Purpose: The purpose of this study is to investigate the structural causal relationship between the SNS marketing attributes of luxury brands on brand awareness, brand involvement, and brand attachment. Research design, data and methodology: To this end, a survey was conducted on 427 users of large Internet communities and SNS. The results of the empirical analysis are summarized as follows. Results: First, among SNS marketing attributes, information, reliability, and update had a significant positive (+) influence on purchase intention. Second, among SNS marketing attributes, informativity, interaction, playability, and update had a significant positive (+) influence on brand recognition. Reliability, interaction, and update had a significant positive (+) effect on brand involvement. In addition, in brand attachment, playability and up-to-dateness had a significant positive (+) influence. Conclusions: Looking at the causal relationship between brand attitudes, there was a significant positive influence on brand involvement, and a significant positive influence on brand involvement, but the effect of brand awareness on brand attachment was not significant.
Current software cost estimation models, such as the 1951 COCOMO, its 1987 Ada COCOMO update, is composed of nonlinear models, such as product attributes, computer attributes, personnel attributes, project attributes, effort-multiplier cost drivers, and have been experiencing increasing difficulties in estimating the costs of software developed to new lift cycle processes and capabilities. The COCOMO II is developed fur new forms against the current software cost estimation models. This paper provides a case-based analysis result of the cost driver in the software cost models, such as COCOMO and COCOMO 2.0 by fuzzy and neural network.
FDB(Feature DataBase) attributes have been produced by using the resource data prior to the year 2002. Due to this reason, the attributes need to be updated to the up-to-date ones. In this regards, this study focuses on the way of finding areas whose attributes need to be updated. Forest and crop classes were chosen as target classes among FDB features. MODIS Landcover data and FDB are, first, compared to detect the changed forest and crop areas from 2001 to 2008. Then, vegetation vitality changes are analyzed using MODIS annual NDVI data. Based on the change detection and the vegetation vitality analysis, the index of area selection for updating FDB attributes is proposed in this study.
Databases are central to business information systems and RDBMS is most widely used for the database system. Normalization was designed to control various anomalies (insert, update, delete anomalies). However, normalized database design does not account for the tradeoffs necessary for performance. In this research, I model a database design method considering denormalization of duplicating attributes in order to reduce frequent join processes. This model considers response time for processing each select, insert, update, delete transaction, and for treating anomalies. A branch and bound method is proposed for this model.
최근 XML 문서의 저장 및 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. XML 문서를 위한 현재까지 연구된 대부분의 색인기법의 경우 절대좌표를 이용하여 표현하는 방법을 사용하므로 갱신연산이 커다란 부담으로 받아들여지고 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 상대위치좌표에 기반한 BitmapInvert 색인 기법을 제안하였다. 상대위치좌표는 부모 노드와 좌, 우 형제 노드들 간의 관계만을 표현하므로 갱신연산지 자주 발생하더라도 좋은 성능을 보인다. BitmapInvert 색인 기법은 bitwise 연산을 지원하는 텍스트 검색을 지원하고, PostUpdate 알고리즘을 적용하여 갱신에 따른 성능 저하를 줄이도록 하였다. 따라서, 제안하는 기법은 검색이나 갱신에 대해서 접근하는 노드를 줄임으로써 전체적인 성능을 향상시킬 수 있다.
Databases are critical to business information systems, and RDBMS is most widely usded for the database system. Normalization has been designed to control various anomalies(insert, update, and delete anomalies). However, normalized databese design does not account for the tradeoffs necessary for the performance. In this research, we develop a model for database desin by denormalization of duplicating attributes in order to reduce frequent join processes. In this model, we consider insert, update, and delete costs. The anomalies are treated by additional disk I/O which is necessary for each insert and update transaction. We propose a branch and bound method for this model, and show considerable cost reduction.
Databases are critical to business information systems, and RDBMS is most widely used for the database system. Normalization has been designed to control various anomalies(insert, update, and delete anomalies). However, normalized database design does not account for the tradeoffs necessary for the performance. In this research, we develop a model for database design by denormalization of duplicating attributes in order to reduce frequent join processes. In this mood, we consider insert, update, delete, and query costs. The anomaly and data inconsistency are removed by additional disk I/O which is necessary for each update and insert transaction. We propose a branch and bound method for this model, and show considerable cost reduction.
Dublin Core같은 기존의 정적인 메타데이타 집합은 서지 정보 중심의 정적인 데이터 요소를 가지므로 새로운 환경에 적용하기 위해서는 다양한 메타데이타를 위한 메타데이타 간의 통합, 웹 환경에서의 메타데이타의 표준화 문제 및 확장성 문제들이 고려되어야 한다. 특히, 디지털 라이브러리에서 전자상거래의 개념을 포함하며 서로간의 상호운영성을 위해 이벤트중심의 메타데이타 기록 방식이 등장함에 따라 기존 관리법으로는 갱신 연산간의 차별화가 이루어지지 않아 부적절한 갱신 연산 지연이 발생하므로 이에 대한 고려 역시 필요하다. 본 논문에서는 우선 디지털 라이브러리 환경에서 완화된 트랜잭션 일관성의 적용여부를 보이며, 새로운 방식의 메타데이타 요소를 사용자 질의 트랜잭션의 판독연산에 관련있는 정적 메타데이타 요소와 전자상거래 트랜잭션의 갱신연산과 관련있는 동적 메타데이타 요소로 구분한다. 구분된 메타데이타 요소에 따라, 관련 트랜잭션들을 재분류함으로써 전자상거래 요소와 동적 갱신(전자상거래) 트랜잭선을 고려한 새로운 메타데이타 관리기법을 제안한다. 최소의 유지비용으로 갱신을 고려하는 2버전과 동적 갱신 연산 충돌의 최소화를 위한 ARU(Appended Refresh Unit)를 사용함으로써 기록연산 간의 충돌을 최소화해 빠른 응답시간과 높은 최근성 비율을 보이게 된다. 성능분석을 통해, 새로운 메타데이타 환경하에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 좋은 성능을 가짐을 보인다.
The conventional hand-crafted features used to track objects have limitations in object representation. Convolutional neural networks, which show good performance results in various areas of computer vision, are emerging as new ways to break through the limitations of feature extraction. CNN extracts the features of the image through layers of multiple layers, and learns the kernel used for feature extraction by itself. In this paper, we use the feature map extracted from the convolution layer of the convolution neural network to create an outline model of the object and use it for tracking. We propose a method to adaptively update the outline model to cope with various environment change factors affecting the tracking performance. The proposed algorithm evaluated the validity test based on the 11 environmental change attributes of the CVPR2013 tracking benchmark and showed excellent results in six attributes.
지하공간통합지도는 지하안전관리를 위해 구축되고 있으며, 주기적으로 갱신되고 있다. 통합지도 갱신은 기존에 저장된 모든 객체를 삭제하고 새로 입력된 객체들을 저장하는 절차로 진행된다. 그러나, 이 과정에 변경되지 않은 객체들도 저장, 삭제, 저장이 반복되면서 갱신 시간을 지연하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 통합지도 갱신 시간을 단축하기 위해 갱신된 객체와 갱신되지 않은 객체를 분리하여, 갱신된 객체만 지하공간통합지도에 반영하는 기술과 이 기술을 구현한 시스템을 설명한다. 갱신된 객체는 객체의 중심점을 이용한 객체 비교 방법을 사용하였으며, 검색 속도를 향상시키기 위해 쿼드트리를 사용하였다. 갱신된 객체의 유형은 객체의 형상을 이용한 추가와 삭제, 속성을 이용한 변경으로 구분하였다. 제안된 시스템은 갱신 객체 탐지, 추출, 변환, 저장 및 이력 관리 모듈로 구성되어 있다. 이 시스템은 실험에 사용한 데이터를 기준으로 기존 방법보다 약 4배 정도 빠르게 통합지도를 갱신할 수 있는 장점이 있으며, 지상시설물과 지하시설물에 모두 적용할 수 있는 장점도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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