119 female college students in the University of California. The data was analyzed by percentage, frequency, mean, factor analysis, Cluster Analysis and ANOVA, Duncan Multiple Range test. The female college students were classified into five subdivisions by cluster analysis; cautious shopping group, recreational shopping group, self-confident shopping group, shopping indifferent group, price conscious shopping group. In the case of fashion information sources of knit wear, significant differences were found according to shopping orientation subdivision in observation of others' and famous people's clothing, fashion shows, fashion articles in magazines, newspapers, and on the Internet, and shop displays. The evaluation criteria of knit wear product were significantly different depending on shopping orientation subdivision in fashionable, brand and store name, appropriate for different occasion, prestige. The store attributes of knitwear were significantly different depending on shopping orientation subdivision in product knowledge of sales personnel, store atmosphere, display of merchandise, layaway payment plan, price level, ease of parking and access, and new fashion.
The purpose of this study was to examine the relationship among Shopping Orientation, Shopping-mall characteristics, Consumer Satisfaction, and Loyalty in online market. Data were collected from 405 adult women and analyzed by factor analysis, cluster analysis, ANOVA and Duncan test using by SPSS 12.0. The results showed that recreation shoppers to buy the cosmetics in online market, were more likely to perceive the shopping mall characteristics, information, check-out convenience, and product price of shopping mall than the other shoppers. Both brand oriented shoppers and economic oriented shoppers were more likely to perceive information offered at newsletters and e-mail of Internet shopping mall. Additionally, the more active shoppers were the more satisfied and the greater loyalty at online shopping mall of cosmetics. Implications are drawn for the information useful marketer and retailers of the online shopping mall of cosmetics.
Lu, Yu;Yoon, Sook;Xie, Shan Juan;Yang, Jucheng;Wang, Zhihui;Park, Dong Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1766-1784
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2014
Finger vein images contain rich oriented features. Local line binary pattern (LLBP) is a good oriented feature representation method extended from local binary pattern (LBP), but it is limited in that it can only extract horizontal and vertical line patterns, so effective information in an image may not be exploited and fully utilized. In this paper, an orientation-selectable LLBP method, called generalized local line binary pattern (GLLBP), is proposed for finger vein recognition. GLLBP extends LLBP for line pattern extraction into any orientation. To effectually improve the matching accuracy, the soft power metric is employed to calculate the matching score. Furthermore, to fully utilize the oriented features in an image, the matching scores from the line patterns with the best discriminative ability are fused using the Hamacher rule to achieve the final matching score for the last recognition. Experimental results on our database, MMCBNU_6000, show that the proposed method performs much better than state-of-the-art algorithms that use the oriented features and local features, such as LBP, LLBP, Gabor filter, steerable filter and local direction code (LDC).
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.504-506
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1997
CCD camera is usually used for monitoring device. In most cases, he monitoring is performed from long distance. In this study, a camera system controlled through internet is developed. Using the system, not only we can get image information in real time but also we can control the orientation of the camera from long distance. Furthermore wireless communication is carried out between the camera and the server computer for verity of the application.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.41-48
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2022
This study is a study that designed in-building antennas with improved orientation to improve 5G quality in buildings as 5G is stabilized and more and more traffic is expected to occur in buildings. Instead of applying the forward arrangement of antenna elements, which is the Yagi antenna propagation orientation principle, the antenna design method of vertical arrangement applied to the base station antenna was proposed, and it was confirmed through experiments that antenna orientation increased. According to the experimental results, the directivity did not increase significantly within 10m of the separation distance from the antenna, but the directivity increased by about 3dB at the distance separated by more than 10m. Considering that the wireless environment in the building has various variables such as structure of internal structure, materials such as concrete and glass, closed space, and walls, it is expected that antenna with improved orientation can expand the scope of 5G quality improvement and maintain stable communication service in the building.
Kim, Jinpyung;Jang, Gyujin;Kim, Gyujin;Kim, Moon-Hyun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.2948-2963
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2015
In the field of computer vision, visual surveillance systems have recently become an important research topic. Growth in this area is being driven by both the increase in the availability of inexpensive computing devices and image sensors as well as the general inefficiency of manual surveillance and monitoring. In particular, the ultimate goal for many visual surveillance systems is to provide automatic activity recognition for events at a given site. A higher level of understanding of these activities requires certain lower-level computer vision tasks to be performed. So in this paper, we propose an intelligent activity recognition model that uses a structure learning method and a classification method. The structure learning method is provided as a K2-learning algorithm that generates Bayesian networks of causal relationships between sensors for a given activity. The statistical characteristics of the sensor values and the topological characteristics of the generated graphs are learned for each activity, and then a neural network is designed to classify the current activity according to the features extracted from the multiple sensor values that have been collected. Finally, the proposed method is implemented and tested by using PETS2013 benchmark data.
This study is to analyze and examine the relations of lifestyle, fashion behavior, and make-up behavior of post digital generation and to provide the basic data which help to establish and perform the distinctive marketing strategies targeting the post digital generation. Subjects were 1,460 male and female undergraduates who attend colleges or universities in Seoul, Busan, and Daegu. Average, standard deviation, MANOVA, and ANOVA were conducted using SPSS 12.0 statistic program. The results were as follows: The higher points the group got in all the subfactors regarding information seeking pursuit and sensation intention fascination pursuit, the higher points the group had in the subfactors of fashion behavior and make-up behavior. The group with higher fashionenjoyment pursuit appeared to seek after more brand price choice behavior, internet shopping purchasing behavior, fashion information source seeking behavior, and impulse buying behavior in the subfactors of fashion behavior as well as more self-satisfaction appearance orientation and fashion information buying orientation in the subfactors of make-up behavior. With the group in pursuit of more multi activities, not only were brand price choice behavior and fashion information source seeking behavior in the subfactors of fashion behavior sought after more, but self-satisfaction appearance orientation and fashion information buying orientation in the subfactors of make-up behavior were pursued more as well. The more interpersonal relations the group had, the more self-satisfaction appearance orientation and fashion information buying orientation in the subfactors of make-up behavior as well as the more brand price choice behavior, fashion information source seeking behavior, impulse buying behavior, other-regarding behavior and independent buying behavior in the subfactors of fashion behavior the group had.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.309-317
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2015
Recently many companies began to realize their visions for the sustainable growth with the advent of CSV(Creating Shared Values). Michael E. Porter, a Harvard Professor, claims that placing social value creation at the core of business strategy has the potential to uncover big opportunities for individual companies and that shared value can play a significant role in increasing competitive advantages while fostering social prosperity. In consequence, the various researches have illustrated how to get the opportunity for competitive advantages from building a social value proposition into corporate strategy, and considerable studies have been promoted heavily from the managerial perspective. However, due to the lack of capability converging information technology with business strategy, any research effort to identify technological or Internet-related issues and to link the issues to CSV does not exist. With Korean being a Internet leading country, the demands of researches analyzing core technology, information, and service utilizing Internet are rapidly growing. The study aims to find out Internet-related enablers for CSV. This paper describes the concepts and features of CSV, identifies emerging Internet-related issues toward the opportunity for competitive advantage, and then depicts the rigorous research endeavors in the areas of Internet information, technology, and services. As a result, 11 papers presented and selected as the outstanding papers at APIC-IST 2014 handle the issues to be brought together, which include: Wireless and Sensor Network, Image Processing and HCI, Big Data and Business Intelligence, Security & Privacy in Internet, SNS & Communication, Smart-Learning and e-Learning, and Internet Business Strategy. The study finally recommends indispensible terms for substantially vitalizing CSV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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