Objectives : The purpose of this study was to test fitness of the structured model of SNS activities for health information. Methods : A structured questionnaire were administered to 500 subjects. A structural equation model was applied to collected data. Results : The response rate was 73.9%. The respondents mostly used Facebook and KakaoStory. They spent 70 minutes per day and 21~30% of this usage was taken by health information. In the variances, those who has religion more actively exchanged information about diseases and medical institutions. The goodness-of-fit of the model was .81(GFI) and .90(CFI). The main path was bridging capital -> bonding capital -> credibility -> SNS activities for health information. The path from quality of sharing information to SNS activities was not significant. It could be explained by the restriction of digital literacy. Conclusions : SNS activities for health information were determined by credibility, currency and bonding social capital. Bridging social capital, indirectly, influenced SNS activities through bonding social capital. Thus building bonding social capital would be a critical success factor for SNS.
This study was conducted to develop the fermentation kinetic model for the prediction of acidity and pH changes in Kimchi as a function of fermentation temperatures. The fitness of the model was evaluated using traditional two-step method and an alternative non-linear regression method. The changes in acidity and pH during fermentation followed the pattern of the first order reaction of a two-step method. As the fermentation temperature increased from 4$^{\circ}C$ to 28, the reaction rates of acidity and pH were increased 8.4 and 7.6 times, respectively. The activation energies of acidity and pH were 16.125 and 16.003kcal/mole. The average activation energies of acidity and pH using a non-linear method were 16.006 by the first order and 15.813 kcal/mole by the zero order, respectively. The non-linear procedure had better fitting 개 experimental data of the acidity and pH than two-step method. The shelf-lives based on the time to reach the 1.0% of acidity were 33.1day at 4$^{\circ}C$ and 2.8 day 28$^{\circ}C$.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.167-174
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2022
In metaheuristic algorithms such as Genetic Algorithm (GA), initial population has a significant impact as it affects the time such algorithm takes to obtain an optimal solution to the given problem. In addition, it may influence the quality of the solution obtained. In the machine learning field, feature selection is an important process to attaining a good performance model; Genetic algorithm has been utilized for this purpose by scientists. However, the characteristics of Genetic algorithm, namely random initial population generation from a vector of feature elements, may influence solution and execution time. In this paper, the use of a statistical algorithm has been introduced (Chi2) for feature relevant checks where p-values of conditional independence were considered. Features with low p-values were discarded and subject relevant subset of features to Genetic Algorithm. This is to gain a level of certainty of the fitness of features randomly selected. An ensembled-based learning model for Hepatitis has been developed for Hepatitis C stage classification. 1385 samples were used using Egyptian-dataset obtained from UCI repository. The comparative evaluation confirms decreased in execution time and an increase in model performance accuracy from 56% to 63%.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권4호
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pp.153-162
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2022
Nostalgia advertising is one of the key and effective tools for marketers to capture the attention of consumers. Prior studies have identified two types of nostalgia, personal and historical. The aim of this research is to learn more about historical nostalgia and its influence on consumer brand purchase intentions. A convenience sampling technique was used to obtain a sample of 182 respondents via Google forms. The study then used partial least square structural equation modeling. In PLS-SEM, we applied a measurement model to obtain the results related to reliability, validity, and model fitness. Once the desired results are achieved, the study proceeded to the structural model where results related to hypotheses were obtained. The study's findings corroborated the literature, revealing that historical nostalgia advertisements have a significant impact on consumers' cognition and emotions, leading to an effect on attitudes. The serial process has the effect of influencing consumer buying intentions. Hence, the importance of nostalgia advertising proposed in the study was established through empirical evidence. Policymakers, organizations, and advertising agencies in Pakistan are recommended to implement nostalgia advertising techniques based on the findings and are encouraged to do so for immediate benefits.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.181-189
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2022
The purpose of this study is to verify study models and examine a causal relationship among authenticity, job satisfaction, organizational commitment, quality of life and job achievement for amateur business team player. In order to achieve the purpose, this study conducted structural equation model analysis for study models consisting of extraneous variables after examining the authenticity(organization, leader) that amateur business players perceive and endogenous variables including job satisfaction, organizational commitment, quality of life, and job performance. The object of questionnaires in this study selected sports business team players nationwide as a population and 348 players were chosen as final effective samples by applying a convenient sampling method for offline and online questionnaires. The research tool for this study is a questionnaire. The two dimensions of authenticity were used by developing a scale. For all endogenous variables, the scales used in previous studies were modified and used according to the purpose of the study. This study analyzed the collected data, applying SPSS Win ver. 23.0 and AMOS 20.0 programs in order to analyze the characteristics of the study objects, describe questionnaires, and verify selected study hypothesis, individual hypothesis was verified after identifying the reliability and validity of measurement model, and the fitness verification of study models. In the results, all of the 8 hypothesis were adopted and the reciprocal relationship among each factors in the study model were observed.
For a locus with two alleles (IA and IB), the frequencies of the alleles are represented by $$p=f(I^A)={\frac{2N_{AA}+N_{AB}}{2N},\;q=f(I^B)={\frac{2N_{BB}+N_{AB}}{2N}$$ where NAA, NAB and NBB are the numbers of IAIA, IAIB and IBIB respectively and N is the total number of populations. The frequencies of the genotypes expected are calculated by using p2, 2pq and q2. Choi showed the method of whether some genotypes is in these probabalities. Also he calculate the probability generating function for offspring number of genotype under a diploid model( [1]). In this paper, let x(t, p) be the probability that IA become fixed in the population by time t-th generation, given that its initial frequency at time t = 0 is p. We find adapted equations for x using the mean change of frequence of alleles and fitness of genotype. Also we apply this adapted equations to several diploid model and it also will apply to actual examples.
This study was designed to construct a structural model for health promoting behavior of patients with chronic disease. The hypothetical model was developed based on the literature review and Pender's health promotion model. Method: Data was collected by questionnaires from 1748 patients with chronic disease in General Hospital from December 1999 to July 2000 in Seoul. The disease of subject were cardiac disease included hypertension peptic ulcer, pulmonary disease included COPD and asthma, DM, and chronic kidney disease. Data analysis was done with SAS 6.12 for descriptive statistics and PC-LISREL 8.13 Program for Covariance structural analysis. Results: 1. The fit of the hypothetical model to the data was moderate, it was modified by excluding 4 path and including free parameters to it. The modified model with path showed a good fitness to the empirical data (χ2=591.83, p<.0001, GFI=0.97, AGFI= 0.94, NNFI=0.95, RMSR=0.01, RMSEA=0.05). 2. The perceived benefits, perceived barriers, self-efficacy, self- esteem, and the plan for action were found to have significant direct effect on health promoting behavior of chronic disease. 3. The health concept, health perception, emotional state, social support were found to have indirect effects on health promoting behavior of chronic disease. Conclusion: The derived model in this study is considered appropriate in explaining and predicting health promoting behavior of patients with chronic disease. Therefore, it can effectively be used as a reference model for further studies and suggested implication in nursing practice.
Reliability-based design optimization (RBDO) problem is usually formulated as an optimization problem to minimize an objective function subjected to probabilistic constraint functions which may include deterministic design variables as well as random variables. The challenging task is that, because the probability models of the random variables are often assumed based on limited data, there exists a possibility of selecting inappropriate distribution models and/or model parameters for the random variables, which can often lead to disastrous consequences. In order to select the most appropriate distribution model from the limited observation data as well as model parameters, this study takes into account a set of possible candidate models for the random variables. The suitability of each model is then investigated by employing performance and risk functions. In this regard, this study enables structural design optimization and fitness assessment of the distribution models of the random variables at the same time. As the first paper of a two-part series, this paper describes a new design method considering probability model uncertainties. The robust performance of the proposed method is presented in Part 2. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, an example of ten-bar truss structure is considered. The numerical results show that the proposed method can provide the optimal design variables while guaranteeing the most desirable distribution models for the random variables even in case the limited data are only available.
주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
This study aims to examine for efficient production methods of custom-tailored clothing and application of 3D virtual clothing system in custom-tailored clothing market, by producing and analyzing both real clothing and 3D virtual clothing. For this study, a middle-aged woman is selected as the subject figure and one-piece is selected as the experimental clothes item. In real clothing, I conducted the wearing evaluation for experts and the subject figure. And In the virtual clothing, I conducted the wearing evaluation with i-Designer using 3D virtual clothing on simulation program. There are some differences between the data from body scanning and the real body size. In the custom-tailored clothing market in which the fitness is important, the research which measures the more exact data is needed. And in the case of complicate design, the functions which measure the activity and the fitness variously and correct the parts of curves are needed. This study experiments the availability of application of 3D Virtual Clothing System in custom-tailored clothing market by selecting one-piece as the experimental clothes item. So the follow-up studies for the other designs and fabrics are needed. Also, if the studies for checking the clothes pressure, the amount of composure, the space between skin and clothing when the virtual model wearing clothes is walking or shaking his arms are proceeding, then 3D virtual clothing System is applicable in custom-tailored clothing market. But there are some restrictions and lack of education in virtual clothing System yet, and it makes hard for workers in clothing market to use it in real production. However, 3D virtual clothing System will be practical in real market if there would be more research on its usability and practicality, and workers in clothing market can be easily educated on techniques of 3D virtual clothing system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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