본 논문에서는 ATSC DTV 수신기를 위한 준 최적화된 판정 궤환 등화기 (decision feedback equalizer; DFE)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 DFE는 TBD (Trellis Back Depth)가 1인 변형된 트렐리스 복호기 (modified trellis decoder; MTD)를 판정 장치로 사용함으로써 낮은 복잡도를 가질 뿐만 아니라 에러 전파가 없는 최적화된 DFE에 근접하는 성능을 보인다. MTD는 branch metric의 계산을 위해 ED (Euclidean Distance)의 자승 대신 AD (Absolute Distance)를 사용하기 때문에 낮은 복잡도를 가진다. 또한, 일반적으로 사용되는 판정 장치인 양자화기(slicer)에 비해 매우 낮은 판정 에러 확률을 가지며, ED를 사용하는 트렐리스 복호기 (trellis decoder: TD)와 비슷한 성능을 가진다. 판정 장치에서의 낮은 에러 확률은 수렴 속도와 잔류 에러 측면에서 우수한 수렴 성능을 야기시키며, 전산 실험을 통해 MTD를 가지는 블라인드 DFE의 성능을 검증한다.
The purpose of this study was to establish the causal structural model among brand image and country image associated with consumers' purchase decision of products. The specific objectives were 1) to analyze the effects of brand image on consumers' purchase decision of products, 2) to analyze the effects of country image on consumers' purchase decision of products, 3) to analyze the effects of brand image on country image, 4) to analyze the mediating effects of country image between brand image and consumers' purchase decision of products. The conclusions of this study are as follows: First, companies must have an advantage strategy for brand image along with country image. To this end, a strategy to promote the brand image through various media is effective. Second, it is necessary to find new transformation through the establishment of brand identity at the corporate level so that consumers can have a good impression on the brand image. Third, it is important for companies to make efforts at the level of brand image and country image to provide consumers with information that can increase expectations and actual satisfaction and to build product reputation. In addition, it is necessary to embody brand images and country images into global marketing mix strategies. Fourth, if companies build a brand image that symbolizes a differentiated culture, the brand image can have a positive effect on consumer purchase decisions. Along with this, companies can further increase their positive effects by developing representative brand image contents. Fifth, this study confirmed that the higher the image level of the manufacturing country in a situation where consumers' preferences are diversifying, the more the brand image leads to consumers' purchasing decisions. Therefore, brand managers are required to build a country image suitable for the existing brand image when advertising at the time of product introduction.
이동물체 추적 시스템은 감시, 방송, 영상회의 등의 시스템에 관한 품질 및 처리 효율을 개선시킨다. 본 논문에서는 능동 카메라 환경에서 이동물체의 검출 및 추적을 위한 개선된 bayes 결정이론을 제안한다. 제안한 시스템은 손실함수를 최소화 하는 최적의 패턴 클래스를 선택할 수 있도록 결정함수를 제공해주는 bayes 결정이론에 기반을 둔다. bayes 결정은 연속적인 영상을 통계적으로 분석하고, 능동카메라 환경에서 물체와 배경에 맞게 각 픽셀에 존재하는 pdf를 재구성 함으로써 이동 물체의 영역을 찾아낸다. 제안된 방법에 의해 만들어진 시스템은 능동카메라 환경에서 이동물체의 영역을 명확하게 찾아내고 그 영역을 표시함을 실험결과를 통해 알 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법과 기존의 방법들을 성능면에서 비교함으로서, 제안된 시스템이 정확하고, 노이즈에 대한 대처능력이 우수함을 알 수 있다.
This study investigated the impact of individual differences in motivational reactivity on cognitive effort, memory strength (sensitivity) and decision making (criterion bias) in response to Internet ads with positive and negative content. Individual variation in trait motivational activation was measured using the Motivational Activation Measurement developed by A. Lang and her colleagues (A. Lang, Bradley, Sparks, & Lee, 2007). MAM indexes an individual's tendency to approach pleasant stimuli (ASA, Appetitive System Activation) and avoid unpleasant stimuli (DSA, Defensive System Activation). Results showed that individuals higher in ASA exert more cognitive effort during positive ads than individuals lower in ASA. Individuals higher in DSA exert more cognitive effort during negative ads compared to individuals lower in DSA. ASA did not predict recognition memory. However, individuals higher in DSA recognized ads better than those lower in DSA. The criterion bias data revealed participants higher in ASA had more conservative decision criterion, compared to participants lower in ASA. Individuals higher in DSA also showed more conservative decision criterion compared to individuals lower in DSA. The theoretical and practical implications are discussed.
Social commerce is a subset of e-commerce that involves using social media, and user contributions to assist in the online buying and selling of products and services. Given the rapid growth of social commerce sites such as Groupon, Ticketmonster, and Coupang, it has become critical to understand customer purchasing decision-making processes in the social commerce environment. This study developed a theoretical model to examine the role of social commerce site's stickiness in customers' repurchasing decision processes. This study identifies price attribute, variety of selection, shopping enjoyment, and anger as the key factors of social commerce site's stickiness. Data collected from 164 users who had more purchasing experiences with social commerce for more than 7 months were empirically tested against the research model. The analysis results indicate that social commerce site's stickiness plays an important role in enhancing customer's purchasing behavior. Moreover, price attribute and shopping enjoyment significantly influence social commerce site's stickiness, whereas anger does not significantly affect consumer purchasing decision-making processes. However, contrary to our expectation, variety of selection negatively influences social commerce site's stickiness. The theoretical and practical implications of the findings are described.
러프집합을 구성하는 식별불가능 관계를 표현하는 정보시스템에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 감축은 매우 중요하다. 러프집합이론에 있어서 일관적인 정보시스템과 비일관적인 정보시스템의 속성감축의 차이를 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성에 대한 상관분석에 베이지언 사후확률을 적용한 새로운 불확실성 척도와 속성감축 알고리즘을 제안한다. 정보시스템의 불확실성에 대하여 제안된 척도와 기존의 조건부 정보엔트로피 척도를 비교해 본 결과, 정보시스템의 조건속성과 결정속성의 상호정보를 이용하여 속성간의 불확실성을 측정하는데 있어 제안된 방법이 조건부 정보엔트로피에 의한 방법보다 정확성이 있음을 보여준다.
본 논문에서는, 피사계심도가 낮은 카메라로 획득한 영상에서 초점이 맞는 부분과 그렇지 않은 부분을 나누는 새로운 초점 정량화를 설계하고 초점 정량화에 기반한 decision map을 이용하여 획득한 영상과 위너필터링으로 복원한 영상의 정합을 통해 영상의 피사계심도를 확장하였다. 기존의 초점 정량화 방법은 고주파 성분의 크기에 따라서 초점 정량화를 수행하므로 초점이 맞지 않은 부분에 고주파 성분이 있는 경우 성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 효과적인 대역필터를 설계하였으며 제안하는 방법이 기존에 방법에 비해서 성능이 우수함을 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증하였다.
With the development of mobile edge computing, how to utilize the computing power of edge computing to effectively and efficiently offload data and to compute offloading is of great research value. This paper studies the computation offloading problem of multi-user and multi-server in mobile edge computing. Firstly, in order to minimize system energy consumption, the problem is modeled by considering the joint optimization of the offloading strategy and the wireless and computing resource allocation in a multi-user and multi-server scenario. Additionally, this paper explores the computation offloading scheme to optimize the overall cost. As the centralized optimization method is an NP problem, the game method is used to achieve effective computation offloading in a distributed manner. The decision problem of distributed computation offloading between the mobile equipment is modeled as a multi-user computation offloading game. There is a Nash equilibrium in this game, and it can be achieved by a limited number of iterations. Then, we propose a distributed computation offloading algorithm, which first calculates offloading weights, and then distributedly iterates by the time slot to update the computation offloading decision. Finally, the algorithm is verified by simulation experiments. Simulation results show that our proposed algorithm can achieve the balance by a limited number of iterations. At the same time, the algorithm outperforms several other advanced computation offloading algorithms in terms of the number of users and overall overheads for beneficial decision-making.
HEVC의 화면내 예측 부호화는 예측 모드를 최대 35개까지 확장함으로써 기존H.264/AVC에 비해서 향상된 부호화 효율을 갖는다. 반면 화면내 부호화의 복잡도 또한 크게 증가하여 복잡도 감소를 위한 고속 부호화 기법이 요구된다. HEVC의 차조모델인 HM에서는 화면내 부호화 고속화를 위해 RMD(Rough Mode Decision) 과정을 통하여 후보 모드를 결정하고 선택된 후보 모드에서 초종 예측 모드를 결정한다. 본 논문에서는 화면내 부호화의 복잡도 감소를 위하여 고속 화면내 예측 모드 결정 기법을 제시한다. 본 기법은 후보 모드를 결정하기 위한 RMD 과정에서의 탐색 모드 수와후보 모드로부터 최종 모드를 결정하기 위한 탐색 모드 수를 제한하는 방법을 결합하여 모드 결정을 위한 복잡도를 감소한다. 본 제안 기법은 실험결과 HM 12.0대비 1.0%의 비트 증가로 13.19%의 복잡도를 감소시킬 수 있었다.
분산형 데이터 마이닝에서는 의사결정나무 알고리즘을 사용한다. 의사결정나무 알고리즘을 사용하여 분산된 정보를 데이터 마이닝 하기 위해서 의사결정나무 구조 정보가 없는 에이전트에서는 의사결정나무 구조 정보를 가진 에이전트로부터 정보를 받아야 한다. 일반적으로 네트워크의 전승속도는 제한이 있고 환경마다 속도도 다르기 때문에 분산형 데이터 마이닝이 비분산형 데이터 마이닝 보다 효율적으로 실행되기 위해서 의사결정나무 구조 정보의 전송량이 최대한 작아야 한다. 본 논문에서 의사결정나무 구조 정보를 전달하는 방법과 그 정보를 보다 효율적으로 전송하는 구현방법에 대해 제시한다. (본 연구는 서울시 신기술연구개발지원사업의 지원에 의하여 이루어진 것임)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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