This research attempts to analyze the effect of printed-saving coupons distributed by major discount store on consumer purchasing intention. Those consumers having used printed-saving coupon in major discount store in Daejeon were selected as respondents. 121 copies were retreated from 150 questionnaires. For data analysis, frequency analysis for respondents' characteristics, Cronbach's alpha for reliability of analysis, and $X^2$ test of multi-regression analysis for testing hypothesis were utilized. The result of analysis shows 1) the way of using coupon is respectively different according to sex, age group, marital status, term of coupon, and the number of using coupon; 2) Attributes of coupon partially influence on purchasing intention of consumers. Only shopping cost cutting is insignificant, while keeping convenience, impulse buying, scheduled purchasing are significant. The most effective variable is scheduled purchasing, keeping convenience, and impulse buying influence on purchasing intension of consumers. Therefore, offering printed-coupon by major discount store is useful tool to induce consumers to planned purchasing.
Aadil, Farhan;Khan, Salabat;Bajwa, Khalid Bashir;Khan, Muhammad Fahad;Ali, Asad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3512-3528
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2016
A network with high mobility nodes or vehicles is vehicular ad hoc Network (VANET). For improvement in communication efficiency of VANET, many techniques have been proposed; one of these techniques is vehicular node clustering. Cluster nodes (CNs) and Cluster Heads (CHs) are elected or selected in the process of clustering. The longer the lifetime of clusters and the lesser the number of CHs attributes to efficient networking in VANETs. In this paper, a novel Clustering algorithm is proposed based on Ant Colony Optimization (ACO) for VANET named ACONET. This algorithm forms optimized clusters to offer robust communication for VANETs. For optimized clustering, parameters of transmission range, direction, speed of the nodes and load balance factor (LBF) are considered. The ACONET is compared empirically with state of the art methods, including Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization (CLPSO) based clustering techniques. An extensive set of experiments is performed by varying the grid size of the network, the transmission range of nodes, and total number of nodes in network to evaluate the effectiveness of the algorithms in comparison. The results indicate that the ACONET has significantly outperformed the competitors.
The healing properties of medicinal maggots (larval stage of Lucilia sericata) are widely used in the chirurgical debridement of non-healing wounds including diabetic foot ulcers, venous and pressure ulcers, where classical approaches have failed. Several kinds of wounds are prone to complications coming out of a specific wound bed environment. There are multi-resistant bacterial species present, their pathogenic impact is multiplied by their ability to form a biofilm. Moreover, immunological events in chronic wounds differ from those in acute wounds. Non-healing wounds are cycled in the early inflammation phase with increased levels of inflammation attributes like inflammation cytokines and matrix metalloproteinases produced by inflammation phase cells. Application of larval therapy promotes progress in the healing process to the next stages involving tissue granulation and re-epithelisation. Larval debridement is an effective method of cleaning the wound of cell debris, necrotic tissue and bacterial load. This happens in a mechanical and biological manner, but the whole complex mechanism of the maggot healing activity is still not fully elucidated. Centuries of clinical practice brings noticeable proof of the maggots' beneficial effect in wound healing management. This long history led to the investigation of the bioactive components of the larval body and its extracts in vitro. We introduce a review which describes the immunomodulation impact of maggot body components on the cellular and molecular levels of the wound healing process.
데이터 마이닝에서 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 시차를 두고 발생한 사건들에 대하여 잠재해있는 패턴을 발견하는 기술을 의미한다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 기존의 방법들이 한 속성내에서의 연속패턴만을 탐지하는 일차원 연속패턴을 생성하는데 비하여 본 연구에서 제시하는 방법은 데이터베이스내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있는 다차원 연속패턴을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 연속패턴 생성을 위하여 헬링거(Hellinger) 변량을 사용하였으며 이를 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있었다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었고 다수의 실험 데이터를 통하여 다차원의 연속패턴을 생성할 수 있음을 보였다.
Designing mobile Interfaces is fundamentally different from designing online interfaces. Not only are there differences in underlying technologies, but also in the way people use mobile Interfaces. If these differences are not taken into account in designing mobile interfaces, mobile services are likely to fail. If mobile services do not deliver what people want, these services will fail no matter how excellent the underlying technology is. The user interface design commonly used in mobile services is based on multi-layered approach, which is not very user-friendly. A well designed single layered user Interface will be more user friendly than the conventional one and it will be having edge over others. However, it is quite difficult to Provide a single layered user Interface in a small screen. This study aims at examining how design attributes of mobile interfaces affect customer preferences. In order to explore customer preferences to each design attribute of mobile interfaces, we measure and analyze customer's WTP (Willingness To Pay) toward their different interface designs. Ultimately, throughout the study, we try to answer how to design mobile interfaces in small screen of mobile devices. In addition, we propose an optimal design solution that customers likely prefer.
Netted 레이다의 추적정보를 수집하기 위한 레이다 정보 통신망의 설계를 위하여 본 연구에서는 multi-static 레이다의 정보 전송용 근거리망을 공간적 계증구조로 분류하고 최하의 공간 계층인 group 계층의 통신 모델을 소프트웨어 모듈로 설계하여 이를 모듈간의 조합에 의한 기본적인 레이다 정보망 단위를 구성하므로써 여러가지 통신 link 형태에 대한 전송상태를 분석하였다. 각 통신 node에서의 데이터 전송에 관련된 프로세서들은 통계적 모델에 의한 알고리즘을 사용하였으며, 데이터 link를 통하여 이러한 부분적인 하위층 통신모델들을 하나의 지역망으로 구성한 후 내부 node의 전송성능 변화를 분석하였고 이에 따라 망구성전체에 대한 각 통신 link들의 전송특성 분석도 가능하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.586-589
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2006
High resolution satellite imagery is regarded as one of the important data sets to engineering application, as well as conventional scientific application. However, despite this general view, there are a few target applications using this information. In this study, the possibility for the future wide uses in associated with smart graphics of this information is investigated. The concept of smart graphics can be termed intelligent graphics with XML-based structure and knowledge related to semantic web, which is a useful component for the data dissemination framework model in a multi-layered web-based application. In the first step in this study, high resolution imagery is transformed to GML (Geographic Markup Language)-based structure with attribute schema and geo-references. In the second, this information is linked with GIS data sets, and this fused data set is represented in the X3D (eXtensible 3D), ISO-based web 3D graphic standard, with styling attributes, in the next stop. The main advantages of this approach using GML and X3D are the flourished representations of a source data according to user/clients’ needs and structured 3D visualization linked with other XML-based application. As for the demonstration of this scheme, 3D urban modelling case with actual data sets is presented.
본 논문에서는 다양한 검색 환경과 모바일 디바이스의 센서 정보를 활용한 모바일 이미지 검색 방법을 제안하고 안드로이드 플랫폼에서 구동하는 검색 시스템을 구현하였다. 설계 개발 시스템은 JPEG 이미지를 대상으로 산업계 표준 메타데이터인 EXIF 속성과 시각적 특징을 결합한 새로운 검색 기술자이며, 검색을 위한 특징 추출 및 유사도 평가 알고리즘을 모바일 환경에 최적화한 이미지 검색 모듈이다. 실험을 통해, 대용량 이미지 데이터셋을 대상으로 안드로이드 폰에서 효율적인 이미지 검색을 수행하였음을 보였다.
단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.
In solving multi-level knapsack problems, conventional heuristic approaches often assume a short-sighted plan within a static decision enviornment to find a near optimal solution. These conventional approaches are inflexible, and lack the ability to adapt to different problem structures. This research approaches the problem from a totally different viewpoint, and a new method is designed and implemented. This method performs intelligent actions based on memories of historic data and learning. These actions are developed not only by observing the attributes of the optimal solution, the solution space, and its corresponding path to the optimal solution, but also by applying human intelligence, experience, and intuition with respect to the search strategies. The method intensifies, or diversifies the search process appropriately in time and space. In order to create a good neighborhood structure, this method uses two powerful choice rules that emphasize the impact of candidate variables on the current solution with respect to their profit contribution. A side effect of so-called "pseudo moves", similar to "aspirations", supports these choice rules during the evaluation process. For the purpose of visiting as many relevant points as possible, strategic oscillation between feasible and infeasible solutions around the boundary is applied for intensification. To avoid redundant moves, short-term (tabu-lists), intermediate-term (cycle detection), and long-term (recording frequency and significant solutions for diversification) memories are used. Test results show that among the 45 generated problems (these problems pose significant or insurmountable challenges to exact methods) the approach produces the optimal solutions in 39 cases.lutions in 39 cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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