Purpose: Recently, Korean cosmetics distribution market has been reorganized with the H&B store. In the domestic cosmetics distribution market, existing brand road shops are decreasing, and multi-shops are leading the H & B stores, which have greatly improved their experience and content. In these environmental changes, the offline distribution channels are turning into the multi-editing shops that have introduced products of various brands and greatly enhanced experiences and contents. Nevertheless, most studies of factors and measurement items for measuring customer experience in the H&B store use Schmitt (1999)'s Strategic Experience Modules (SEMs). Therefore, the purpose of this study is to propose a measure that is practicable through consideration of the in-store customer experience components of the H&B store. Research design, data and methodology: Based on Schmitt's Strategic Experience Modules (SEMs), which are widely used in customer experience marketing, the metric pool was constructed through customer and literature research on H & B store managers. Since then, 101 preliminary surveys and 211 main surveys have been conducted in order to propose a dimension of customer experience and refine the metrics. Results: As a result of the research, H&B store's customer experience was derived from a measurement model consisting of 19 measurement items in total of five dimensions: environmental experience, intellectual experience, behavioral experience, tech experience, and relationship experience. This study analyzed that compared to the existing Schmitt's Strategic Experience Modules (SEMs), (1) emotional experience expanded to environmental experience, (2) Cognitive and relationship experiences are maintained (3) behavioral experience was subdivided into physical and technical experiences. In particular, the environmental experience has been proposed as a major component is an important point because the H&B store recently opened a large flagship store and is competitive in constructing a differentiated space. Conclusions: Related experience was seen as an important component of customer experience in the offline store, but in the process of refining the scale, interaction items with employees of the H&B store were removed, and rather, participation in the APP or SNS channel of the company, event Participation, interaction with other customers, etc. appear to be important, while suggesting the practical implications.
Hwang, Jin Sang;Yun, Hong Sik;Yoo, Jae Yong;Cho, Seong Hwan;Kang, Seong Chan
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.4_1
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pp.335-341
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2014
The main goal of this study is on developing a proper brand-new data of national base map and Data Based(DB) model for new information technology environments. To achieve this goal, we generated a brand-new Hybrid spatial information model which is specialized in the spatio-temporal map structure, the framework map for information integration, and the multiple-layered topology structure. The DB structure was designed to reflect the change of objections by adding a new dimension of 'time' in the spartial information, while the infrastructure was able to connect/converge with other information by giving the unique ID and multi-scale fusion map structure. Furthermore, the topology and multi visualization structure, including indoor and basement information, were designed to overcome limitations of expressing in 2 dimension map. The result from the performance test, which was based on the Hybrid spatial information model, confirms the possibility in advanced national base map and conducted DB model through implementing various information and spatiotemporal connections.
Time Delay of Arrival (TDOA) estimation methods based on correlation function analysis play an important role in the micro-seismic event monitoring. It makes full use of the similarity in the recorded signals that are from the same source. However, those methods are subjected to the noise effect, particularly when the global similarity of the signals is low. This paper proposes a new approach for micro-seismic monitoring based on cross wavelet transform. The cross wavelet transform is utilized to analyse the measured signals under micro-seismic events, and the cross wavelet power spectrum is used to measure the similarity of two signals in a multi-scale dimension and subsequently identify TDOA. The offset time instant associated with the maximum cross wavelet transform spectrum power is identified as TDOA, and then the location of micro-seismic event can be identified. Individual and statistical identification tests are performed with measurement data from an in-field mine. Experimental studies demonstrate that the proposed approach significantly improves the robustness and accuracy of micro-seismic source locating in mines compared to several existing methods, such as the cross-correlation, multi-correlation, STA/LTA and Kurtosis methods.
This study examines the current status on the supply of community facilities based on the supply criteria of present welfare facilities. Analyzing satisfaction of residents about community facilities based on physical supply criteria. The study sets up the concept and proposed trend of the related studies and distinction through the examination of previous researches. Next, the present systematical supply criteria, was used to make indication in order to propose the promotion of improvement on supply criteria for community facilities. Multi dimensional analyzing system and the satisfaction level of the community facility was used to analyze the relationship between the two. The direction of policy improvement according to the analysis is as per the following. First, it is necessary to improve supply criteria of household to guarantee the minimal amount of space. Second, specification of the minimum distance of community facility to residential area in the complex is needed. Also, the presentation of bottom boundary line of the formation area size to expand the size up to minimal level of size is needed. Third, resident exercise facility supply criteria among the community facility supply criteria need to be improved from the number of household base to the size for each household base. Forth, resident resting facility criteria among the community facility supply criteria should be changed from the present criteria of one facility per five hundred households.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4160-4173
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2019
Borescopes facilitate the inspection of areas inside machines and systems that are not directly accessible for visual inspection. They offer real-time, up-close access to confined and hard-to-access spaces without having to dismantle or destructure the object under inspection. Borescopes are ideal instruments for routine maintenance, quality inspection and monitoring of systems and structures. The main application being fault or defect detection, it is useful to have measuring capability to quantify object dimensions in a target area. High-end borescopes use multi-optic solutions to provide measurement information of viewed objects. Multi-optic solutions can provide accurate measurements at the expense of structural complexity and cost increase. Measuring functionality is often unavailable in low-end, single camera borescopes. In this paper, a single camera measurement solution that enables the size estimation of viewed objects is proposed. The proposed solution computes and overlays a scaled grid of known spacing value over the screen view, enabling the human inspector to estimate the size of the objects in view. The proposed method provides a simple means of measurement that is applicable to low-end borescopes with no built-in measurement capability.
In this paper, a vehicle recognition algorithm based on deep convolutional neural network and compression dictionary is proposed. Firstly, the network structure of fine vehicle recognition based on convolutional neural network is introduced. Then, a vehicle recognition system based on multi-scale pyramid convolutional neural network is constructed. The contribution of different networks to the recognition results is adjusted by the adaptive fusion method that adjusts the network according to the recognition accuracy of a single network. The proportion of output in the network output of the entire multiscale network. Then, the compressed dictionary learning and the data dimension reduction are carried out using the effective block structure method combined with very sparse random projection matrix, which solves the computational complexity caused by high-dimensional features and shortens the dictionary learning time. Finally, the sparse representation classification method is used to realize vehicle type recognition. The experimental results show that the detection effect of the proposed algorithm is stable in sunny, cloudy and rainy weather, and it has strong adaptability to typical application scenarios such as occlusion and blurring, with an average recognition rate of more than 95%.
Chun Young-Min;Kim Soon-Young;Kim Sung-Hwan;Chung Sung-Suk
Science of Emotion and Sensibility
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v.8
no.4
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pp.333-344
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2005
The sensitivity adjectives on wall paper are collected. With the collected sensitivity adjective, we are going to develop the model which can recommend the wallpaper to customer. A large number of adjectives describing affective responses were collected from such diverse sources as questionnaire survey results, field survey results and internet survey result. To search the representative adjective of collected adjective, we used the diverse statistical analysis method. We attempted to decide the axis name of dimension through the MDS(Multi-Dimensional Scale) analysis method using the similarity matrix an4 to find a three or four reduced factors through the factor analysis method using the varimax rotation method. The result of the analysis showed that the reduced factors could account about $82\%$ when the number of factor is three(popular, elegance, and passable) ant about $93\%$ when the number of factor is four (elegance, passable, beautiful, and affectionate) On the basis of this result, we expect it can be used to develop the model recommending the wallpaper.
Since the most of the existing non-Newtonian models are not adequate to apply to the lattmce Boltzmann method, it is a challenging task from both the theoretical and the numerical points of view. In this research the hydro-kinetic model was modified and applied to the 3-D moving sphere in the circular channel flow and the characteristics of the shear thinning effect by the HK-model was evaluated and the condition of ${\Gamma}$ in the model was suggested for the stable simulation to generate non-trivial prediction in three dimension strong shear flows. On the wall boundaries of circular channel the curved wall surface treatment with constant velocity condition was applied and the bounceback condition was applied on the sphere wall to simulate the relative motion of the sphere. The condition is adequate at the less blockage than 0.7 but It may need to apply a multi-scale concept of grid refinement at the narrow flow region. to obtain the stable numerical results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.5
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pp.2141-2155
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2020
In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.
This study predicts the of the hysteretic friction of a rubber block sliding on an SMA asphalt road. The friction of filled rubber on a rough surface is primarily determined by two elements:the viscoelasticity of the rubber and the multi-scale perspective asperities of the road. The surface asperities of the substrate exert osillating forces on the rubber surface leading to energy dissipation via the internal friction of the rubber when rubber slides on a hard and rough substrate. This study defines the power spectra at different length scales by using a high-resolution surface profilometer, and uses rubber and road surface samples to conduct friction tests. I consider in detail the case when the substrate surface has a self affine fractal structure. The theory developed by Persson is applied to describe these tests through comparison with the hysteretic friction coefficient relevant to the energy dissipation of the viscoelastic rubber attributable to cyclic deformation. The results showed differences in the absolute values of predicted and measured friction, but with high correlation between these values. Hence, the friction prediction model is an appropriate tool for separating the effects of each factor. Therefore, this model will contribute to clearer understanding of the fundamental principles of rubber friction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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