The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1279-1286
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2021
This study suggests the user's needs for a smart parking service that enables parking lot search and advance reservation service, and is a study on the user's preference selection model related to fees (reservation fee, penalty fee), etc. Two types of user preference models in the form of logit models were constructed by composing a response questionnaire for smart parking service. The first is a model for selecting a smart parking lot, which suggests a situation in which the probability of selection is higher than that of a general parking lot in the relationship between usage fee and cost. The second is a parking ticket reservation discount selection model, and the smart parking service selection probability was analyzed through the relationship model between the reservation amount and the penalty. It can be used as a design requirement that enables sophisticated and various types of smart parking service considering users' preferences.
The management of Ricania spp. is difficult because this pest has a wide host range and diverse habitats such as agricultural, suburban, urban, and forested areas. However, the researches for Ricania spp. management have been focused on only agricultural crops. Thus, it is required to determine the arboreal host preference of Ricania spp. at the surrounding areas of the farms to increase its management efficiency. To determine its host preference at arboreal plants, we reviewed the previous studies and investigated the densities of Ricania spp. at woody plants with high ecological importance but insufficiently studied. This study identified 120 species in 53 families of arboreal hosts of Ricania spp. Only Cornus officinalis and Styrax japonicus were preferred by all developmental stages of Ricania spp. The host preference of Ricania spp. was changed according to its developmental stages. This phenomenon would be caused by that each developmental stage of Ricania spp. would prefer different parts of woody plant, and require different nutrients for its survivor and reproduction. These results of this study could be helpful to make a plan of comprehensive management strategies for Ricania spp.
The term, travel time reliability, refers to variations in journey time that travelers cannot predict. This issue has been one of the main research topics in transport studies. This paper, especially, investigates the value of travel time reliability. The marginal substitution rate method is suggested as the way for the valuation and travelers' stated preference data are collected based on a choice experiment. A mode choice model is estimated using the data surveyed. The parameters of travel costs and travel time reliability from the model are used to calculate the marginal substitution rate that is interpreted as the value of travel time reliability. The value is arranged by travel areas of intercity and urban trips and by journey purposes of working and non-working types. The result of this research is expected to be helpful of conducting more cautious economic feasibility studies of transport schemes.
A key issue in the development and application of stated preference nonmarket valuation is the incorporation of unobserved heterogeneity in utility models. Two approaches to this task have dominated. The first is to include individual-specific characteristics into the estimated indirect utility functions. These characteristics are usually socioeconomic or demographic variables. The second employs generalized models such as random parameter logit or probit models to allow model parameters to vary across individuals. This paper examines a third approach: the inclusion of psychological or 'latent' variables such as general attitudes and behaviour-specific attitudes to account for heterogeneity in models of stated preferences. Attitudinal indicators are used as explanatory variables and as segmentation criteria in a choice modelling application. Results show that both the model significance and parameter estimates are influenced by the inclusion of the latent variables, and that attitudinal variables are significant factors for WTP estimates.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.22
no.1
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pp.31-46
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2019
The purpose of this study is to analyze the self-directed learning types of software education learners and to characterize them according to each type. To do this, 429 middle school students participating in online software education at K university were surveyed and a latent class analysis to analyze self-directed learning types was conducted. As a result, the self-directed learning types of the software education learners were classified into 'highest level of self-directed learning type (class 1)', 'self learning style recognition type (class 2)', 'self learning style preference type (class 3)', and 'lack of self-directed learning type(class 4)'. Also, the level of software learning achievement according to self-directed learning type of software education learners was found to be the highest at 'highest level of self-directed learning type (class 1)' and lowest at 'self learning style preference type (class 3)'. Based on these results, we suggested the strategic implications for software education.
Kim, Jeongha;Lee, Jipyeong;Jang, Seonghyun;Cho, Yoonho
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.29
no.1
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pp.249-263
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2023
Collaborative Filtering, a representative recommendation system methodology, consists of two approaches: neighbor methods and latent factor models. Among these, the latent factor model using matrix factorization decomposes the user-item interaction matrix into two lower-dimensional rectangular matrices, predicting the item's rating through the product of these matrices. Due to the factor vectors inferred from rating patterns capturing user and item characteristics, this method is superior in scalability, accuracy, and flexibility compared to neighbor-based methods. However, it has a fundamental drawback: the need to reflect the diversity of preferences of different individuals for items with no ratings. This limitation leads to repetitive and inaccurate recommendations. The Adaptive Deep Latent Factor Model (ADLFM) was developed to address this issue. This model adaptively learns the preferences for each item by using the item description, which provides a detailed summary and explanation of the item. ADLFM takes in item description as input, calculates latent vectors of the user and item, and presents a method that can reflect personal diversity using an attention score. However, due to the requirement of a dataset that includes item descriptions, the domain that can apply ADLFM is limited, resulting in generalization limitations. This study proposes a Generalized Adaptive Deep Latent Factor Recommendation Model, G-ADLFRM, to improve the limitations of ADLFM. Firstly, we use item ID, commonly used in recommendation systems, as input instead of the item description. Additionally, we apply improved deep learning model structures such as Self-Attention, Multi-head Attention, and Multi-Conv1D. We conducted experiments on various datasets with input and model structure changes. The results showed that when only the input was changed, MAE increased slightly compared to ADLFM due to accompanying information loss, resulting in decreased recommendation performance. However, the average learning speed per epoch significantly improved as the amount of information to be processed decreased. When both the input and the model structure were changed, the best-performing Multi-Conv1d structure showed similar performance to ADLFM, sufficiently counteracting the information loss caused by the input change. We conclude that G-ADLFRM is a new, lightweight, and generalizable model that maintains the performance of the existing ADLFM while enabling fast learning and inference.
Learning styles affect how students access and handle their task, so it is very important to understand how they study, when planning teaching-learning process, to enhance their potential to the maximum. In addition, in order to improve the quality of gifted education, there is a need to examine the curriculum and teaching-learning process which reflect learner characteristics. In this study, gifted student's preferred learning styles are investigated using questionnaires and learning style inventory. Also by analyzing the characteristics of the learners, it is hoped to get parents and teachers to understand the gifted who have various talents, and to support teaching programs for the gifted in order to develop their potential. This study shows that there are differences in the studying style between the gifted child and the average child. Namely, learner's physical and psychological environment can affect learning styles. Also there is a difference between the studying style which the gifted students prefer and the teaching style which teachers use most frequently. Programs for the gifted should be planned through better understanding of the characteristics of the learners.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.127-139
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2021
This study is intended to review the poetic directing created by the aesthetics of silence of Claude Régy, a French director who carries out playwriting in silence, departing from conventions through the concept of "potentiality" proposed by Giorgio Agamben, an italian philosopher. Claude Régy stated, "What's fundamentally important is not to say what you want to say." Thus he tries to create the stage of "silence" rendered in overly slow, excessively segmented dialogues while selecting restrained minimal means. Agamben makes Bartleby who "prefers not to" as a cardinal model of his perfect potentiality, asserting that the nature of potentiality is revealed in the pause of actuality. As in Agamben's philosophy, Claude Régy's directing is also the "pause" of words and actions. This silence is not a return to actuality but a creation of the moment at which "the invisible" become visible. The silence of words or the silence of an empty stage with dim lighting is viewed by Agamben as potentiality that has "underlying passivity" and is "hospitable to non-existnece". In this light, this study is to create another direction for the theater arts of our time and the 21st century and to extend the horizon of new directional modes. It aldo reviews the concept of Agamben's "potentiality" that provides critical viewpoints to "the artist without content", works directed by Claude Régy who has created his own distinctive styles of direction with the aesthetics of "slowness" and "silence", L'intérieur by Maurice Maeterlinck and Quel'un va venir By Jon Fosse.
Animation programs are regarded as bad genre in the aspect of advertisement revenues due to relative low viewing ratios. But programming of animation can be considered positively in the aspect of channel loyalty and preference. This study is based on the assumption that if the scheduling of animation genres could bring out the improvement of channel image of broadcasting stations in the long term, the terrestrial broadcasters could reconsider the increase of animation programs. The research questions of this study are as follows: 1. What is the relationship between the programming ratio of animation genres and the concentration of viewing patterns? 2. How has the increase of animation programming influenced the channel image of broadcasters? 3. Why is it necessary to increase of reinforce the programming of animation genre in the new media platforms? The teenagers aged from 8 to 14 can generally make a decision which program they want to watch. Likewise, the adult viewers aged from 30 to 40 can make a selection which commodity they want to buy. The results of this study indicate that the adult viewers have showed the strong preference for the same broadcasting stations which they have been exposed to in their teenages. This result implies that in the new media environment, animation genre can lead the viewers' loyally and preference for the broadcasting channel for a long period.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6D
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pp.791-799
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2008
To build the system which has high utilization and usefulness for users, it is necessary to know the information type and use-demand that the use want. The purpose of this study is to forecast the preference and demand of utilization for bus information when bus information is offered through cellular phon. The accomplishments of this research are as follow : Firstly, importance on the level of individual factor and the value of change's figure can be evaluated, using preference analysis on bus information by conjoint analysis. Secondly, by establishing the use-demand model bus information using binary logit model, influence factor on whether or not the use of the user. Finally, ordered probit model was built by use behavior model in payment per call or per month of potential user of bus information. Through call times and sensitive analysis by payment methods, elasticity point, optimal payment fee, and use probability was analyzed. This study make application as basic to efficient bus information policy and to improve use rate of bus information in future because this study make it possible to get preference analysis, use-demand analysis and estimation of optimal payment fee which is reflecting various requirement in use of bus information user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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