Journal of electromagnetic engineering and science
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제14권4호
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pp.336-341
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2014
Dosimetry of radiating electromagnetic wave from mobile devices to human body has been evaluated by measuring Specific Absorption Rate (SAR). Usual SAR measurement system scans the volume by robot arm to evaluate RF power absorption to human body from wireless devices. It is possible to fast estimate the volume SAR by software deleting robot moving time with the 2D surface SAR data acquired by arrayed probes. This paper shows the principle of fast SAR measurement and the measured data comparison between the fast SAR system and the robot scanning system. Data of the fast SAR is well corresponding with data of robot scanning SAR within ${\pm}3$ dB, and its dynamic range covers from 10 mW/kg to 30 W/kg with 4.8 mm probe diameter.
This paper describes the design and implementation of a two-tier DBMS for handling massive data and providing faster response time. In the present day, the main requirements of DBMS are figured out using two aspects. The first is handling large amounts of data. And the second is providing fast response time. But in fact, Traditional DBMS cannot fulfill both the requirements. The disk-oriented DBMS can handle massive data but the response time is relatively slower than the memory-resident DBMS. On the other hand, the memory-resident DBMS can provide fast response time but they have original restrictions of database size. In this paper, to meet the requirements of handling large volumes of data and providing fast response time, a two-tier DBMS is proposed. The cold-data which does not require fast response times are managed by disk storage manager, and the hot-data which require fast response time among the large volumes of data are handled by memory storage manager as snapshots. As a result, the proposed system performs significantly better than disk-oriented DBMS with an added advantage to manage massive data at the same time.
The purpose of this study is to analyze and evaluate the key success factors for the fast food industry in the region of Lahore Pakistan. Fast food concept developed very speedily in the last few years in Lahore region. The success or failure of a fast food industry based on some factors like Physical environment, Brand-name, Food quality, Price, Taste, Promotional activity, Habitual consumption, Health threats, Consumer expectation, and Family meal. To identify which of these factors has a greater influence on consumer satisfaction, four fast food restaurants such as McDonald's, PIZZA HUT, KFC, and subway were targeted randomly. The proposed research is quantitative in nature and for data collection; a random sampling technique was used. A questionnaire survey answered by 273 people was considered in this research. Data have been analyzed through statistical techniques. It is observed that Brand name, Food quality, Physical environment, Health threats, Price, Family meals, Habitual consumption, and Consumer expectation showed significant impacts on Fast food industry compared to other factors evaluated herein.
The purpose of this study is to identify the antecedents of the attitudes toward purchasing fast fashion brands and the frequency of purchasing fast fashion brands. As antecedents, a few brand-related variables and a consumer-related variable were considered. Perceived perishability, perceived scarcity, perceived quality, and perceived low price were included as brand-related variables and congruity between self image and fast fashion brand image was included as a consumer-related variable. It was hypothesized that both brand-related and consumer-related variables directly influence the attitudes toward purchasing fast fashion brands and then influence the frequency of purchasing fast fashion brands. Data were gathered by surveying university students in Seoul, using convenience sampling. Two hundred twenty seven questionnaires were used in the statistical analysis, exploratory factor analysis using SPSS and confirmatory factor analysis and path analysis using AMOS. The results showed that all the fit indices for the variable measures were quite acceptable. In addition, the overall fits of the model suggest that the model fits the data well. The hypothesized relationship test proved that perceived perishability, perceived quality, and congruity between self image and fast fashion brand image influence the attitudes toward purchasing fast fashion brands and then influence the frequency of purchasing fast fashion brands. The results suggest some effective marketing strategies for marketers in the fast fashion industry.
The purpose of this study was to determine the consumption patterns of fast food chain stores according to their parents'social demographic factors in using fast food chain stores. The data of this research were composed of 599 college students in Taegu$.$Kyungbuk region. Obtained data were analyzed by X$^2$-test, t-test, oneway ANOVA and Duncan's multiple range test with SPSS PC+ program. The findings of this study are as follows; First, mother's academic background and father's occupations, family income level of the respondents were statistically significant in using fast food chain stores. Secondly, 19% of the respondents answered that they 'hardly'used fast food chain stoles, 65.4% of them 'sometimes', and 16% of them 'frequently'. Most of the respondents answered that they visit 'with their friends'. They prefer fast food because the flood is convenient to eat and the services are fast. The frequency of eating out was increased and their taste was apt to westernize.
Fast fashion brand marketers should develop marketing strategies that effectively satisfy the values consumers seek when purchasing fast fashion brands. This study aimed to identify the consumption value factors of fast fashion brands and to reveal the value factors that influence attitudes toward purchasing fast fashion brands. Data were gathered by surveying university students in the Seoul metropolitan area using convenience sampling. Three hundred and five questionnaires were used in the statistical analysis, which consisted of exploratory factor analysis using SPSS and confirmatory factor analysis and path analysis using AMOS. The factor analysis revealed the following six value factors: Emotional value, social value, price/value for money, durability value, eco-value, and consistency value. The fit statistic for the six-factor model was quite acceptable. Two of the six value factors, emotional value and price/value for money, positively influenced attitudes toward purchasing fast fashion brands. The overall fits of the revealed model suggested that the model fit the data well. The results suggested that fast fashion marketers need to understand the value factors that motivate consumers to purchase fast fashion brands. In addition, marketers should focus their efforts on satisfying emotional value and price/value for money in order to establish their brands in the increasingly competitive fast fashion industry.
This study aims to investigate the influencing attributes on price fairness in the domain of fast food service context. As the research subject, this research selects McDonald's business because of its market share in the fast food market. Five attributes are examined to account for price fairness. The attributes are advertising attitude, employee service, waiting, convenience, and brand love. This study performed survey to collect the data. The survey participants are university students because they are essential market segment for fast food business. The number of observation is 299 for the data analysis. To analyze the data, this research used various statistical instruments (e.g., frequency analysis, mean and standard computation, exploratory factor analysis, reliability test, correlation matrix, and multiple regression analysis). Regarding the results, this research identified advertising attitude, employee service, and brand love are influential attributes to establish price fairness of university students. This research could inform the marketing director of food service business to understand university students target better.
본 논문에서는 영화의 서비스 요구 빈도의 차이로 인하여 각 영화가 상대적으로 상이한 논리적 저장 장치 점유 비용을 가진다는 특징을 기반으로 대용량의 VOD 서버에서 FF(Fast Forward) 기능과 FR(Fast Reverse) 기능을 효율적으로 제공하기 위해 MPEG의 비트 스트림 구조와 프레임 특성을 분석하고, 그 특성을 이용하여 SDU(Separate Data Use) 방법과 EDU(Existing Data Use) 방법을 제안하고 구현하였다. 제안하는 방법은 각 영화의 서비스 요구 빈도에 따라 FF/FR 기능 제공 방법을 선택하여 적용함으로써 전체 영화에 대한 FF/FR 기능 제공 비용을 감소시킬 수 있다.
해양에서 관측되는 해양지구물리 탐사자료에는 위치오차, 기기오차, 관측오차, 해상 상태 등 다양한 원인에 기인하는 오차가 포함되어 있다. 이에 의해 한 기관에서 해양지구물리 탐사 자료를 취득할 때나 여러 기관에서 취득된 해양지구물리 탐사자료를 취합할 때 많은 교차점오차가 발생하고, 이러한 교차점오차는 부적절한 해석을 야기하는 인위적인 이 상대를 만든다. 교차점오차를 줄이기 위한 다양한 방법들이 제시되었지만, 이들 대부분의 방법들은 교차점을 찾기 위해 각각의 점자료(point data) 혹은 선분자료(segment data)를 모두 비교함으로써, 불필요하게 많은 계산시간을 요구하게 된다. 따라서 본 연구에서는 중복구역나눔 방법을 도입하여 빠르게 교차점을 찾고, 가중치선형내삽 방법을 이용하여 교차점오차를 보정하는 포트란(FORTRAN) 프로그램 (FastXcorr)을 개발하였다.
FastSLAM is a factored solution to SLAM problem using a Rao-Blackwellized particle filter. In this paper, we propose a practical FastSLAM implementation method using an infrared camera for indoor environments. The infrared camera is equipped on a Pioneer3 robot and looks upward direction to the ceiling which has infrared tags with the same height. The infrared tags are detected with theinfrared camera as measurements, and the Nearest Neighbor method is used to solve the unknown data association problem. The global map is successfully built and the robot pose is predicted in real time by the FastSLAM2.0 algorithm. The experiment result shows the accuracy and robustness of the proposed method in practical indoor environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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