This study examines the effects of body image and the hedonic shopping orientation of female consumers on using fashion information to purchase skinny jeans. For this purpose, an online survey was carried out during the recent year targeting female consumers who had purchased skinny jeans. A total of 464 responses were analyzed in this study. The SPSS 22.0 program was used to perform frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, and multiple regression analysis. The results are as follows. First, interest in appearance and apparel had a significant influence on every factor of the hedonic shopping orientation, except for the relational shopping orientation, and interest in body weight had a significant effect on the enjoying, relational, and impulsive shopping orientations. Additionally, body satisfaction, except for the impulsive shopping orientation, had a significant influence on the enjoying, brand, loyalty, and relational shopping orientations; body dissatisfaction affected the brand, loyalty, relational, and impulsive shopping orientations. Second, the enjoying shopping orientation significantly influenced every factor of fashion information, and the brand shopping orientation had a positive effect on mass media information, but a negative effect on street information. Furthermore, the loyalty shopping orientation had a significant influence only on store information, the relational shopping orientation had a significant effect on both mass media and verbal information, and the impulsive shopping orientation did not exert any influence on any factors of fashion information.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.9
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pp.1057-1063
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2007
To analyze the performance of mobile communication systems, the exact information of the carrier-to-interference ratio is important. Under the presence of an interferer in a cell, the carrier-to-interference ratio of the receiver is determined by the ratio between the informer-receiver distance$(d_0)$ and the receiver-interferer distance$(d_1)$. In this paper, we derive the carrier-to-interference distribution based on $d_0/d_1$ values using the geometric relation among the informer, interferer and receiver, and confirm its exactness using the simulation result. We also apply the derivation result to a system with the adjacent channel interference, and analyze the outage probability.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.28
no.2
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pp.99-117
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2017
The present study positively analyzed the hyperlinks of 32 web sites with the purpose of analyzing the hyperlink network structure of web sites for each domestic library type. After collecting the hyperlink data using the crawler, we analyzed the overall characteristics of the websites in the network based on the characteristics of the library. The results are as follows. 1) Among all analyzed libraries, Yonsei scored the highest in degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality. 2) By library type, Sejong for national library, Seoul for public library, and Yonsei for college library appeared an influential a relatively. Based on these analysis results, the present study will be utilized as basic data for establishing an operation strategy that improves the efficiency and effectiveness of library web sites in the future.
The purpose of this study was to investigate the effect of internet addiction prevention program on adolescents' self-regulation using systematic review and meta-analysis. Databases od domestic literature were used, Library of Congress, KERIS, KISS, domestic Journal, until 2018, eleven articles were used for meta-analysis. As a result of the study, there was statistically significant difference in the overall effect of self-regulation on the internet addiction prevention program, but the heterogeneity was high and subgroup analysis was conducted. The effects of self-regulation on the Internet addiction prevention program according to subjects were statistically significant in both elementary and middle & high school students. The effect size of self-regulation by internet addiction was statistically significant..Therefore, it's necessary to develop an Internet addiction prevention program according to the characteristics of elementary and middle & high school students.
In the current discourse landscape where the opinions of stakeholders on game self-regulation are opposed, this study was conducted for the purpose of finding improvements by examining the effects of media reports on self-regulatory policies or perceptions. From July 2018 to June 2020, all articles reported for about two years were selected and the final 325 data were used for the study. For detailed frame analysis, the first and second frames were derived inductively. In the results of the study, it was analyzed that the in-depth understanding of the topic of self-regulation, the use of objective data, and the diversity of information sources were insufficient throughout the report.
In this paper, we present a deep neural network-based prediction model that processes and analyzes the corporate credit and personal credit information of individual business owners as a new method to predict the default rate of individual business more accurately. In modeling research in various fields, feature selection techniques have been actively studied as a method for improving performance, especially in predictive models including many features. In this paper, after statistical verification of macroeconomic indicators (macro variables) and credit information (micro variables), which are input variables used in the default rate prediction model, additionally, through the credit information feature selection method, the final feature set that improves prediction performance was identified. The proposed credit information feature selection method as an iterative & hybrid method that combines the filter-based and wrapper-based method builds submodels, constructs subsets by extracting important variables of the maximum performance submodels, and determines the final feature set through prediction performance analysis of the subset and the subset combined set.
This study aims to understand health care consumer's information searching behavior according to their presence of chronic diseases. For this purpose, 240 patients' data of university hospital located in Seoul were collected by surveys from 9 February to 11 February 2016. For statistical analysis, we used SPSS Ver. 26.0. The main results of this study are as follows: First, Chi-square test showed that chronic patients used expert information sources and experiential information sources more than those without chronic diseases. Second, chronic patients were found to search nutrition management, exercise management, and patient case. Lastly, in the case of hospital-related searches, patients with chronic diseases searched more waiting time and medical expenses than those without chronic diseases. The significance of this study is to provide basic data for efficient information provision and establishment of marketing strategies reflecting information needs of health care consumers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.728-739
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2020
Using webometric big data, this study examines the diversity of online information sources about the novel coronavirus causing the COVID-19 pandemic. Specifically, it focuses on some 28 countries where confirmed coronavirus cases occurred in February 2020. In the results, the online visibility of Australia, Canada, and Italy was the highest, based on their producing the most relevant information. There was a statistically significant correlation between the hit counts per country and the frequency of visiting the domains that act as information channels. Interestingly, Japan, China, and Singapore, which had a large number of confirmed cases at that time, were providing web data related to the novel coronavirus. Online sources were classified using an N-tuple helix model. The results showed that government agencies were the largest supplier of coronavirus information in cyberspace. Furthermore, the two-mode network technique revealed that media companies, university hospitals, and public healthcare centers had taken a positive attitude towards online circulation of coronavirus research and epidemic prevention information. However, semantic network analysis showed that health, school, home, and public had high centrality values. This means that people were concerned not only about personal prevention rules caused by the coronavirus outbreak, but also about response plans caused by life inconveniences and operational obstacles.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.245-251
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2022
This study attempted to examine the effect of virtual influencer, which is highly interested in consumers, and has recently been increasing the frequency of use in corporate marketing activities. In particular, the purpose is to examine the effect of the attributes of virtual influencer on consumers as an information source for a product or brand. To this end, the effect of perceived attractiveness, trustworthiness, and expertise of virtual influencer on SNS usage intention and imitation intention consumers was examined. As a result of the study, it was found that attractiveness among the attributes of virtual influencer had a positive effect on the usage intention, and attractiveness and trustworthiness had a positive effect on imitation intention. In addition, it was found that imitation intention had a positive effect on usage intention. In other words, the perceived attractiveness of virtual influencer by consumers through SNS is the most important attribute. These findings imply that when virtual influencer is used in marketing, companies must perceive the attractiveness of virtual influencer through content posted on SNS as well as their attributes as information sources. We expect the results of this study to provide major implications for marketing activities such as companies and public institutions that consider using virtual influencer.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.27
no.1
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pp.29-40
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2024
Recently, the technology of autonomous driving, one of the core of the fourth industrial revolution, is developing, but sensor-based autonomous driving is showing limitations, such as accidents in unexpected situations, To compensate for this, HD-map is being used as a core infrastructure for autonomous driving, and interest in the public and private sectors is increasing, and various studies and technology developments are being conducted to secure the latest and accuracy of HD-map. Currently, NGII will be newly built in urban areas and major roads across the country, including the metropolitan area, where self-driving cars are expected to run, and is working to minimize data error rates through quality verification. Therefore, this study analyzes the spatial relationship of reference objects in the attribute structuring process for rapid and accurate renewal and production of HD-map under construction by NGII, By applying the attribute input automation methodology of the reference object in which spatial relations are established using the library of open source-based PyQGIS, target sites were selected for each road type, such as high-speed national highways, general national highways, and C-ITS demonstration sections. Using the attribute automation tool developed in this study, it took about 2 to 5 minutes for each target location to automatically input the attributes of the spatial relationship reference object, As a result of automation of attribute input for reference objects, attribute input accuracy of 86.4% for high-speed national highways, 79.7% for general national highways, 82.4% for C-ITS, and 82.8% on average were secured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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