International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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pp.1-16
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2023
Influencer advertising, which has gained significant attention in academia and industry, is widely adopted as a digital marketing strategy. This study empirically analyzes the impact of perceived influencer channel attributes and ad attributes on the suitability of advertisements and their effects on consumers' positive and negative advertising behaviors. The research aims to identify various factors that can enhance the effectiveness of influencer advertising. The results reveal that among the influencer channel attributes, informativeness and intimacy have a positive impact on ad suitability, while ad clutter has a negative impact. Additionally, ad-influencer fit positively affect ad attention and negatively influences ad avoidance. Based on these findings, companies can enhance the effectiveness of influencer advertising by first selecting influencers who align well with the advertisement and emphasizing informativeness and emotional bonding to improve ad suitability. Moreover, the study suggests that influencer advertising strategies can be effective as long as they avoid excessive ad clutter, as it diminishes ad suitability. Marketing practitioners and advertising planners can utilize these insights to formulate more effective influencer advertising strategies.
The purpose of this study was to examine the influence of actor awareness on advertising effect, and to find out whether there is a moderation effect between actor awareness and perceived fit of PPL brand and drama. For this purpose, this research conducted an experimental study through the treatments. A total of 452 participants attended to the experimental study and responded to the questionnaire. As a result, the awareness of the actor did not affect the ad attitude, but it influenced the brand attitude significantly. The perceived fit between PPL brand and drama influenced both the ad attitude and brand attitude significantly. The interaction of actor awareness and perceived fit was significant in ad attitude but not in brand attitude. In addition, purchase intention increased as the attitude toward ad and brand was positive. The purpose of this study is to contribute to establishing a PPL profit strategy for web dramas by examining the relationship between actor awareness and advertising effects, and the moderating effect of perceived fit between PPL brand and drama.
The use of multiple celebrity endorsement is a common practice in advertising campaigns. However, little research has been conducted on the effects of multiple celebrity endorsement. In particular, the current study is designed to delve into what factors influence the effects of multiple celebrity endorsement. Portfolio-brand fit, portfolio-celebrity fit, and portfolio celebrity-consumer fit are three factors that affect a consumer's attitude toward the ad, the endorsed brand, and the purchase intention in the context of multiple celebrity endorsement. Study findings suggest that portfolio-brand fit, portfolio-celebrity fit, and portfolio celebrity-consumer fit positively affect attitudes toward the ad. In addition, as shown in the modified model, covariance among these three variables was found. Practical and theoretical implications were also discussed.
The most important procedure in frequency analysis is to determine the appropriate probability distribution and to estimate quantiles for a given return period. To perform the frequency analysis, the goodness-of-fit tests should be carried out for judging fitness between obtained data from empirical probability distribution and assumed probability distribution. The previous goodness-of-fit could not consider enough extreme events from the recent climate change. In this study, the critical values of the modified Anderson-Darling test statistics were derived for 3-parameter Weibull distribution and power test was performed to evaluate the performance of the suggested test. Finally, this method was applied to 50 sites in South Korea. The result shows that the power of modified Anderson-Darling test has better than other existing goodness-of-fit tests. Thus, modified Anderson-Darling test will be able to act as a reference of goodness-of-fit test for 3-parameter Weibull model.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.10a
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pp.61-64
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2001
The concept of IPv6 stateless address autoconfiguration lends itself easily to mobile ad hoc networks. However, the Neighbor Discovery protocol (NDP)-based mechanism described in [1] does not fit well for the multi-link environments in the mobile ad hoc network. In this document, we extend the current SAA mechanism to be suitable for mobile ad hoc networks.
An important problem in frequency analysis is the estimation of the quantile for a certain return period. In frequency analysis an assumed probability distribution is fitted to the observed sample data to estimate the quantile at the upper tail corresponding to return periods which are usually much larger than the record length. In most cases, the selection of an appropriate probability distribution is based on goodness of fit tests. The goodness of fit test method can be described as a method for examining how well sample data agrees with an assumed probability distribution as its population. However it gives generally equal weight to differences between empirical and theoretical distribution functions corresponding to all the observations. In this study, the modified Anderson-Darling (AD) test statistics are provided using simulation and the power study are performed to compare the efficiency of other goodness of fit tests. The power test results indicate that the modified AD test has better rejection performances than the traditional tests. In addition, the applications to real world data are discussed and shows that the modified AD test may be a powerful test for selecting an appropriate distribution for frequency analysis when extreme cases are considered.
There can exist unidirectional links due to asymmetric property of mobile terminals or current wireless environments on practical mobile ad hoc networks. However, at present, the existing mobile ad hoc routing protocols are implemented to support only bidirectional links. Thus, in this paper, we extend the existing dynamic source routing protocol in order to implement a new routing protocol, which is fit to mobile ad hoc networks containing unidirectional links. For performance evaluation, we use combinations of mobility scenario files and connection pattern files from Carnegimelon Univ. We consider received data rate and average route discovery time as evaluation items, which are compared and evaluated for three suggested route discovery methods.
In this dissertation, we propose a dynamic source routing protocol supporting asymmetric path for mobile ad hoc networks. At present, the existing dynamic source routing protocol supports only symmetric path for routing. However, in fact, there can exist unidirectional links due to asymmetric property of mobile termenals or current wireless environment. Thus, we implement a mobile ad hoc routing protocol supporting asymmetric routing path, which is fit for more general wireless environment. Especially, the proposed protocol uses an improved multipath maintenance method in order to perform rapid route reconfiguration when route error due to mobility is detected.
Enoch A. Frimpong;Zhiguang Qin;Regina E. Turkson;Bernard M. Cobbinah;Edward Y. Baagyere;Edwin K. Tenagyei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.2924-2944
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2023
Alzheimer's disease (AD) is a neurological condition that is recognized as one of the primary causes of memory loss. AD currently has no cure. Therefore, the need to develop an efficient model with high precision for timely detection of the disease is very essential. When AD is detected early, treatment would be most likely successful. The most often utilized indicators for AD identification are the Mini-mental state examination (MMSE), and the clinical dementia. However, the use of these indicators as ground truth marking could be imprecise for AD detection. Researchers have proposed several computer-aided frameworks and lately, the supervised model is mostly used. In this study, we propose a novel 3D Convolutional Neural Network Multilayer Perceptron (3D CNN-MLP) based model for AD classification. The model uses Attention Mechanism to automatically extract relevant features from Magnetic Resonance Images (MRI) to generate probability maps which serves as input for the MLP classifier. Three MRI scan categories were considered, thus AD dementia patients, Mild Cognitive Impairment patients (MCI), and Normal Control (NC) or healthy patients. The performance of the model is assessed by comparing basic CNN, VGG16, DenseNet models, and other state of the art works. The models were adjusted to fit the 3D images before the comparison was done. Our model exhibited excellent classification performance, with an accuracy of 91.27% for AD and NC, 80.85% for MCI and NC, and 87.34% for AD and MCI.
Based on the Construal Level Theory, we aim to study a most favorable fit among the advertising model, media type, and message construals, which are important factors in an advertisement. A two (social distance of the ad model in an ad: distal (low similarity) vs proximal (high similarity) by two (social distance of a media type: distal (portal) vs. proximal (SNS)) by two (message construal: abstract vs concrete) laboratory experiment was conducted to examine attitude changes on ad messages. The results show that abstract messages were more effective in attitude toward advertisement and purchase intention under the distal social distance (i.e. advertising model in low-similarity and portal media type) while concrete messages were so under the proximal social distance and SNS media type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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