This study examined the effect of ambivalent fashion consuming tendency on continuous information search and fashion store selection. Surveys period was from Jan. 8th to Jan. 20th in 2014. The subjects of this study were the young 218 women who had the shopping experiences with ambivalent fashion consuming tendency in their 20s of Pusan and Kyung-nam. These surveys referred to the relevant preceding researches and were completed by some pilot researches (focus group interview, paper-pencil test). The data was analyzed by frequency analysis, reliability analysis (Cronbach's ${\alpha}$), factor analysis and regression analysis. The main results of this study were summarized like following: First, this study was based on the definition and characteristics of the ambivalent fashion consuming tendency. The current ambivalent fashion consuming tendency consisted of price ambivalence, trend ambivalence and brand ambivalence. The consumer's demographic characteristics affected trend ambivalence, brand ambivalence. Second, continuous information search was composed of entertaining information search and rational information search. Third, ambivalence fashion consuming tendency had a strong influence on continuous information search (information search and share activity). Forth, the price ambivalence, trend ambivalence and brand ambivalence, which is the factors of ambivalent fashion consuming tendency, significantly impacted on selecting the fashion store. In conclusion, ambivalent fashion consuming tendency is main related factor impacting on continuous information search and fashion store selection.
With growing interest in location-based service (LBS), there is increasing necessity for nearest neighbor (NN) search through query while the user is moving. NN search in such a dynamic environment has been performed through the repeated applicaton of the NN method to the search segment, but this increases search cost because of unnecessary redundant calculation. We propose slabbed continuous nearest neighbor (Slabbed_CNN) search, which is a new method that searches CNN in the search segment while moving, Slabbed_CNN reduces calculation costs and provides faster services than existing CNN by reducing the search area and calculation cost of the existing CNN method through reducing the search segment using slabs.
The purpose of this study was to determine the satisfaction, trust and word-of-mouth intention of online information according to the type of information search by female cosmetics consumers in their 20's to 40's. For this study, online and offline surveys were conducted by 307 people. Factor, correlation, and multiple regression analysis were used to analyze the data. The main results are summarized as follows. First, the cosmetic consumer's information search types were identified as active, playful, and economic information search types. Second, the results of examinations on the effect of consumer information search types on satisfaction, reliability, and word-of-mouth intention of the online information searches showed that the active information search type had a positive effect on satisfaction, reliability, and word-of-mouth intention. The economic information search type had a positive effect on satisfaction. The active information search type was confirmed to have high satisfaction, reliability, and word-of-mouth intention for the provided information and thus, the acceptance of the provided information was high. The playful information search type was divided into continuous, habitual, and independent information search and a tendency to assign a low value to consumer information was confirmed. The economic information search type showed high satisfaction with the information obtained by searching, but also a passive attitude toward trust or word-of-mouth intention and was categorized as a passive search type. Online information search is a communication channel with a great influence that can provide various benefits to cosmetic consumers.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06a
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pp.1027-1032
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1994
This paper introduces a interword modeling and a Viterbi search method for continuous speech recognition. We also describe a development of a real-time voice dialing system which can recognize around one hundred words and continuous digits in speaker independent mode. For continuous digit recognition, between-word units have been proposed to provide a more precise representation of word junctures. The best path in HMM is found by the Viterbi search algorithm, from which digit sequences are recognized. The simulation results show that a interword modeling using the context-dependent between-word units provide better recognition rates than a pause modeling using the context-independent pause unit. The voice dialing system is implemented on a DSP board with a telephone interface plugged in an IBM PC AT/486.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.65
no.4
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pp.292-297
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2016
The first-order plus dead time(FOPDT) and second-order plus dead time(SOPDT), which describes a linear monotonic process quite well in most chemical and industrial processes and is often sufficient for PID and IMC controller tuning. This paper presents an application of heuristic harmony search(HS) optimization algorithm to the identification of linear continuous time-delay systems from step response. This recently developed HS algorithm is conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. The effectiveness of the proposed identification method has been demonstrated through a number of simulation examples.
This paper is a study on the korean broadcasting speech recognition. Here we present the methods for the large vocabuary continuous speech recognition. Our main concerns are the language modeling and the search algorithm. The used acoustic model is the uni-phone semi-continuous hidden markov model and the used linguistic model is the N-gram model. The search algorithm consist of three phases in order to utilize all available acoustic and linguistic information. First, we use the forward Viterbi beam search to find word end frames and to estimate related scores. Second, we use the backword Viterbi beam search to find word begin frames and to estimate related scores. Finally, we use A/sup */ search to combine the above two results with the N-grams language model and to get recognition results. Using these methods maximum 96.0% word recognition rate and 99.2% syllable recognition rate are achieved for the speaker-independent continuous speech recognition problem with about 12,000 vocabulary size.
This research, which has been planned to appreciate the features of continuous observation of space, has applied the procedure of acquiring continuous visual information when the act of watching takes place along the time to analyze the space characteristics through the scenes and time so that the features of attention shown in the process of acquiring visual information at the time of observing continuous scenes might be estimated. For analysis of the features of continuous observation was set up the premise that the features of observation and perception vary depending on gender, when the women shops in department stores were selected as research objects. The observation features found at the time of continuous observation of selling spaces in department stores were focused on two analysis methods in order to compare the differences and characteristics of the two. The followings are the findings. First, the area with predominant observation was found to be 87.1% in both methods. It was found that the analysis of observation features by "Analysis I" was useful for inter-sectional comparison of continuous images. Second, in case of extracting predominant sections, the ceiling or the structures which are the backgrounds rarely attracted any eyes. Depending on analysis method, there was the gap of 14.3%~25.0% between observed sections. Third, in case that the hall is curved, the eyes were found to be expanded from side to side and up and down. The review of observation numbers of predominant sections makes it possible to decide whether it should be regarded as (1) unstability or (2) expanding search, and when the images are enlarged from distant view to close-range view, the weakening vanishing point results in the increase of expanded search of surroundings. Accordingly, it was found that the characteristics of images has effects on the observation features when any space was continuously observed. Furthermore, the difference of analysis methods also was found to be likely to cause big differences in the results of analyzing observation features.
We have developed a keyword spotting system for automatic speech editing. This system recognizes the only keyword 'MBC news' and then sends the time information to the host system. We adopted a vocabulary dependent model based on continuous hidden Markov model, and the Viterbi search was used for recognizing the keyword. In recognizing the keyword, the system uses a parallel network where HMM models are connected independently and back-tracking information for reducing false alarms and missing. We especially focused on implementing a stable and practical real-time system.
Lee Kang-Seok;Kim Jeong-Hee;Choi Chang-Sik;Lee Li-Hyung
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.359-366
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2005
Most engineering optimization are based on numerical linear and nonlinear programming methods that require substantial gradient information and usually seek to improve the solution in the neighborhood of a starting point. These algorithm, however, reveal a limited approach to complicated real-world optimization problems. If there is more than one local optimum in the problem, the result may depend on the selection of an initial point, and the obtained optimal solution may not necessarily be the global optimum. This paper describes a new harmony search(HS) meta-heuristic algorithm-based approach for structural size optimization problems with continuous design variables. This recently developed HS algorithm is conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. Two classical space truss optimization problems are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of the HS algorithm. The results indicate that the proposed approach is a powerful search and optimization technique that may yield better solutions to structural engineering problems than those obtained using current algorithms.
Objectives : From January 2020, when the first confirmed case of COVID-19 in Korea, the use of health information using the Internet is expected to increase. It is expected that there will be a significant change in the general public's interest in Korean herbal medicines for health care. Therefore, in this study, we tried to confirm the change in the search trend of Korean herbal medicines after the COVID-19 epidemic. Methods : Using the "Naver DataLab (http://datalab.naver.com)" service of a Korean portal site Naver, search volume was investigated with 606 Korean herbal medicines as keywords. The search period was from January 2020, right after the onset of COVID-19, to June 2021. The search results were sorted by the peak search volume and the total search volume. Results : 'Cheonsangap (천산갑, 穿山甲, Manitis Squama)' was the most searched Korean herbal medicine in the peak search volume and total search volume with least bias. Conclusions : The problem of supply and demand of Korean herbal medicines of high public interest was identified. Broadcasting and media exposure were the factors that had a big impact on the search volume for Korean herbal medicines. As it was confirmed that the search volume for Korean herbal medicines increased rapidly due to media exposure, it is necessary to provide correct information about Korean herbal medicines, improve public awareness, and manage stable supply and demand based on continuous search trend monitoring.
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