Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.8
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pp.1188-1198
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2006
This study recognizes that individual's experience is important in change over Internet fashion consumers to Internet users, and find out fashion consumer's flow experience in Internet shopping of the fashion merchandise. Also, the purpose of this study is to analyze whether flow experience and perceived utilitarian value have an effect on Internet purchase intention of the fashion merchandise. To fulfill this objectives, a survey was conducted out from June 20 to July 30 in 2005, and an subject of study was married women aged from 20s to 30s in purchase experience of the fashion merchandise to Internet shopping malls. Data collected over the Internet, and analyzed the 306 subjects. The statistical analysis methods was frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, multiple regression analysis. 3 hypotheses were accepted, the result of this study were as follows: First, a married women aged from 20s to 30s in purchase experience of the fashion merchandise to Internet shopping malls were skilled Internet enough to regarding Internet shopping as an easy thing, and was challenged in Internet activity. Their Internet skills, challenges and interaction had an effect on flow experience and perceived utilitarian value. Therefore, the more Internet skills, challenges. and interaction were higher, the more flow and utilitarian value about Internet shopping was higher. Second, a married women aged from 20s to 30s were high-purchased group of the fashion merchandise to Internet shopping malls, and had a repurchase intention in Internet shopping mall within the purchase experience of the fashion merchandise. Their flow experience and perceived utilitarian value had an effect on Internet purchase intention of the fashion merchandise. Therefore, the more flow experience and perceived utilitarian value were higher, the more Internet purchase intention of the fashion merchandise was higher.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.11
no.1
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pp.83-100
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2004
Understanding characteristics of Internet businesses from a cross-cultural perspective could offer valuable insights on developing business strategies and policies. This work is concerned with revealing divergence and convergence of Internet businesses in their financial performance, given organizational conditions and cultural context. For this, we studied the association between static organizational attributes (core activity, origination, firm age, and industry type) and a firms financial performance (gross revenue and net income). Relevant data was gathered from representative Internet firms in Korea and U.S. Data analysis indicated that, besides industry type, overall connection between selected organizational variables and financial performance was weak. Cross-national comparison showed that Korean firms financial performance was comparable to U.S firms during the period of economic turbulence. A noticeable difference was that Korean Internet firms and their business models were more service-oriented than U.S. counterparts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.5
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pp.938-958
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2011
Ubiquitous web services have been expanding in various business areas with the evolution of wireless Internet technologies, accessible and usable with a variety of mobile Internet devices such as smart phones. Ubiquitous mobile-web information services can be evaluated for accessibility and usability with the mobile Internet devices interacting with mobile-web information servers. In human mobile-web activity, a web server could be a unified center for mobile-web interaction services as well as for real-time estimation and analysis of mobile-web interaction sessions. We present a real-time estimation and analysis scheme for time-based accessibility and usability in ubiquitous mobile-web services. With real-time estimation/analysis of sessions in a mobile-web server, we estimated the time-based accessibility and usability for comparison between different web services as well as for applications in mobile cloud computing services. We present empirical results based on the implementation of the real-time estimation/analysis scheme.
Korea goes on speedily an information-oriented world in the whole filed of society by diffusing the information-oriented education for the whole nation and the utilization of information. Consequently foodservice enterprise which is establishing their homepage in the web site for marketing purpose and direct application of restaurant management had been increased at recently for the restaurant's publicity, raising their image. The purpose of this study is to examine the feasibilities of internet application in the foodservice industry. Now the generation who most use the internet went into gear the generation of main consumers out of foodservice industry. Also teenagers who occupied the most portions of using internet are able to be the most important potential customer at present or in the near future. Therefore if marketing activity is recognized for this potential customer, it will be more effective than any other way to promotion.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1189-1204
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2018
Detecting and capturing 3D human structures from the intensity-based image sequences is an inherently arguable problem, which attracted attention of several researchers especially in real-time activity recognition (Real-AR). These Real-AR systems have been significantly enhanced by using depth intensity sensors that gives maximum information, in spite of the fact that conventional Real-AR systems are using RGB video sensors. This study proposed a depth-based routine-logging Real-AR system to identify the daily human activity routines and to make these surroundings an intelligent living space. Our real-time routine-logging Real-AR system is categorized into two categories. The data collection with the use of a depth camera, feature extraction based on joint information and training/recognition of each activity. In-addition, the recognition mechanism locates, and pinpoints the learned activities and induces routine-logs. The evaluation applied on the depth datasets (self-annotated and MSRAction3D datasets) demonstrated that proposed system can achieve better recognition rates and robust as compare to state-of-the-art methods. Our Real-AR should be feasibly accessible and permanently used in behavior monitoring applications, humanoid-robot systems and e-medical therapy systems.
The value of up-to-date Mobile PC such as UMPC (Ultra Mobile Personal Computer) is recognized greatly in learning environment that busywork such as characteristic of transfer easy and real time communication possibility etc. and conversation with a colleague student, free sending of studying data and public ownership etc. is required. Wish to recognize whether is acting relevant role in u - unfold learning that inflect UMPC in integration research model, and UMPC is u searching for relevant element at studying activity unfolding process u - integration Inquiry-Based Learning that present in Korean education & research information service (KERIS) at fifth-year student science time In primary school in this research. This research result could take charge role of UMPCs' studying-activity though there is persistent feedback with teacher among studying-activity although UMPC's role is utilized on constituent that can be related with studying-activity in learning process.
This paper conceives and implements an activity analysis method as a tool to be used for workflow visual verification and mining. One of the recent issues in the workflow and business process literature is to refine and to improve the deployed workflows and business processes. The activity analysis method proposed in this paper provides a way to fine a set of activities being directly affected by the specific activity that a user tries to change its properties. I would strongly believe that the method can be a useful solution for the dynamic changes and visual verifications problems of workflow models as well as the workflow process mining problems. Finally, to prove the possibility of the proposed method and its applicability, we apply to a workflow model of the electronic approval system run by a real corporation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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pp.5530-5546
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2016
Automatic analysis and understanding of human activities is a challenging task in computer vision, especially for the surveillance scenarios which typically contains crowds, complex motions and occlusions. To address these issues, a Bag-of-words representation of videos is developed by leveraging information including crowd positions, motion directions and velocities. We infer the crowd activity in a motion field using Category Constrained Correlated Topic Model (CC-CTM) with latent topics. We represent each video by a mixture of learned motion patterns, and predict the associated activity by training a SVM classifier. The experiment dataset we constructed are from Crowd_PETS09 bench dataset and UCF_Crowds dataset, including 2000 documents. Experimental results demonstrate that accuracy reaches 90%, and the proposed approach outperforms the state-of-the-arts by a large margin.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.26-30
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2019
This paper proposes a new voice activity detection (VAD) method which is based on SNR and non-intrusive speech intelligibility estimation. In the conventional SNR-based VAD methods, voice activity probability is obtained by estimating frame-wise SNR at each spectral component. However these methods lack performance in various noisy environments. We devise a hybrid VAD method that uses non-intrusive speech intelligibility estimation as well as SNR estimation, where the speech intelligibility score is estimated based on deep neural network. In order to train model parameters of deep neural network, we use MFCC vector and the intrusive speech intelligibility score, STOI (Short-Time Objective Intelligent Measure), as input and output, respectively. We developed speech presence measure to classify each noisy frame as voice or non-voice by calculating the weighted average of the estimated STOI value and the conventional SNR-based VAD value at each frame. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional VAD method in various noisy environments, especially when the SNR is very low.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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