Two triterpenoids, arjunolic acid (1), belleric acid (2), five phenylethanoids, martynoside (3), orobanchoside (4), 3,4-dihydroxyphenethylalcohol-6-O-caffeoyl-${\beta}$-$\text\tiny{D}$-glucoside (5), leucosceptoside B (6), lunariifolioside (7), four phenolic acids, ferulic acid (8), syringic acid (9), vanillic acid (10), 4-hydroxybenzoic acid (11), and one lignan, (+)-syringaresinol-${\beta}$-$\text\tiny{D}$-glucoside (12), were isolated from the roots of P. umbrosa. All isolated compounds were explored for their antioxidant potential in the DPPH and ABTS assays. In DPPH assay, compound 5 showed high antioxidant capacity. Compounds 3, 4, 6, and 7 displayed considerable antioxidant activities. In addition, compounds 5-7 exhibited potential antioxidant capacities in the ABTS assay.
Cuscuta chinensis Lam. and Cuscuta japonica Choisy are parasitic plants. C. chinensis seeds were traditionally used for treatment of kidney and liver deficiencies. C. japonica seeds were used as tonic medicine to improve liver function and strengthen kidneys, treatment of high blood pressure, chronic diarrhea, and sore eyes. Cuscutae Semen are seeds of only C. chinensis in Korean Herbal Pharmacopoeia (K.H.P.). The developed HPLC-PDA method easily, accurately, and sensitively quantified using eight marker compounds [hyperoside (1), astragalin, (2), quercetin (3), kaempferol (4), chlorogenic acid (5), 3,4-di-O-caffeoylquinic acid (6), 1,5-di-O-caffeoylquinic acid (7), and 4,5-di-O-caffeoylquinic acid (8)]. In addition, the method may be used to distinguish seeds between C. chinensis Lam. and C. japonica Choisy. Furthermore, the result from the current study was applied to clarify samples between steam processed and unprocessed samples of C. chinensis by pattern analysis.
Purpose: The aim on this study was to establish the validity, reliability and efficiency of a Pain Self-Report Scale for elderly with dementia and compare these results with an observational pain rating scale. Methods: Study subjects were 136 elderly with dementia who were residents in a nursing home, geriatric hospital, or day care center. The subject's pain was measured by five self-report scales and observational scale. DS-DAT (discomfort scale-dementia of the Alzheimer's type) was used for pain behavior observational measure. Cognitive state was assessed using the MMSE (Mini-Mental State Examination). Results: Observational rating correlated moderately with self-report (r=.225~.585, p<.05) and tended to underestimate pain intensity. Test-retest reliability was high for all five self-report scales, and the correlation between these scales was very strong (r=.735~.856, p<.05). Comprehension rate of VDS (verbal descriptor scale) was 88.3%, and NRS (numeric rating scale) 69.9%, FPS (face pain scale) 66.9%, HVAS (horizontal visual analog scale) and VVAS (vertical visual analog scale) 65.4%. Conclusion: Nurses should not apply observational scales routinely in demented patients as many of these are capable of reporting their own pain. Self-report, the highest standard of pain measurement can be reliably performed in a large proportion of demented elderly.
The visibility deteriorates in hazy weather and it is difficult to accurately recognize information captured by the camera. Research is being actively conducted to remove haze so that camera-based applications such as object localization/detection and lane recognition can operate normally even in hazy weather. In this paper, we propose a nonlinear model for depth map estimation through an extensive analysis that the difference between brightness and saturation in hazy image increases non-linearly with the depth of the image. The quantitative evaluation(MSE, SSIM, TMQI) shows that the proposed haze removal method based on the nonlinear model is superior to other state-of-the-art methods.
Dehaze is essential for autonomous driving and intelligent CCTV to operate normally even in foggy weather. The method of airlight estimation is particularly important in dehaze technology. In this paper, we propose a patch-based airlight estimation algorithm and hardware structure that can reduce the amount of unnecessary computation and effectively estimate the airlight in various input images. Proposed algorithm is compared with the popular quad-tree method, and the hardware design is implemented by using XILINX's xc7z045-ffg900 target board as a structure that can satisfy to international standard 4K video in real time.
NGUYEN, Thi Kim Chi;NGUYEN, Dat Minh;TRINH, Van Thien;TRAN, Thi Phuong Diu;CAO, Tuan Phong
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.4
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pp.205-211
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2020
The study aims to assess factors affecting intention to purchase green products in Vietnam. The study employs samples from customers who have actually experienced green consumption in Vietnam. The samples were collected by convenient sampling methods. The survey obtained 206 responses with full information. The survey was conducted from October 2019 to January 2020. The measurement scale was a 5-point scale with 1- completely disagree and 5- strongly agree. This study employs factor analysis and structural equation modelling analysis. The results showed that the social and environment sustainability awareness have positive effects on altruism of customers who are interested in green consumption. Altruism also has the same direction on green purchase intention. Besides, the attitude toward buying green and health consciousness affects green purchase intention. At the same time, the altruism and attitude towards buying green products also influence positively on green purchase intention. Besides, the health consciousness positively affects attitude towards buying green products. The results show that the health consciousness has a negative impact on intention to purchase green products. The findings suggest that it is necessary to raise customers' health consciousness, customers' altruism from disseminating knowledge about environmental protection as well as society to enhance the green consumption in Vietnam.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.4
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pp.213-221
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2020
This study examines the relationship between brand authenticity, brand equity, and customer satisfaction. A total of 263 participants participated in this study. Participants rated a set of three brands: Apple, Starbuck, and Nike. Each participant rated the extent to which the items described his or her authenticity with the brands listed, the equity of the brands listed, and feelings of satisfaction toward the brands. This study employs confirmatory factor analysis and structural equation modeling. The results indicate that 1) brand authenticity positively relates to brand equity, and 2) brand authenticity effects to customer satisfaction. The findings suggest that marketers can use the brand authenticity for assessment, planning, and tracking purposes to understand the authenticity of their brands for their customers. Products of authenticity brand are better liked, viewed as higher quality, offer greater value and are more likely to be purchased than less authenticity brand. They can command a significant price premium. The findings provide useful support and evidence for brand management, as well as companies in other developing countries, to engage more in brand practices as a core element of their strategic and brand management. This means that managers should work to increase perceptions of authenticity for their offerings.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.9
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pp.517-526
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2020
This research investigates the relationship among product quality, service quality, perceived value, customer satisfaction, and behavior intentions. Validated measurements were identified from a literature review. The measurement model and the conceptual model depicting hypothesized relationships were evaluated based on responses from 220 customers using confirmatory factor analysis and structural equation modeling. The testing results show that, for the direct path, product quality has a significant, positive influence on customer satisfaction, and behavioral intentions. Also, perceived value directly influences customer satisfaction and behavioral intentions and satisfaction is an antecedent of behavioral intentions. For the indirect path, service quality has a significant, positive influence on behavioral intentions through the customer satisfaction. The major finding of this study suggest that service quality easily attract more customers, especially the young consumers. About the sale personnel, communication skills, knowledge and ways of treatment to customers are crucial to retailers to gain competitive advantage over competitors. Therefore, it should have clear and consistent processes, procedures with criteria that create the best condition for organization and individual to open this kind of retailing store. Furthermore, product quality improvement is essential; all products must have clear originality; and diversifying products and services is also the way to appeal more consumers.
Since affective computing has been introduced in 90s, affect recognition technology has achieved substantial progress recently. However, the application of user emotion recognition into software user interface is in its early stages. In this paper, we describe a new approach for developing mobile user interface which could react differently depending on user emotion states. First, an emotion reaction model is presented which determines user interface reactions for each emotional state. We introduce a pair of mappings from user states to different user interface versions. The reacting versions are implemented by a set of variations for a view. Further, we present an authoring framework to help developers/designers to create emotion-aware reactions based on the proposed emotion reaction model. The authoring framework is necessary to alleviate the burden of creating and handling multi versions for views at the development process. A prototype implementation is presented as an extension of the existing authoring tool DAT4UX. Moreover, a proof-of-concept application featuring an emotion-aware interface is developed using the tool.
Seo, Sang-Won;Kim, Gi-Hong;Kim, Hyeon-Seok;Kim, Hyeon-Bin;Lee, Ui-Taek
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.5
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pp.1361-1369
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2000
For the implementation of 3D Sound Localization system, the binaural filtering by HRTFs is generally employed. But the HRTF filter is of high order and its coefficients for all directions have to be stored, which imposes a rather large memory requirement. To cope with this, research works have centered on obtaining low dimensional HRTF representations without significant loss of information and synthesizing the original HRTF efficiently, by means of feature extraction methods for multivariate dat including PCA. In these researches, conventional linear PCA was applied to the frequency domain HRTF data and using relatively small number of principal components the original HRTFs could be synthesized in approximation. In this paper we applied neural network based nonlinear PCA model (NLPCA) and the nonlinear PLS repression model (NLPLS) for this low dimensional HRTF modeling and analyze the results in comparison with the PCA. The NLPCA that performs projection of data onto the nonlinear surfaces showed the capability of more efficient HRTF feature extraction than linear PCA and the NLPLS regression model that incorporates the direction information in feature extraction yielded more stable results in synthesizing general HRTFs not included in the model training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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