This study was conducted to design an impedance sensor that can measure soil water content of soils. Partial least square regression (PLSR) was applied to soil impedance data preprocessed with a smoothing method. An optimal sub-spectrum size and wavelength range were determined by comparing the coefficient of determination ($R^2$) and root mean square error (RMSE) of the PLSR models obtained using soil impedance data. various PLS analysis. Based on the PLSR analysis, it would be concluded that the optimal spectrum measurement range was $32.0{\sim}50.0\;MHz$ with the optimal sub-spectrum size of about 18.5 MHz.
본 논문에서는 최근 스마트폰과 지능형 로봇 분야에서 급속도로 확산되고 있는 유해 멀티미디어의 유해성을 판별하기 위해 유해정보 판별 메커니즘 및 판별 메커니즘 성능 분석에 대해서 설명한다. 이러한 판별 기술들을 기반으로 멀티미디어(이미지, 비디오) 기반의 개별 유해 특징 요소를 정의한다. 또한 시각적 특징을 모델링하여 유해 멀티미디어 콘텐츠의 유해성을 분석한다.
Whether This paper argues that teacher efficacy is an affective affiliate of pedagogical content knowledge (PCK) based on empirical data of a study on the nature and construct of PCK. This study was a collective case study utilizing qualitative research methods. The participants of the study were three high school science teachers in the U.S. Data was collected from multiple sources such as classroom observation, interviews, teachers' written reflection, students' work samples, and researchers' field notes. Data was analyzed using the "In-depth Analysis of Explicit PCK" developed by the author. Data analysis indicated that teacher efficacy played a critical role in developing PCK by facilitating the movement from PCK to the enactment of PCK.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1801-1816
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2014
Because HTTP-related ports are allowed through firewalls, they are an obvious point for launching cyber attacks. In particular, malware uses HTTP protocols to communicate with their master servers. We call this an HTTP-based command and control (C&C) server. Most previous studies concentrated on the behavioral pattern of C&Cs. However, these approaches need a well-defined white list to reduce the false positive rate because there are many benign applications, such as automatic update checks and web refreshes, that have a periodic access pattern. In this paper, we focus on finding new discriminative features of HTTP-based C&Cs by analyzing HTTP activity sets. First, a C&C shows a few connections at a time (low density). Second, the content of a request or a response is changed frequently among consecutive C&Cs (high content variability). Based on these two features, we propose a novel C&C analysis mechanism that detects the HTTP-based C&C. The HAS-Analyzer can classify the HTTP-based C&C with an accuracy of more than 96% and a false positive rate of 1.3% without using any white list.
In the current fashion design, the 'environmental friendliness' affects the practically and conceptuality in all industry and culture sectors. This study seeks to examine specific design elements as the content of design factors in environment oriented fashion. The subjects of this paper are studied through scholarly journals that are confined to those from 1990 (when naturalism and ecology trends started to be in fashion) to February 2009. This study used 'Naturalism', 'Green', 'Environment-friendly', 'Eco', 'Sustainable', 'Well-being' and 'Lohas' as key words for the literature search. The analysis is performed through a content analysis and the unit of analysis is based upon the adjectives, nouns, and phrases related to the content of the design elements such as line, color, and textiles. In the results, more expression is natural, minimal, transformable, and sportive style in line, YR, white, soft, pale, and dull tone in color. The prominent textiles and texture were natural fabrics, environment-friendly fabrics, recycled fabrics, natural dyeing, functional finishes, rustic surfaces, flexibility, and extensibility. The results of this paper will help in future fashion design product development for environment-friendly fashion brands.
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used as a rapid and non-destructive method to determine the protein content in intact and ground seeds of pea (Pisum sativum L.) germplasms grown in Korea. A total of 115 samples were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator at intact seed and flour condition, and the reference values for the protein content was measured by auto-Kjeldahl system. In the developed ground and intact NIRS equations for analysis of protein, the most accurate equation were obtained at 2, 8, 6, 1 math treatment conditions with standard normal variate and detrend scatter correction method and entire spectrum (400-2,500 nm) by using modified partial least squares regression (n=78). External validation (n=34) of these NIRS equations showed significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the standard error of prediction (SEP), $R^2$, and the ratio of standard deviation of reference data to SEP. Therefore, these ground and intact NIRS equations can be applicable and reliable for determination of protein content in pea seeds, and non-destructive NIRS method could be used as a mass analysis technique for selection of high protein pea in breeding program and for quality control in food industry.
The purpose of this exploratory study was to enhance the understanding of how brands tilize emojis in their marketing practices. A content analysis was conducted utilizing Google News as a search tool to access articles containing information pertaining to the use of emojis by brands. The combination of keywords used for the search were "emoji", "business", and "marketing". The search was narrowed down to the period of January $1^{st}$, 2014 - November $29^{th}$, 2017. This method generated a total of 604 trade publications with 55 of them providing information pertaining to specific brands and their use of emojis in their marketing strategies. A content analysis of trade publications has revealed that a variety of marketers have utilized emojis in their brand marketing practices. The entertainment, service, and food/drink industries have predominantly utilized emojis in their marketing practices, and their primary purpose for using emojis was to increase consumer engagement. Brands applied most of these emoji marketing strategies to an online or digital setting, whether it was social media pages, mobile applications, or any other form of computer-based marketing. Although there are limitations to this exploratory research in terms of its methodology, the findings of this study provide interesting insights into the potential of emojis as a marketing tool.
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
Rapid development of information technology has generated a new industry and market. In particular, network technology such as the Internet and other computer networks made transaction activities switched from traditional offline commerce to e-commerce. Among them, digital content is bit-based object which is created and distributed through electronic environment. In particular, many entertainment contents such as the music, the movies, and the computer game softwares are main products. Although digital content commerce has high potential demand, it lacks the consideration about the factor related to maintaining existing customer such as customer loyalty and switching costs. There has been a number of research on customer loyalty and other factors affecting it in the traditional electronic commerce environment, but there is a lack of research which examines the characteristics of digital content. The study about the effect of switching costs on customer loyalty in digital content commerce is necessary because the customers of digital content commerce market are from those of other e-commerce market or traditional offline commerce market. In addition, customer loyalty and switching costs are important factors because they may build up greater customer retention. For that reason, this study focused on examining the relationships among switching costs, antecedents for switching costs, and customer loyalty in online digital music service industry. The study has three major purposes: (1) to find antecedents of switching costs on digital content commerce and examine effect of antecedents for switching costs; (2) to identify effect of switching costs on customer loyalty in digital content commerce and examine moderating effects of alternative attractiveness; (3) to identify the differences of antecedents for switching costs by contents transmission type(streaming service and downloading service). And, the online digital music service industry is selected in this study since there are many users and transactions incurring. To accomplish these purposes, a survey questionnaire was developed and distributed to 256 informants. Survey instrument was developed based on previous research and pre-established survey items. Total of 206 surveys are collected and used in the data analysis. Among the respondents, 56.8% is male and 43.2% is female. Also, 86 responses were streaming service user group and 120 responses were download service user group. These data was analyzed using regression analysis. Major findings of empirical analysis can be summarized as follows. First, switching costs have positive effect on customer loyalty in digital content commerce environment. Second, the influence of switching costs on customer loyalty increases under conditions of high alternative attractiveness. Third, DRM convenience and breadth of use have positive effect on switching costs. The findings imply that the digital content provider should pay more attention to switching costs in addition to customer satisfaction in order to attract customers. Also, increasing the convenience of DRM use by securing the convenience of user interface and expanding the support device and increasing the service use scope by providing diverse value-added service helps to create a switching barrier. The result of the study can become a practical use in marketing strategy for maintaining existing customer. In particular, switching barrier is very important under conditions of high competition in the online music service market. This study can be used as a basis for further studies about customer retention in digital content commerce.
A chemoinfometrical method for quantitative determination of crystal content of indomethacin (IMC) polymorphs based on fourie-transformed near-infrared (FT-NIR) spectroscopy was established. A direct comparison of the data with the ones collected from using the conventional powder X-ray diffraction method was performed. Pure $\alpha$ and ${\gamma}$ forms of IMC were prepared using published methods. Powder X-ray diffraction profiles and NIR spectra were recorded for six kinds of standard materials with various content of ${\gamma}$ form IMC. The principal component regression (PCR) analyses were performed based on normalized NIR spectra sets of standard samples of known content of IMC ${\gamma}$ form. A calibration equation was determined to minimize the root mean square error of the prediction. The predicted ${\gamma}$ form content values were reproducible and had a relatively small standard deviation. The values of ${\gamma}$ form content predicted by two methods were in close agreement. The results were indicated that NIR spectroscopy provides for an accurate quantitative analysis of crystallinity in polymorphs compared with the results obtained by conventional powder X-ray diffractometry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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