Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제5권1호
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pp.59-66
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1994
Heller and Simonoff(1990) compared several methods of estimating the regression coefficient in a modified proportional hazards model, when the response variable is subject to censoring. We give another method of estimating the parameters in the model which also allows the dependent variable to be censored and the error distribution to be unspecified. The proposed method differs from that of Miller(1976) and that of Buckely and James(1979). We also obtain the variance estimator of the coefficient estimator and compare that with the Buckely-James Variance estimator studied by Hillis(1993).
Using the thawed Gaussian wave packets [E. J. Heller, J. Chem. Phys. 62, 1544 (1975)] and the adaptive reinitialization technique employing the frame operator [L. M. Andersson et al., J. Phys. A: Math. Gen. 35, 7787 (2002)], a trajectory-based Gaussian wave packet method is introduced that can be applied to scattering and time-dependent problems. This method does not require either the numerical multidimensional integrals for potential operators or the inversion of nearly-singular matrices representing the overlap of overcomplete Gaussian basis functions. We demonstrate a possibility that the method can be a promising candidate for the time-dependent $Schr{\ddot{o}}dinger$ equation solver by applying to tunneling, high-order harmonic generation, and above-threshold ionization problems in one-dimensional model systems. Although the efficiency of the method is confirmed in one-dimensional systems, it can be easily extended to higher dimensional systems.
The purpose of this study is to develop and test the casual brand equity measurement, utilizing Heller 5(2001) ‘CBBE(Customer Based Brand Equity) Model' as a theoretical framework. The research was conducted in three steps from May to November in 2001. In the exploratory step, focus-group interview was conducted 5 times for gathering responses related to fashion equity. In Pilot study, 945 university students were surveyed and the data were analyzed to identify the components of fashion brand equity and to develop questionnaires. In the main research, 696 university students evaluated three brands in order to compare their equity that were formed in customers' perception. Statistical analyses were performed with SAS and LISREL 8.12 program using factor analysis and covariance structural equation model. The results were as follows: First, casual brand equity was defined in terms of six components; customer-brand resonance, customer feeling, customer judgment, brand imagery, brand performance and brand awareness. Second, casual brand equity was multi-dimensional brand attitude, which could be measured by 23 items that were different from previous measurement such as Aaker's ‘Brand Equity Ten' and K-BPI.
This paper proposes an algorithm for human sensibility evaluation using 4-channel EEG signals of the prefrontal and the parietal lobes. The algorithm uses an artificial neural network and the multiple templates. The linear prediction coefficients are used as the feature parameters of human sensibility. Comfortableness for chairs and temperature/humidity are evaluated. Many conventional researches have emphasized that a wave of left prefrontal lobe is activated in case of positive sensibility and that of right prefrontal lobe is activated in case of negative sensibility. So the power ratio of a wave is obtained from FFT computation and the results are compared. The results of the comfortableness evaluation for temperature and humidity showed that the outputs of the proposed algorithm coincided with corresponding sensibilities depending on the task of the temperature and the humidity. The . conventional method using a wave is hardly related with comfortableness. And it is also observed that the uncomfortable state due to the high temperature and humidity can be easily changed to the comfortable state by small drop of the temperature and the humidity. It seems to be good results to get 66.7% of evaluation performance in spite of using EEG and the subject independent approach.
The vibration of the structures with restrained motion has long been observed in various engineering fields. When the motion of vibrating structure is restrained due to the adjacent objects, the frequencies and the mode shapes of the structure change and its vibration characteristics becomes unpredictable, in general. Although the importance of the study on this type of vibration model increases in many engineering areas, most studies conducted so far are limited to the theoretical study on dynamic responses of the structure with stops, including some experimental works. Specially, the study on the nonlinear phenomena due to the impact between the structure and the stops have been mainly performed theoretically. In the paper, both numerical analyses and experiments are conducted to study the chaotic vibration characteristics of the nonlinear motion and the dynamic response of a cantilevered beam which has restrained motion at the free end by the stops. Results are presented for various magnetic forces and gaps between the beam and stops. The conclusions are as follows : Firstly, Numerical simulation results have a good agreement with experimental ones. Secondly, the effect of higher modes of beams are increased with increasing magnitude of exciting force, and displacement and velocity curves become more complicated shapes. Thirdly, nonlinear characteristics tend to appear greatly with increasing magnitude of exciting force, and fractal dimension is increased.
치열한 경쟁구조하의 패션시장에서 강력한 브랜드자산은 기업 경쟁우위의 원천이 될 수 있다. 이는 브랜드 자산이 소비자가 브랜드에 가치를 부여하는 원천을 알게 함으로써 향후 브랜드 전략 수립의 중요한 지침을 제공하기 때문이다. 그러므로 브랜드 자산 관리에서의 핵심이란 곧 소비자 자산의 측정에 관한 부분일 것이다. 과거 20여 년간 마케팅 분야에서는 브랜드 자산 측정방법에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 하지만 기존의 접근에서 다루어진 패션브랜드 자산의 측정들은 패션브랜드만의 다차원적인 사회 심리적 특성을 반영하기에 미흡하였다. 이러한 관점에서 최근 김혜정과 임숙자(2002)는 Heller(2001)의 Customer Based Brand Equity Model을 기초로 하여 패션 브랜드 자산의 척도를 제안하였다. 그들은 패션브랜드 자산은 소비자 지각에서 위계적인 형성과정을 통해 형성되며 이러한 형성과정은 브랜드 종류에 따라 다소 상이하다는 것을 경험적으로 입증하였다. 그러나 각 브랜드 간의 자산 크기에 대한 상대적 비교는 유보되었는데, 이는 보다 엄격한 psychometric 검증을 결여 하였기 때문이다. 따라서 본 연구는 이의 후속 분석으로, 측정척도에 대한 확증적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)과 이의 측정모델(Measurement Model)에 대한 다모집단(Multi-Group)의 등치테스트(Invariance Test; 동일변량 가정)를 통해 경쟁관계의 두 브랜드에 대한 자산 크기의 상대적 차이를 비교하였다. 통계분석은 AMOA 4.0을 사용하여 구조방정식 모형분석을 하였다. 분석결과 패션브랜드 자산은 6개의 구성요소로 구성된 다차원의 개념이며 이들은 16개의 관찰변수를 통해 유의하게 측정될 수 있음을 검증하였다. 또한 `고객-브랜드 공명'차원을 제외한 5개의 구성요소(고객감정, 고객판단, 브랜드 이미지, 브랜드 성능, 브랜드 인식)의 평균값 비교에서 두 브랜드 간의 상대적 크기에 유의한 차이가 검증됨으로써 특정 브랜드의 자산이 고객에게는 보다 월등한 것으로 지각되고 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 브랜드 간 자산 크기의 상대적 비교에 대한 통계적 타당성의 기초를 마련하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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