Kim, Tae-Wook;Li, Meijing;Tsendsuren, Munkhdalai;Ryu, Keun-Ho
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.166-168
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2012
바이오 문헌으로부터의 의미 있는 객체 추출 및 상호작용 관계 추출은 수 많은 바이오 문헌으로부터 유용한 정보를 얻기 위한 필수적인 과정이다. 특히 문헌으로부터 유전자 또는 단백질 이름과 같은 바이오 객체를 정확하게 인지하는 것은 새로운 객체인식의 어려움과 객체를 찾기 위한 특징 패턴의 다양성으로 인해 도전적인 과제로 남아있다. 본 논문에서는 전처리 과정을 거친 문헌 데이터로부터 12개의 의미 있는 속성들을 선택하였다. 선택된 속성에 데이터마이닝 기법중 하나인 속성 추출 기법을 적용하여 객체를 분류하는데 있어 의미 있는 속성들을 추출하였다. 특징 추출 방법과 분류 알고리즘이 분류 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 각 방법의 정확도를 사용하여 분류 성능을 비교였으며, Gain Ratio Attribute Evaluation과 Symmetrical Uncertainty Attribute Evaluation 기법에 의해 추출된 속성이 가장 정확한 분류 성능을 보여주었다.
This study surveyed purchase behavior of users who purchased goods within the last year to analyze the relationship of search intention to purchase behavior according to SNS channel attributes. Based on these findings, it is analyzed that the information provision and interrelationships in SNS channel attributes affect search intent. In order to enhance the purchase behavior through the users of NS Channel, reliability and information availability are also cited as major issues, but more importantly, SNS channel search index is more important. It is also important to increase search indexes by simply increasing the attributes of SNS channels by improving the reliability of information and information availability, and by enhancing information delivery performance and interaction.
Predication of protein interaction sites for monomer structures can reduce the search space for protein docking and has been regarded as very significant for predicting unknown functions of proteins from their interacting proteins whose functions are known. In the other hand, the prediction of interaction sites has been limited in crystallizing weakly interacting complexes which are transient and do not form the complexes stable enough for obtaining experimental structures by crystallization or even NMR for the most important protein-protein interactions. This work reports the calculation of 3D surface patches of complex structures and their properties and a machine learning approach to build a predictive model for the 3D surface patches in interaction and non-interaction sites using support vector machine. To overcome classification problems for class imbalanced data, we employed an under-sampling technique. 9 properties of the patches were calculated from amino acid compositions and secondary structure elements. With 10 fold cross validation, the predictive model built from SVM achieved an accuracy of 92.7% for classification of 3D patches in interaction and non-interaction sites from 147 complexes.
속성 문법은 언어의 정적인 의미구조를 표현하는 형식적인 표기법으로 동적인 의미구조를 표현하기는 부적절하다. 동적 의미구조를 잘 명세하고 명세된 언어를 구현하기 위해서 기존의 속성 문법을 확장하여 언어 구현에 필요한 동적인 작용들(actions)을 잘 표현해야 한다. 본 논문에서는 속성 문법을 확장하여 정적이고 동적인 의미구조를 잘 표현할 수 있는 새로운 작용 식(action equation)을 제시한다. 제시된 작용 식(action equation)의 동적인 의미 구조로 부터 SIMP 언어의 점진 해석기(incremental interpreter)를 설계하고 구현한다. 점진 해석기는 언어 기반의 프로그래밍 환경에서 수정된 부분만을 번역하여 프로그램의 전체 실행 결과를 얻는 해석기를 의미한다. 본 해석기는 SUN 1000에서 Lex와 Yacc을 사용해서 C 언어로 설계하고 구현하였다. 예제 프로그램을 실행시켰을 때 배정 문이나 IF문의 경우는 매우 효율적이었고 Loop의 경우는 재실행될 필요가 있는 영향받는 명령문들이 적을수록 점진 해석이 더 효율적으로 수행된다.Abstract Attribute grammars are a formal notation which expresses the static semantics of programming languages, but they are not suitable for expressing dynamic semantics. To describe dynamic semantics and implement a specified language, we extend attribute grammars and present new action equations which describe static and dynamic semantics. The incremental interpreter of a SIMP language is designed and implemented from the dynamic semantics of presented action equations. The incremental interpreter is to translate only modified part in the language-based programming environments and have results of whole program.Our interpreter is implemented in C with Lex and Yacc on SUN 1000. When we execute example programs, the incremental evaluation of any assignment and IF statements executes efficiently. But in the case of loop, we execute efficiently when the effected statements to be reexecuted in the loop are of small number.
The purpose of this study was to investigate if there are any differences of convention advertising and participation behavior based on the segmented groups of convention advertising attributes. The research methods and contents of this study are as follows. From the literature, the measurement of convention advertising attributes, satisfaction, and participation behavior had been developed and utilized to collect the data. The results of factor analysis showed three underlying dimensions of convention advertising attributes. Cluster analysis showed that there were three different segmented groups such as negative, mediative, and positive groups of convention advertising attributes. Lastly, MANOVA showed that there were differences of convention advertising and participation behavior among the segmented groups. More theoretical and practical implication are discussed in the conclusion.
This study examined how the memory effect and the brand attitude effect differ according to the interaction (high / low) and the involvement (high / low) of digital signage. The two-way MANOVA analysis using SPSS 18 was used for the empirical analysis. The results of this study are as follows: First, GRM is recalled if the level of interactivity and inffence of digital signage is low, but if both conditions are high, ARM recalls. Second, if the interaction of digital signage is low and the level of engagement is high, a lot of memory information is formed that forms the overall attitude of the product. In addition, even though the interaction level is high and the engagement is low, the attitude cognitive response through the overall evaluation is formed rather than the attribute information. Third, brand attitude was positive when interactivity level was high and engagement level was high.
본 연구는 글로벌 시장에서 소비자들에게 주요 제품평가단서로서 이용되고 있는 브랜드, 가격, 물리적 특징, 판매점과 관련된 정보내용(합의정보와 속성정보)에 대하여 소비자의 문화적 지향성이 정보탐색원천과 정보탐색 유형별로 어떻게 작용하는가를 한국과 중국의 소비자들을 대상으로 탐색해 보았다. 연구 결과 양 국가에서 공통적으로 발견된 내용은 개인주의 성향을 가진 소비자들은 타인의 태도가 반영되지 않고 소비자들에게 스스로 판단하도록 하는 속성정보를 더 선호하였으며, 반면에 집단주의 성향을 가진 소비자들은 타인의 태도가 반영된 합의정보를 더 선호하는 것으로 나타났다. 또한 개인주의 성향을 가진 소비자들은 비인적 정보원천에서 속성정보를, 반면 집단주의 성향을 가진 소비자들은 인적정보원천에서 합의정보를 주로 더 이용하였고, 정보탐색 유형에서는 지속적 탐색보다 구매전 탐색에서 합의정보와 속성정보를 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 한편, 양 국가의 비교문화적 관점에서 차별적 결과도 제시되었는데, 개인주의 성향을 가진 한국 소비자들은 속성정보와 더불어 합의성 정보도 병행하여 이용하였으나 중국 소비자들은 주로 비인적 정보원천을 활용한 속성정보를 주로 활용하는 것으로 나타났다. 또한 집단주의 성향을 가진 한국 소비자들은 주로 판매원을 통한 합의정보를 선호하였으나 중국 소비자들은 판매원과 더불어 친구나 동료의 구전정보도 평상시에 많이 탐색하는 것으로 나타났다. 따라서 글로벌 시장을 공략하려는 국제 마케터들은 공통된 결과들을 바탕으로 한 표준화된 마케팅단서의 활용과 더불어 양 국가간의 문화적 차이에 기초한 차별적인 마케팅 믹스도 동시에 수행해야 할 필요성을 제기하고 있다.
The objective of the study is to explore how to influence SNS's characteristics on attitude formation toward jewelry product and online shopping mall. SNS's characteristics are contextuality, responsiveness, social presence, and interaction as independent variables. Consumer satisfaction, worth of mouth and purchase intention are considered as dependent variables. Data were collected from a survey of 317 consumers who have experience to purchase jewelry product to examine their attitude toward SNSs, jewelry product, and online shopping mall from November 1 to November 15 2013. In order to test hypotheses, CFA analysis with covariance structure analysis was conducted using EQS6b. SNS's users have a tendency to perceive SNSs as bridge to connect other people and to get new information as well as they are willing to feel familiarity on SNSs. Users, who have a higher contextuality, responsiveness, social presence, and interaction of SNS's characteristics, are willing to have word of mouth intention of jewelry product as well as have high satisfaction. The study found that interaction is not effect on consumer satisfaction because interaction factor is to evaluate SNSs as one of the media.
Between the Clarion and Clipperton fracture zones of the Northeastern Pacific, nodules and crusts were collected from abyssal plain and hills by the Korea Ocean Research and Development Institute in December, 1983 aboard the R/V KANA KEOKI of the Hawaii Institute of Geophysics. Mineralogical and geochemical data of bulk nodules are obtained and compared with analyses of other studies. Mechanisms of nodule formation are discussed based on these data. Generally, the nodules of the KONOD-1 site are composed of todorokite and ${\delta}-MnO_2$. The contents of Mn, Fe, Ni, and Cu of the bulk nodules are variable and the average contents of metals are slightly lower (Mn, 21.40%; Ni, 0.9%; Cu, 0.8%) than those of nodules from other abyssal plains between the Clarion and Clipperton fracture zones. High Mn/Fe (average 3.9; maximum 5.9) and Cu/Ni (average 0.8; maximum 1.0) ratios are similar to the nodules that were formed diagenetically in the northeast Pacific. The chemical characteristics of the KONOD-1 nodules reflect their sedimentary environments; nodules with higher diagenetic signatures occur in areas of thin Quaternary siliceous ooze, and nodules of lower diagenetic influence occur in topographically irregular abyssal hill areas.
The attribution of human traits, emotions, and intentions to nonhuman entities such as robots is known as anthropomorphism. Two studies were conducted to check whether human-robot interaction is affected by anthropomorphic framing of robots. In Study 1, participants were presented with pictures of robots that varied in human similarity in appearance. According to the results, uncanny feelings toward a robot increased with the higher levels of human similarity. Furthermore, as the level of mind attribution increased, participants tended to attribute more humanlike abilities to nonhuman agents. In Study 2, a robot was described as either a machine-like robot or a humanlike robot in a priming story; then, it was examined whether significant differences exist in mind attribution and moral care. The participants tended to perceive robots as more humanlike in the mind attribution when anthropomorphism was used in a robot's behavior, according to the findings. Furthermore, in the condition of increased anthropomorphism, a higher level of moral care could be observed compared with that in the other condition. This means that humanlike appearances may increase uncanny feelings, whereas anthropomorphic attribution may facilitate social interactions between humans and robots. Limitations as well as the implications for future research are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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