This study is set out to investigate the factors that influence customers' behavior of choice and switching between online and offline channels, separating the purchase decision into two stages, i.e., information search and purchase. Factors influencing channel choice are found to differ from stage to stage. The main results of this study are as follows. At the information search stage, customers' channel knowledge had impacts on the choice of the channel. Customers are more likely to visit offline bookstores when they have hedonic shopping orientation and higher involvement level with books. On the contrary, customers are more apt to search online when they have a lot of online shopping experiences. At the purchase stage, the results varied according to the search channel. When customers search for information online, the following variables lead to online purchases: online shopping experiences with books, price-focused shopping orientation, and time availability for shopping. Perceived risk made customers purchase offline even though they searched online. In case of offline searching, customers with more convenience-focused, hedonic-focused shopping orientation and less tim availability purchased offline.
Park, Hyun-Jee;Park, Jung-Hwan;Lee, Joung-Sil;Kim, Young-Ha;Oh, Am-Suk;Park, Bong-Gyu
Journal of Digital Convergence
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v.15
no.10
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pp.173-182
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2017
On the tourism purchasing stage, this study is focused on analyzing the relationship among tourism omnichannel selecting factor, satisfaction and purchasing intention considering the moderator effects of tourism experience and perceived risk. Based upon antecedent studies and literature about tourism omnichannel, We presented the study model and hypotheses. For the accurate analysis, we did field survey with 400 respondents. The results are as follows. First, the positive relationship are found between channel selecting factors during purchasing and tourism omnichannel satisfaction. Secondly there is a positive relationship between tourism omni-channel satisfaction and tourism purchasing intention. Thirdly tourism experience is proved as a positive moderating effect between channel selecting factors during purchasing and tourism omni-channel satisfaction. But the moderating effect of perceived risk is negative between them.
This paper proposes a target speech extraction which restores speech signal of a target speaker form noisy convolutive mixture of speech and an interference source. We assume that the target speaker is known and his/her utterances are available in the training time. Incorporating the additional information extracted from the training utterances into the separation, we combine convolutive blind source separation(CBSS) and non-negative decomposition techniques, e.g., probabilistic latent variable model. The nonnegative decomposition is used to learn a set of bases from the spectrogram of the training utterances, where the bases represent the spectral information corresponding to the target speaker. Based on the learned spectral bases, our method provides two postprocessing steps for CBSS. Channel selection step finds a desirable output channel from CBSS, which dominantly contains the target speech. Reconstruct step recovers the original spectrogram of the target speech from the selected output channel so that the remained interference source and background noise are suppressed. Experimental results show that our method substantially improves the separation results of CBSS and, as a result, successfully recovers the target speech.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.7
no.2
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pp.19-26
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2013
This paper propose a surface EMG signal based gait phase recognition method that selects features and channels adaptively. The proposed method can be used to control powered artificial prosthetic for lower limb amputees and can reduce overhead in real-time pattern recognition by selecting adaptive channels and features in an embedded device. The method can enhance the classification accuracy by adaptively selecting channels and features based on sensitivity and specificity of each subject because EMG signal patterns may vary according to subject's locomotion convention. In the experiments, we found that the muscles with highest recognition rate are different between human subjects. The results also show that the average accuracy of the proposed method is about 91% whereas those of existing methods using all channels and/or features is about 50%. Therefore we assure that sEMG signal based gait phase recognition using small number of adaptive muscles and corresponding features can be applied to control powered artificial prosthetic for lower limb amputees.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3B
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pp.226-236
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2002
In this paper, we present the channel assignment and management methods for an efficient use of traffic channel resource for supporting 12.2 Kbps, 64 Kbps, and 384 Kbps traffic with the different quality of service (QoS) in the radio network controller (RNC) in asynchronous IMT-2000 system. We first describe two types of traffic channel block assignments for utilizing the traffic channel efficiently; the partially dedicated and partially shared channel (PDPSC) assignment and the completely shared channel (CSC) assignment. The former is that some traffic channel block is completely assigned to each traffic type and the other blocks are shared with some traffic type. The latter is that all traffic channel blocks are completely shared with all traffic types. Further, for efficiently assigning, releasing, and managing the channel resource, we present the traffic channel management method which consists of the block and task management step. Through numerical examples, we evaluate the blocking probability and the mean number of required search for fading the available channel when applying our proposed channel block assignment and resource management methods.
In this paper, using the demographic information of each member of a family, we figured out which member of a family has more influence on channel selection. We conducted an experiment which subdivide each breadwinners' income into 7 phases, and analysis the influence when they watch TV. The breadwinners' influence on TV channel selection is increased as breadwinners' income is getting higher. In the case of spouses, they have consistent influence on TV channel selection without reference to their breadwinners' income. We conducted another experiment which subdivide the youngest person's age in each family into 4 phases to watch the influence on TV channel selection. As the youngest person grows, they have more influence. With the experiments conducted in this paper, we could draw an interesting result, and this result is expected to provide good services such as content recommendation by considering the context of each family.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2004.11a
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pp.193-196
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2004
본 논문에서는 열악한 주파수 선택적 페이딩이나 고속 페이딩 채널 환경에서 ATSC(Advanced Television System Committee) DTV 수신기의 등화 성능 향상을 위해 필터 탭을 선택적으로 사용하는 스파스 적응 등화기 구조를 제안한다. 제안된 등화기는 채널 추정을 수행한 후 등화기 초기화를 위한 탭 계수를 찾는다. 구해진 등화기 탭의 초기화 계수에 대해 특정 임계값을 적용하여 유효한 탭을 선택하여 활성화시킨다. 그리고 활성화 된 탭만을 이용하여 채널 등화를 수행한다. 결과적으로 기존 등화기와 동일한 탭 길이를 가지 고 있지만, 실제 사용하는 탭 수가 작아지므로 등화기의 단계상수를 크게 만들어 고속 페이딩 채널의 변화를 빠르게 추적할 수 있게 된다. 제안된 등화기 알고리듬의 성능 개선을 확인하기 위한 실험으로 ATSC DTV 성능분석 시 일반적으로 사용되는 브라질 채널 및 ATSC등화 성능 요구 조건에 대해 기존의 등화기와 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 등화기와 같은 안정성을 가지면서 빠른 수렴 속도를 가지고 고속 페이딩 채널 보상 능력의 큰 향상을 보였다.
EEG(electroencephalogram) are measured to accurately determine the level of sleep in various sleep examinations. In general, measurements are more accurate as the number of sensor channels increases. EEG can interfere with sleep by attaching electrodes to the skin when measuring. It is necessary for self sleep care to select the minimum number of EEG channels that take into account both the user's discomfort and the accuracy of the measurement data. In this paper, we proposed a sleep stage analysis model based on machine learning and conducted experiments for using from one channel to four channels. We obtained estimation accuracy for sleep stage as following 82.28% for one channel, 85.77% for two channels, 80.33% for three channels and 68.87% for four channels. Although the measurement location is limited, the results of this study compare the accuracy according to the number of channels and provide information on the selection of channel numbers in the EEG sleep analysis.
We propose a channel-attentive Mel frequency cepstral coefficient (CAMFCC) extraction method to improve the recognition performance of speech that is partially corrupted in the frequency domain. This method introduces weighting terms both at the filter bank analysis step and at the output probability calculation of decoding step. The weights are obtained for each frequency channel of filter bank such that the more reliable channel is emphasized by a higher weight value. Experimental results on TIDIGITS database corrupted by various frequency-selective noises indicated that the proposed CAMFCC method utilizes the uncorrupted speech information well, improving the recognition performance by 11.2% on average in comparison to a multi-band speech recognition system.
A fin channel with a fin width of 20 nm and a gradually increased source/drain extension regions are fabricated on a bulk silicon wafer by using a three-dimensional selective oxidation. The detailed process steps to fabricate the proposed fin channel are explained. We are demonstrating their preliminary characteristics and properties compared with those of the conventional fin field effect transistor device (FinFET) and the bulk FinFET device via three-dimensional device simulation. Compared to control devices, the three-dimensional selective oxidation fin channel MOSFET shows a higher linear transconductance, larger drive current, and lower series resistance with nearly the same scaling-down characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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