The COVID-19 lockdown has had an unprecedented impact on people in various ways. This study evaluates the effect of lockdown repeal from both marketing and public-policy perspectives. Combining the Bayesian multilevel model with the difference-in-differences design, we find that a lockdown repeal has had a negative impact on socialization. Furthermore, the results show that those who have a low level of risk perception are less affected by lockdown repeal. Also, the negative effect of lockdown repeal varies depending on past socialization behaviors; that is, the lockdown-repeal effect is attenuated for those who socialized more than others in the past. Our findings contribute to the intersection of public policy and marketing literature and provide both academic and practical implications.
This study investigated the cognitive process of fashion design images through eye activity tracking. Differences in the cognitive process and gaze activity according to image elements were confirmed. The results of the study are as follows. First, a difference was found between groups in the gaze time for each section according to the model and design. Although model diversity is an important factor leading the interest of observers, the simplicity of the model was deemed more effective for observing the design. Second, the examination of the differences by segments regarding the gaze weight of the image area showed differences for each group. When a similar type of model is repeated, the proportion of face recognition decreases, and the proportion of design recognition time increases. Conversely, when the model diversity is high, the same amount of time is devoted to recognizing the model's face in all the processes. Additionally, there was a difference in the gaze activity in recognizing the same design according to the type of model. These results enabled the confirmation of the importance of the model as an image recognition factor in fashion design. In the fashion industry, it is important to find a cognitive factor that attracts and retains consumers' attention. If the design recognition effect is further maximized by finding service points to be utilized, the brand's sustainability is expected to be enhanced even in the rapidly changing fashion industry.
본 연구의 목적은 레이저 스캔 디지털 모형과 콘 빔 CT (CBCT) 영상을 모형 분석에 사용할 수 있는지를 평가하는 것이었다. 이를 위해 인접면에 금속 수복물을 갖지 않는 영구치열기의 20명의 교정환자에서 CBCT 영상, 석고 모형, 디지털 모형을 제작하여 각각에서 모형 분석을 시행한 후 그 계측치들을 비교하였다. 연구 결과 디지털 모형과 석고 모형을 비교 시, 치아 폭경 계측치 차이의 평균은 0.01-0.20 mm였으며, 치열궁 길이 부조화 계측치 차이의 평균은 상악 0.41 mm, 하악 0.82 mm였고, Bolton 부조화 값 차이의 평균은 전치부에서 0.17 mm, 전체에서 0.44 mm로 나타났다. CBCT 영상과 석고 모형을 비교 시 치아 폭경 계측치 차이의 평균은 0.01-0.22 mm였으며, 치열궁 길이 부조화 계측치 차이의 평균은 상악 0.43 mm, 하악 0.32 mm였고, Bolton 부조화 값 차이의 평균은 전치부에서 0.35 mm, 전체에서 1.25 mm로 나타났다. 디지털 모형과 CBCT 영상의 모형 분석을 석고 모형의 모형 분석에 비교해 볼 때 몇몇 계측치 들에서 유의한 차이가 있었으나 그 차이가 크지 않으므로 임상에서 활용 가능할 것으로 판단된다.
Two difference cavitation models based on the homogeneous mixture model are used to study cavitating flows through converging-diverging channel. Here, the cloud cavities, pressure distributions and other results have been obtained and compared to evaluate two cavitation models. What's more, differences are observed in the simulated results, due to the differences in characteristics of each model. Analytical results shows that the new improvement cavitation model is validated to have better effects on simulating cavitating flows
Sequential Sensitivity Analysis (SSA) and conditional stimulus model have been developed to describe sequence effects in difference tests and proposed to generate prediction of differences in sensitivity between various test protocols and to assist the appropriate selection of difference test. Yet, such models did not furnish a complete explanation of the relative sensitivity in 4 different versions of 3-alternative forced choice (AFC) tests where various interstimulus rinses were introduced. In the present study, the vector of the contrasts between various conditional stimuli were measured using same-different and 2-AFC and a new 16-distribution conditional stimulus model was developed by refining Lee and O'Mahony's contrast model. This new model gave superior predictions than previous models.
The purpose of this paper is to minimize differences between landscape detailed design (hereafter 'design') and final landscape construction products in working sites (hereafter 'products'). Ten landscape sites constructed in recent two years were selected to examine the differences. Differences in quantities and quality between design and products were surveyed and the results were analyzed with the 'differential analysis method'. The method employed in this paper can be used as an optimization model to minimize the differences between design and products. This paper suggests that every landscape field should mark less than 13.672% calculated from the 10% of total amount for excellent construction products. This should be approved by the president, according to the Clause 20 of General Conditions of the Contract, divided by the ratio of quantities affecting mainly he average Difference in Value between Design and Construction(DVDC). This value can be the critical point from the differential analysis method for the optimal maximum DVDC between landscape design and final landscape construction products in fields.
Our study is trying to investigate the perceived training effectiveness by applying the theory of planned behavior (TPB) and Technological Acceptance Model (TAM) and intend to examine the effects of individual differences on perceived training effectiveness and performance of individuals. The main purpose is to evaluate the perceived training effectiveness, and role of individual differences in terms of learning. The results of this study supported all the hypothesis that participants with higher level of creative self-efficacy, intrinsic motivation, creativity and emotional intelligence (EI) will have greater inclinations to learn. Results showed that perceive training effectiveness is positively related to training transfer and training transfer increase the performance of individuals. Study results significantly agree with the theory of planned behavior (TPB) which was applied to measure the perceived training effectiveness and suggest trainee's perception of usefulness, ease and benefits enhance learning dimensions of participants that make any program effective. The study has highlighted a number of issues that influence the perceived training effectiveness.
Purpose: The ultimate purpose of this work is to investigate gender differences in the relationships between product quality cues and perceived values at a food select shop. Specifically, this study examines the effects of internal and external cues, which are indicators of product quality, on emotional and social values based on gender differences. Research design, data and methodology: In this study, a questionnaire technique was used to collect the data necessary to test the proposed model. 183 data were collected through this technique. PLS SEM (Partial Least Squares Structured Equation Model) was used to test the research model. Results: First, there is no gender difference between intrinsic cue and emotional value. When using male and female data, there was no significant causal relationship between intrinsic cues and emotional values. Second, we found no gender difference between intrinsic cue and social value. When analyzed with female data, there was no significant causal relationship between intrinsic cue and social value. On the other hand, in the case of men, it was found that a weak causal relationship exists. Third, this study found gender difference between extrinsic cue and emotional value. In the case of men, it was found that a weak causal relationship exists, whereas in the case of women, a strong causal relationship exists between extrinsic cue and emotional value. Fourth, we found gender difference between extrinsic cue and social value. In the case of men, there was no causal relationship, whereas in the case of women, there was a strong causal relationship between extrinsic cue and social value. Finally, we found that there are moderating roles of gender in the relationship between external cues and perceived quality. Conclusions: As a result of analysis, it is necessary to focus on extrinsic clues of product in order to increase the perceived emotional and social values of women. On the other hand, in order to improve the perceived emotional and social values of men, it is necessary to pay attention to both intrinsic and extrinsic cues of product. Therefore, it is necessary to consider what clues and values are important to core customers.
Summarizing the differences in Chinese-Vietnamese bilingual news plays an important supporting role in the comparative analysis of news views between China and Vietnam. Aiming at cross-language problems in the analysis of the differences between Chinese and Vietnamese bilingual news, we propose a new method of summarizing the differences based on an undirected graph model. The method extracts elements to represent the sentences, and builds a bridge between different languages based on Wikipedia's multilingual concept description page. Firstly, we calculate the similarity between Chinese and Vietnamese news sentences, and filter the bilingual sentences accordingly. Then we use the filtered sentences as nodes and the similarity grade as the weight of the edge to construct an undirected graph model. Finally, combining the random walk algorithm, the weight of the node is calculated according to the weight of the edge, and sentences with highest weight can be extracted as the difference summary. The experiment results show that our proposed approach achieved the highest score of 0.1837 on the annotated test set, which outperforms the state-of-the-art summarization models.
In general, non-stationary or chaos time series forecasting is very difficult since there exists a drift and/or nonlinearities in them. To overcome this situation, we suggest a new prediction method based on multiple model TS fuzzy predictors combined with preprocessing of time series data, where, instead of time series data, the differences of them are applied to predictors as input. In preprocessing procedure, the candidates of optimal difference interval are determined by using con-elation analysis and corresponding difference data are generated. And then, for each of them, TS fuzzy predictor is constructed by using k-means clustering algorithm and least squares method. Finally, the best predictor which minimizes the performance index is selected and it works on hereafter for prediction. Computer simulation is performed to show the effectiveness and usefulness of our method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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