This study was conducted to examine the effects of local food value perception on purchasing and experience in consumers. ${\chi}^2$-test, ANOVA, and linear regression analysis were conducted. The findings are summarized as follows: The most common place for buying agricultural products was 'hypermarkets' (41.7%), and the most important factor for purchasing local food was 'local government's certification products' (23.7%). The most important value recognition item for local food was 'I think that local food is a high-quality agricultural products'. (3.74 points), followed by 'I think that local food have a value of respect for customers' (3.61 points) and 'I have a faith for the local food'. (3.61 points) in that order. The main tourism experience activity was 'food experience' (49.0%), and information source of local food experience tourism was 'mass media (TV, newspapers, etc.)' (37.3%). As age increased, experience of local food also increased. The most effectual value recognition item for purchasing local food was 'I think that local food have a value of respect for customers'. The most effectual value recognition item for increasing intake experience of local food was 'I think that the local food is high-quality agricultural products'.
Surface roughness is one of the most important parameters to estimate quality of products. As this reason so many studies were car-ried out through various attempts that were contact or non-contact using computer vision. Even through these efforts there were few good results in this research., however texture analysis making a important role to solve these problems in various fields including universe aviation living thing and fibers. In this study feature value of co-occurrence matrix was calculated by statistic method and roughness value of worked surface was classified, of it. Experiment was carried out using input vector of neural network with characteristic value of texture calculated from worked surface image. It's found that recognition rate of 74% was obtained when adapting texture features. In order to enhance recogni-tion rate combination type in characteristics value of texture was changed into input vector. As a result high recognition rate of 92.6% was obtained through these processes.
본 논문에서는 음성인식의 후처리를 위한 음가-표기 변환표의 생성과 구현에 관한 연구를 수행하였다. 음절 단위 음가를 인식하는 음성인식 시스템을 위한 후처리를 위하여 인식된 음가로 발음되는 표기 집합을 생성하는 표기 집합 생성기를 설계 구현하였다. 표준 발음법을 페트리넷으로 모델링하여 생성된 표기-음가 변환표를 기반으로 음가표기 변환표를 생성하였다. 음가-표기 변환표가 올바른 표기 집합을 생성함을 보이기 위하여 표기 집합 생성기를 설계 구현하고, 표준 발음법 예제와 발음법 사전에서 무작위로 추출된 단어에 대하여 실험한 결과 발성 이전의 표기가 포함된 올바른 표기 집합이 생성됨을 입증하였다.
In hopes of resolving the issue of poor quality of information input for teaching spoken English online, the study creates an English teaching assistance model based on a recognition algorithm named dynamic time warping (DTW) and relies on automated voice recognition technology. In hopes of improving the algorithm's efficiency, the study modifies the speech signal's time-domain properties during the pre-processing stage and enhances the algorithm's performance in terms of computational effort and storage space. Finally, a simulation experiment is employed to evaluate the model application's efficacy. The study's revised DTW model, which achieves recognition rates of above 95% for all phonetic symbols and tops the list for cloudy consonant recognition with rates of 98.5%, 98.8%, and 98.7% throughout the three tests, respectively, is demonstrated by the study's findings. The enhanced model for DTW voice recognition also presents higher efficiency and requires less time for training and testing. The DTW model's KS value, which is the highest among the models analyzed in the KS value analysis, is 0.63. Among the comparative models, the model also presents the lowest curve position for both test functions. This shows that the upgraded DTW model features superior voice recognition capabilities, which could significantly improve online English education and lead to better teaching outcomes.
The purpose of this study is to examine the effects of agriculture on the career adaptation and career decision by measuring the job value and the subjective norm of agriculture. Conclusions based on the study results can be suggested as follows. First, career decision self-efficacy and subjective norm were significant variables in career adaptability of agriculture major college students. Therefore, the belief that one can plan and practice career goals and the affirmation of career plans and decisions in the vicinity are important factors in career adaptability. Second, Self-Realization and social recognition were significant variables in career decision self-efficacy of college students majoring in agriculture. In other words, it can be judged that social recognition such as honor and honor of others in a career choice has a positive effect on the career decision self-efficacy which is self-esteem in career selection. Lastly, An important variable for the subjective norms of agricultural college students was social recognition. This can be said that the positive perception of the surrounding people is very important as the value of social recognition is more important.
In this paper, we describe a modularized neuroclassifier for enhancing the recognition accuracy of mixed printed and handwritten numerals. This classifier combines four modularized subclassifiers using multi-layer perceptron module. The input of each subclassifier is comprised of a group of specialized feature sets. On applying this method to combining several subclassifiers for unconstrained handwritten numerals, the experimental result shows that the performance of individual subclassifier can be improved. In winner-take-all voting method, the result of subclassifier having the highest RF value is selected as the output. The generality of this classifier is tested with 1,080 printed and 3,000 handwritten numerals that was not shown in training the neural networks. Experimental results show 98.2% recognition rate. The typical recognition test with a threshold value(RF=1.5) has shown 97% recognition, 1% substitution and 2% rejection rates.
In order to investigate the ramyeon intake patterns, food value recognition, and their effects on blood pressure and blood lipid levels, a total of 385 male students aged 13- 15 years living in rural area were sampled randomly, and they were surveyed using questionnaire. Blood pressure and fasting serum lipids levels of 123 subjects selected among the total were determined. Of the total subjects 80.3% either liked or liked very much ramyeon and 42.2% of them were eating ramyeon from 1 to 2 times a week,21.1% 5-6 times a week, while 11.7% more than once a day, and 13.1% less than once a month. They took ramyeon from one (56.8%) to two (25.4%) packs each time. Two-third of subjects consumed entire ramyeon soup or more than half of it. Mostly they added egg or onion to ramyeon and took along with kimchi, cooked rice, danmuji, or dried laver. The food value recognition score about ramyeon was 41.33 out of 100 full grade. Comparing to underweight or normal weight subjects, overweight students tended to take ramyeon more frequently when playing with friends and tended to consume less soup of ramyeon. There was a significant negative correlation between ramyeon intake frequencies and HDL-cholesterol levels (r = -.223 p < .05). Moreover, among the normal body weight students (n = 72) adjusted with relative weight, ramyeon intake frequencies showed not only a significant negative correlation with HDL-cholesterol level (r = -.244 p < .05), but also significant positive correlations with atherogenic index (r : .249 p < .05) and systolic blood pressure (r : .259 p < .05) . These results suggested that frequent intake of ramyeon with limited sidedishes as a whole meal might have negative influences on blood pressure and serum lipid levels. Nutrition education is needed to have correct food value recognition and proper consumption of ramyeon along with the balanced diet. (Korean J Community Nutrition 8(4) : 485-494, 2003)
Recognition of radar emitter signals is one of core elements in radar reconnaissance systems. A novel method based on singular value decomposition (SVD) and the main ridge slice of ambiguity function (AF) is presented for attaining a higher correct recognition rate of radar emitter signals in case of low signal-to-noise ratio. This method calculates the AF of the sorted signal and ascertains the main ridge slice envelope. To improve the recognition performance, SVD is employed to eliminate the influence of noise on the main ridge slice envelope. The rotation angle and symmetric Holder coefficients of the main ridge slice envelope are extracted as the elements of the feature vector. And kernel fuzzy c-means clustering is adopted to analyze the feature vector and classify different types of radar signals. Simulation results indicate that the feature vector extracted by the proposed method has satisfactory aggregation within class, separability between classes, and stability. Compared to existing methods, the proposed feature recognition method can achieve a higher correct recognition rate.
This paper is a on the neural network to recognize the phonemes, the weight initialization to reduce learning speed, and LR parser for continuous speech recognition. The neural network spots the phonemes in continuous speech and LR parser parses the output of neural network. The whole phonemes recognized in neural network are divided into several groups which are grouped by the similarity of phonemes, and then each group consists of neural network. Each group of neural network to recognize the phonemes consisits of that recognize the phonemes of their own group and VGNN(Verify Group Neural Network) which judges whether the inputs are their own group or not. The weights of neural network are not initialized with random values but initialized from learning data to reduce learning speed. The LR parsing method applied to this paper is not a method which traces a unique path, but one which traces several possible paths because the output of neural network is not accurate. The parser processes the continuous speech frame by frame as accumulating the output of neural network through several possible paths. If this accumulated path-value drops below the threshold value, this path is deleted in possible parsing paths. This paper applies the continuous speech recognition system to the threshold value, this path is deleted in possible parsing paths. This paper applies the continuous speech recognition system to the continuous Korea digits recognition. The recognition rate of isolated digits is 97% in speaker dependent, and 75% in speaker dependent. The recognition rate of continuous digits is 74% in spaker dependent.
본 연구는 병원종사자들의 심리적 속성과 태도적 속성을 고려하여 조직차원에서 효과적인 인적자원 관리를 위한 시사점을 제공할 목적으로 시행하였으며, 연구방법은 부산지역에 소재한 종합병원 4개, 병원 5개, 요양병원 7개, 정신병원 7개의 의료기관에 종사하고 있는 근로자들을 대상으로 2019년 5월 2일부터 5월 25일까지 자료를 수집하여, 직무가치 인식과 직장가치 인식 간의 관계에 조직성과에 대한 자각상태의 조절효과를 살펴보기 위하여 평균중심화방법을 이용하여 3단계 모형 조절회귀분석을 실시하였다. 조절회귀분석 결과, 직무가치와 직장가치 간의 관계에 조직성과 자각상태의 조절효과가 있는 경우를 구체적으로 살펴보면, 첫째, 근무의료기관 종류가 병원인 경우의 간호사들은 고객대응 노력수준과 병원 이미지에 대한 자각이 조절효과가 있었다. 둘째, 근무의료기관 종류가 병원인 경우의 행정직 종사자들은 고객대응 노력수준에 대한 자각은 부정적인 조절효과가 있었으며, 병원 이미지에 대한 자각은 긍정적인 조절효과가 있었다. 셋째, 근무의료기관 종류가 요양병원인 경우의 간호사들은 성장과 경쟁력에 대한 자각은 긍정적인 조절효과, 병원 이미지에 대한 자각은 부정적인 조절효과가 있었다. 즉, 병원종사자들의 직무가치 인식과 직장가치 인식 간의 관계에 조직성과에 대한 자각상태의 조절효과는 근무의료기관 종류와 직종에 따라 다르다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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