In this paper, we intend to find user's TV program choosing pattern and, recommend programs that he/she wants. So we suggest item dependency map which express relation between chosen program. Using an algorithm that we suggest, we can recommend an program, which a user has not saw yet but maybe is likely to interested in. Item dependency map is used as patterns for association in hopfield network so we can extract users global program choosing pattern only using users partial information. Hopfield network can extract global information from sub-information. Our algorithm can predict user's inclination and recommend an user necessary information.
The Navigation Streets Map that directly supplies information for a driver plays an important role in Car Navigation System(CNS). Therefore, cause the compatibility, preference, visibility, and readability of the navigation streets map will be hold sway over driver's information acquisition, safety, and performance in CNS, it is important that designer's requirements should be analyuzed for ergonomic design of navigation streets map. Especially, there are differences between the topographical objects marking method and that of the general map in a navigation streets map. Because much information is marked in a narrow space, it is important that the text information should be done in navigation streets map. Also, because it is a important factor to mark the text format for the marking method of the topographical objects, the design requirements will be drawn out through the factor analysis for the text marking method. And when ergonomic designers are doing, this result will be basic research for developing driving simulator of CNS and it will be a ergonomic guideline of navigation streets map.
The purpose of this study was to classify the attributes of brand image criteria of women's shoes to compose the perceptual map of the brand by factor analysis and to examine the differences in brand preferences and purchase methods of shoes according to demographic variables. 10 brand names were selected for the study Samples were 271 women in Seoul Korea :143 were college students and 128 were career women.The data were analyzed using factor analy-sis multiple regression analysis one-way ANOVA Duncan's multiple range test x2-test t-test. The results of the study were the -followings: 1. Four segments of brand image attributes of women's shoes derived by factor analysis: F. 1. 'utility' F.2'appearance' ; F. 3 'sales promotion' ; F.4 'financial factor'. 2. As the result of draw up the perceptual map 'landrover' was high in utility but low in appearance 'Misope' and 'Mook' was low in utility but high in appearance. 'Fashion Leader' was in the nearest ideal direction to the utility and appearance. 3. The preference level of the shoes brand name was in order of the 'Fashion Leader'. 'Mook' and 'Soda' But consumers possessed 'Landrover' the most 4. There were significant differences among preference level of ' Landrover' and 'Misope' according to the social class. There were sig-nificant differences among possession level of 'Misope' and 'Soda' according to the social class 5. the middle and lower class consumers used an exchange ticket during the bargain sales more than upper class when they pur-chase shoes.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2003.05a
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pp.400-409
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2003
Collaborative filtering (CF) recommendation is a knowledge sharing technology for distribution of opinions and facilitating contacts in network society between people with similar interests. The main concerns of the CF algorithm are about prediction accuracy, speed of response time, problem of data sparsity, and scalability. In general, the efforts of improving prediction algorithms and lessening response time are decoupled. We propose a three-step CF recommendation model which is composed of profiling, inferring, and predicting steps while considering prediction accuracy and computing speed simultaneously. This model combines a CF algorithm with two machine learning processes, SOM (Self-Organizing Map) and CBR (Case Based Reasoning) by changing an unsupervised clustering problem into a supervised user preference reasoning problem, which is a novel approach for the CF recommendation field. This paper demonstrates the utility of the CF recommendation based on SOM cluster-indexing CBR with validation against control algorithms through an open dataset of user preference.
The objectives of this study are to identify the self-image and preferred fashion styles that Korean career women seek in different daily situations, and to propose a positioning map in accords with the findings. The study conducted a survey and in-depth interviews. The study used twenty items of self-image adjectives extracted from existing studies, and eighteen fashion style stimuli collected by examining women's wear brands. The study surveyed 329 career women. Their daily situation was classified into five situations; external meeting and presentation, ordinary work, wedding and family gathering, blind date or date, and meeting with friends and acquaintances. The analysis results of this study showed that self-image and fashion style preferences are relevant to daily situation. The image most sought in external meetings and presentation was the 'Elegant' image, and the image most sought in meetings with friends and acquaintances was the 'active' image. Women on dates or blind dates sought the 'feminine' image the most, however they preferred to avoid this image during external meetings and presentations. Among fashion styles, the 'elegant/classic' style was most preferred, and the 'sexy/avant-garde' style had the lowest preference among all the styles. 'Mannish' was preferred in ordinary work and meeting with friends and acquaintances, however, it was shown as having the lowest preference level in blind dates or dates. The 'romantic/natural' style was highly preferred in meeting with friends and acquaintances, however it had a low level of preference for external meetings and presentations. This study has significance in providing practical information to utilize in fashion industry by identifying the relationship between self-image and preferred fashion style sought by career women according to daily situation, and using the results to propose a positioning map.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2002.11a
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pp.235-240
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2002
The purpose of this study is to find out users' preference of the shares community space(SCS) for the Community Design. For this, it was analyzed the residents' behavior characteristics of the current multi-family housing and the residents' needs of the SCS. This study focused on seeking out the user-oriented design criteria for the planning of the SCS. The survey was carried out with a structured questionnaire including sketch map from Aug. 13, 2001 to Sept. 14, 2001. The subjects were housewives who's living in Haeuondae of Busan, Korea. Total number of 650 questionnaires were collected and analyzed. Especially 439 cases among them were used for analysis of mental map. The SPSS PC+ was used for the analysis of data. The results of this study are as follows : First, as to the users' behavior for the SCSs, there is a difference in the location of residents' activities by contents of them. And, the range of these locations categorized according to levels of spacial cognition for neighborhoods. Second, as to the analysis of the SCS through a mental maps, it was shown that the residents' pathway and the residents' location are main variables to be considered in the SCS planning. The preferred location of SCS is organized according to the character of the SCS; the one for most residents, is located the surrounding of main enterance or the center of the housing complex, and the one the neighbors living in the same or the near building is located in area of the block of resident buildings. Third, as the results of residents' needs analysis, the SCS has the meaning of community facilities. And there is a difference in the degree of necessity and in the preferred location according to character of the SCS. In detal, for the indoor SCS of a resident building, there is a difference in the preferred location according to the kinds of each SCS. And for the outdoor SCS, it is necessary to divide the planning zone of the SCS into 3 steps(the resident building, the block of resident buildings, and the housing complex).
This research deals with cognitive characteristics of point symbols on the current tourist maps in terms of the communication theory in considering levels of symbolization and those of preference. The levels of symbolization are examined on the basis of the meaning of point symbols between map-makers and map-users. Preferences of point symbols are investigated by the tourist objects. As a result, when point symbols are expressed in conciseness, the meaning and interpretation about those symbols are highly accorded. And the point symbols that have familiarity by visual experience are preferred. Also, the higher symbolical levels symbols have, the more likely they are preferred. Through that fact, familiarity from the visual experience, conciseness in expression, concreteness of figures expressed in maps, and representativeness of visualized properties were deduced as factors that affect preferences. Those factors work to affect preference complicatedly, but familiarity is prior to simplicity in preferences. Likewise, ways that visualize information, contents that are expressed as images and familiarity in terms of cognitive characteristics make a relative difference in preferences and the levels of symbolization. On the basis of those cognitive characteristics, visual complexity and ambiguity should be removed and the higher symbolical level of point symbols for efficiency of map-reading should be developed.
Chae-Eun Yu;Yeo-Reum Kim;Gyeong-Eon Noh;Jong-Myoung Kim
Fisheries and Aquatic Sciences
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v.26
no.5
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pp.355-365
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2023
The Pacific abalone, Haliotis discus hannai, is a highly valued and industrially important aquaculture species with growing demands of the expanding abalone aquaculture industry. To explore the feasibility of using the brown alga, Sargassum horneri, as a potential substitute for abalone feed, it is important to identify the feed preference and attractant effect of S. horneri on Pacific abalone. Our experiments indicated that the feeding-associated movement of abalone could be detected using a video tracking system under indirect illumination with dim red light. To further analyze the attraction potentials of various test materials, preference analysis was performed using Avicel-coated glass plates with ground powders of various seaweeds (e.g., S. horneri, Saccharina japonica, and Undaria pinnatifida) and commercial abalone feed, together with coffee waste. Heat map analysis indicated greater attraction by the kelp S. japonica than by S. horneri and commercial feed, which showed similar preference levels. Feeding preference based on the area of Avicel eaten by abalone showed a significant preference for U. pinnatifida over S. horneri (feeding area: 68.6 ± 20.1% vs. 37.5 ± 22.4%, p < 0.05). Additionally, the feeding area was significantly greater for plates with S. japonica than for plates with S. horneri (44.0 ± 16.6% vs. 22.6 ± 15.4%, p < 0.05). There was no significant difference in feeding area between commercial feed and S. horneri (31.7 ± 11.6% vs. 31.6 ± 20.2%, p > 0.05). The methanol extracts attracted abalone in the following order: U. pinnatifida > S. horneri > S. japonica > commercial feed > coffee waste. To determine the attractive effects of the components of methanol extracts, mixtures of methanol extracts of commercial feed with increasing amounts of S. horneri were examined. The results showed a significant increase in feeding preference upon addition of S. horneri up to 50% and 75%, suggesting its potential for use as an appetite-enhancing feed additive. This study identified conditions that can be successfully used to monitor the movement of Pacific abalone; the results of preference analysis confirmed that abalone exhibited similar attraction and feeding preference for S. horneri, compared with commercial feed.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.16
no.2
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pp.263-275
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1992
This study intends to provide strategic positioning of brand image analysed from the view point of perceptual dimensions of clothing consumers. Consumers are segmented on the basis of the attributes of brand image, and in each segment, perceptual map is composed according to multidimensional scaling. The results are as follows; 1. According to the Benefit Segmentation, it is statistically significant that the consumers are divided into 'product-factor oriented group 'and' image-factor oriented group'. 2. From the analysis of perceptual map upon the 'similarity of brand image,'image-factor oriented group 'perceives more differently than 'product-factor oriented group' 3. From the analysis of perceptual map with the evaluation of attributes of brand image, price, promotion and design are significant determinants in 'total consumer group'. In addition, store image is significant determinant in' image-factor oriented group' and quality is significant determinant in' product-factor oriented group'. According to the evaluation of consumers on 8 brands with determining attribute-vector, ranks of brands in each segment are similar in the vector of price and promotion but different in the vector of design between segment groups. 4. From the analysis of perceptual map upon the preference of brand image, the distribution of preference and position of ideal point are different between segment groups. 5. With evaluation of purchase habit, statistically significant differences are found between groups segmented in the degree of importance of attributes, purchasing motive, purchasing time, sources of information and expenses for clothes.
Jae Hyun Ahn;Hang Ju Lee;Se Yeon Lee;Ji Won Han;Won Joo Lee
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.65-71
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2023
In this paper, we design and implement the Walking Life Festival application, which is based on the Android platform and provides information about domestic travel destinations and regional festivals in South Korea. This application utilizes various sensors found in smartphones, including the Step Counter sensor, Step Detector sensor, Acceleration sensor, and GPS sensor. Additionally, it makes use of Google Map API and Public Open API to offer information about domestic travel destinations and local festivals. The application also incorporates an automatic login feature using the Shared Preference API. When storing login information in the database, it encrypts the input plaintext data using a hash algorithm. For Google Maps integration, it creates objects using the Google.maps.LatLngBounds() method and extends the location information through the extends method. Furthermore, this application contributes to the activation of the domestic tourism industry by notifying users about the timing of local festivals related to domestic travel destinations, thus increasing their opportunities to participate in these festivals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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