Many researchers have analyzed the relationship between the financial success patterns of a motion picture and many other factors, such as the production cost, marketing, stars, awards, reviews, genre, and rating. Through these studies, many researchers and investors concluded that big budgets to make a blockbuster movie can serve as an insurance policy to meet their ROI; thus the box office is dominated by blockbuster movies. High-budget blockbuster movies are more likely to receive attention because these movies are more recognizable given their high expenses for production and casting. Therefore, audiences choose blockbusters in an effort to reduce the searching cost and to mitigate the possibility of a regrettable choice. This behavior of consumers, in turn, causes distributors to allocate screens for blockbusters, resulting in "concentration of blockbuster consumption." As such, low-budget films cannot easily become popular due to the lack of distribution. Indeed, low-budget films released on a small number of screens often end up becoming dismal failures. However, there are exceptional examples which are contrary to the general idea in the movie industry that a big budget and showings on a large number of screens can guarantee the success of a movie. Although researchers have attempted to analyze the performances of movies with small budgets, such movies are likely to be regarded as outliers and then be entirely discarded, as they are far from the 'three-sigma' range, especially given that previous research methodologies could not explain the financial success of such unique examples. This study attempts to explain the financial success at the box office of low-budget movies by applying the concept of the tunnel effect in quantum mechanics, as the phenomenon found in the movie industry is similar to a particle's movement in quantum physics. The tunneling effect is a phenomenon by which a particle without enough energy to pass over a potential barrier tunnels through it. Adopting the analogy, this study draws a tunneling probability function and cultural constant to forecast other outliers using the Schrödinger equation. Moreover, the study finds that word-of-mouth creates in the movie industry this phenomenon of finding outliers.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.27
no.2
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pp.65-80
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2020
This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.
In this study, a new type of isolation bearing is proposed by combining S-shaped steel plate dampers (SSDs) with a spherical steel bearing, and the seismic control effect of a five-span standard high-speed railway bridge is investigated. The advantages of the proposed S-shaped steel damping friction bearing (SSDFB) are that it cannot only lengthen the structural periods, dissipate the seismic energy, but also prevent bridge unseating due to the restraint effectiveness of SSDs in the large relative displacements between the girders and piers. This study first presents a detailed description and working principle of the SSDFB. Then, mechanical modeling of the SSDFB was derived to fundamentally define its cyclic behavior and obtain key mechanical parameters. The numerical model of the SSDFB's critical component SSD was verified by comparing it with the experimental results. After that, parameter studies of the dimensions and number of SSDs, the friction coefficient, and the gap length of the SSDFBs were conducted. Finally, the longitudinal seismic responses of the bridge with SSDFBs were compared with the bridge with spherical bearing and spherical bearing with strengthened shear keys. The results showed that the SSDFB can not only significantly mitigate the shear force responses and residual displacement in bridge substructures but also can effectively reduce girder displacement and prevent bridge unseating, at a cost of inelastic deformation of the SSDs, which is easy to replace. In conclusion, the SSDFB is expected to be a cost-effective option with both multi-stage energy dissipation and restraint capacity, making it particularly suitable for seismic isolation application to high-speed railway bridges.
Do Hee Kwon;Jin Hee Seo;Yong Ik Jin;Gun Ho Jung;Jang Gyu Choi;Gyu Bin Lee;Kwang Ryong Jo;Jaeyoun Yi;Hwang Bae Sohn;Young Eun Park
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.257-257
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2022
Late blight, caused by the hemibiotrophic oomycete pathogen Phytophthora infestans, has been the most important disease limiting potato production worldwide. P. infestans undergo major population shifts in agricultural systems via the successive emergence and migration of asexual lineages. The phenotypic and genotypic bases of these selective sweeps are largely unknown but management strategies need to adapt to reflect the changing pathogen population. Here, we used molecular markers to divide the 86 South Korea isolates into six clonal lineages: KR_1_A1, KR_2_A2, SIB-1, US-11, SIB-1 like, and KR-2 like. We documented the emergence of a new lineage, termed SIB-1 like, and KR-2 like, and their rapid replacement of other lineages to exceed 35% of the pathogen population across South Korea. Genome analyses of the Korean P. infestans populations revealed extensive genetic polymorphism, particularly in effector genes. Importantly, SIB-1 like isolates carry an intact Avr8 effector gene that triggers resistance in potato carrying the corresponding R immune receptor gene R8 cloned from Solarium demissum. These findings point toward a strategy for deploying genetic resistance to mitigate the impact of the SIB-1 like lineage and illustrate how pathogen population monitoring, combined with genome analysis, informs the management of devastating disease epidemics. Further study is being done on pathogenicity of the SIB-1 like isolates on cultivated potatoes and changes in expression patterns of disease effector genes within the SIB-1 like isolates
In this paper, we designed a Delayed Dual Core Lock-Step (D-DCLS) processor where two cores operate same instructions with delay and the result is compared to mitigate soft errors and common mode failures in automotive electronic systems. Because D-DCLS does not know which core an error occurred in, each core must be recovered to the point before the error occurred, but complex hardware modifications are required to return all intermediate values on the pipeline stage. In this paper, in order for easy hardware implementation, all register values are saved to a buffer whenever a branch instruction is executed. When an error is detected, the saved register values are automatically restored, and then 'BX LR' instruction is executed to return to the last branch point. The proposed D-DCLS processor was designed using Verilog HDL and was confirmed to continue normal operation after automatically recovering error.
In this study, the alternative to the energy-intensive conventional vacuum distillation process, an eco-friendly and energy-efficient pervaporation separation was employed in 1,2 hexane diol/water (HDO/water) mixture. The crosslinked PVA-glutaraldehyde was coated inside the alumina hollow fiber membrane (Al-HF). In the HDO/IPA pervaporation separation, optimization of the membrane concerning PVA/GA ratio, curing temperature, and pervaporation operating condition were performed. In the long-term stability test, the sustainable pervaporation separation performance giving flux in the range of 1.90~2.16 kg/m2h, and water content in permeate was higher than 99.5% (separation factor = 68) was obtained from the PVA/GA (molar ratio = 0.08, curing temperature = 80℃) coated Al-HF membrane from HDO/water (25/75, w/w, %) mixture at 40℃. Therefore, this work provides potential and inspiration for PVA-based membranes to mitigate excessive energy requirements in HDO/water separation by pervaporation.
Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.769-776
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2023
In this paper, we designed an MLSA(Match-line Sense Amplifier) for low-power CAM(Content Addressable Memory). By using the MLSA and precharge controller, we reduced power consumption during CAM operation by employing a selective match-line charging technique to mitigate power consumption caused by mismatch. Additionally, we further reduced power consumption due to leakage current by terminating precharge early when a mismatch occurs during the search operation. The designed circuit exhibited superior performance compared to the existing circuits, with a reduction of 6.92% and 23.30% in power consumption and propagation delay time, respectively. Moreover, it demonstrated a significant decrease of 29.92% and 52.31% in product-delay-product (PDP) and energy-delay-product (EDP). The proposed circuit was validated using SPECTRE simulation with TSMC 65nm CMOS process.
Xianyu Piao;Jung-Woo Kim;Moonjung Hyun;Zhao Wang;Suk-Gyun Park;In A Cho;Je-Hwang Ryu;Bin-Na Lee;Ju Han Song;Jeong-Tae Koh
BMB Reports
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v.56
no.10
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pp.545-550
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2023
Osteoporosis is a major public health concern, which requires novel therapeutic strategies to prevent or mitigate bone loss. Natural compounds have attracted attention as potential therapeutic agents due to their safety and efficacy. In this study, we investigated the regulatory activities of boeravinone B (BOB), a natural rotenoid isolated from the medicinal plant Boerhavia diffusa, on the differentiation of osteoclasts and mesenchymal stem cells (MSCs), the two main cell components responsible for bone remodeling. We found that BOB inhibited osteoclast differentiation and function, as determined by TRAP staining and pit formation assay, with no significant cytotoxicity. Furthermore, our results showing that BOB ameliorates ovariectomy-induced bone loss demonstrated that BOB is also effective in vivo. BOB exerted its inhibitory effects on osteoclastogenesis by downregulating the RANKL/RANK signaling pathways, including NF-κB, MAPK, and PI3K/Akt, resulting in the suppression of osteoclast-specific gene expression. Further experiments revealed that, at least phenomenologically, BOB promotes osteoblast differentiation of bone marrow-derived MSCs but inhibits their differentiation into adipocytes. In conclusion, our study demonstrates that BOB inhibits osteoclastogenesis and promotes osteoblastogenesis in vitro by regulating various signaling pathways. These findings suggest that BOB has potential value as a novel therapeutic agent for the prevention and treatment of osteoporosis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.229-239
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2023
This study aims to explore the impact of algorithmic price discrimination on negative word-of-mouth (NWOM) through the lens of attribution theory. It also examines the mediating roles of intentional attributions and negative emotions, as well as the moderating effect of price sensitivity. For this study, 772 consumers who had purchased flight tickets completed a questionnaire survey, and the collected data were analyzed and tested using SPSS 27.0 and AMOS 24.0 software. The research findings reveal that algorithmic price discrimination has a significant positive impact on intentional attributions, negative emotions, and NWOM. Specifically, deliberate attributions and negative emotions mediate the relationship between algorithmic price discrimination and NWOM, while price sensitivity positively moderates the relationship between negative emotions and NWOM. Therefore, companies should consider disclosing algorithm details transparently in their marketing strategies to mitigate consumers' negative emotions and implement targeted strategies for consumers with different levels of price sensitivity to enhance positive word-of-mouth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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