The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.19
no.8
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pp.920-926
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2008
In this paper, small epsilon negative(ENG) zeroth-order resonance(ZOR) antenna with improved bandwidth is presented. To reduce the size of ENG ZOR antenna without narrowing bandwidth, large shunt inductance is introduced by adding patterns on patch and meandered via. The effective permittivity of meandered via is less dependent of frequency than that of straight via in same size. Thus, ENG ZOR antenna with meandered via has broader bandwidth. As a result, the bandwidth of ENG ZOR antenna with meandered via is 1.38 times as broad as that of spiral ENG ZOR antenna with straight via. On the other hand, the area of ENG ZOR antenna is reduced by 64 % compared with that of conventional mushroom ZOR antenna.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.14
no.4
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pp.457-462
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2014
This letter proposes a low-jitter DLL-based clock generator with two negative feedback loops. The main negative feedback loops suppress the jitter of DLL. The additional negative feedback loops suppress the delay-time variance of each delay stages. Both two negative feedback loops in a DLL results in suppressing the jitter of clock signal further. Measurement results of the DLL-based clock generator with two negative feedback loops fabricated in a one-poly six-metal $0.18{\mu}m$ CMOS process show 5.127-ps rms jitter and 47.6-ps peak-to-peak jitter at 1 GHz.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.8
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pp.2944-2958
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2021
Today, online education is becoming more important. The effectiveness of online education has been measured by student satisfaction and the possibility of substituting offline education. This study proposes a plan to increase the effectiveness of education in a new form by using online information. Education is the process of socializing and growing learners. Representative negative emotions experienced by learners are stress, anxiety, and depression (SAD). A reduction in SAD will promote student growth and improve educational outcomes. This paper considers online information by dividing it into online educational information support (OEDIS) and online emotional information support (OEMIS). We demonstrate that OEDIS reduces SAD, and OEMIS reduces stress and anxiety. By providing online information, negative emotions can be reduced, and educational outcomes can be improved. This study suggests a new role for online information support, such as emotional change in individuals and solving psychological problems. Online information support goes beyond knowledge transfer and can be used in various fields, such as online education that promotes human growth and positive change, and even healthcare.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.7
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pp.1307-1311
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2006
In this paper, we propose new speech feature parameter using the Matrix Factorization for appearance part-based features of speech spectrum. The proposed parameter represents effective dimensional reduced data from multi-dimensional feature data through matrix factorization procedure under all of the matrix elements are the non-negative constraint. Reduced feature data presents p art-based features of input data. We verify about usefulness of NMF(Non-Negative Matrix Factorization) algorithm for speech feature extraction applying feature parameter that is got using NMF in Mel-scaled filter bank output. According to recognition experiment results, we confirm that proposed feature parameter is superior to MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) in recognition performance that is used generally.
With the development of information and communication technology and spread of smart devices, online information exchange has become a daily routine. Accordingly, the management and utilization of online word of mouth (WOM) has become an important issue for companies. Numerous studies have examined the impact of online WOM on firm performance. This study analyzes the impact of negative word of mouth (NWOM) on firm value, considering the influence of corporate social responsibility (CSR) activity and research and development (R&D) investment. Using a hierarchical linear model, we find that 1) NWOM has a negative impact on firm value, 2) CSR activities do not significantly influence this impact, and 3) R&D investment reduces this negative impact. This study contributes by demonstrating the effect of NWOM on firm value, examining the influence of CSR activities and R&D investment on the impact of NWOM, and confirming that the hierarchical linear model can be applied effectively to panel data in empirical studies. As a practical implication, companies must prevent and manage NWOM, whose impact, when caused by an unavoidable incident, can be alleviated by proactively announcing that the company is striving for competitiveness, for instance, by investing in R&D.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.4
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pp.167-172
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2023
A low-noise phase-locked loop(PLL) with three negative feedback loops has been proposed. It is not easy to improve noise characteristics with a conventional PLL. The added negative feedback loops reduce the input voltage magnitude of voltage controlled oscillator which determines the jitter characteristics, enabling the improvement of noise characteristics. Simulation results show that the jitter characteristics are improved as a negative feedback loop is added. In the case of power consumption, it slightly rises by about 10%, but jitter characteristics are improved by about two times. The proposed PLL was simulated with Hspice using a 1.8V 180nm CMOS process.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.2
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pp.742-762
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2015
In this study, we propose a distance metric learning approach called discriminant metric learning (DML) for face verification, which addresses a binary-class problem for classifying whether or not two input images are of the same subject. The critical issue for solving this problem is determining the method to be used for measuring the distance between two images. Among various methods, the large margin nearest neighbor (LMNN) method is a state-of-the-art algorithm. However, to compensate the LMNN's entangled data distribution due to high levels of appearance variations in unconstrained environments, DML's goal is to penalize violations of the negative pair distance relationship, i.e., the images with different labels, while being integrated with LMNN to model the distance relation between positive pairs, i.e., the images with the same label. The likelihoods of the input images, estimated using DML and LMNN metrics, are then weighted and combined for further analysis. Additionally, rather than using the k-nearest neighbor (k-NN) classification mechanism, we propose a verification mechanism that measures the correlation of the class label distribution of neighbors to reduce the false negative rate of positive pairs. From the experimental results, we see that DML can modify the relation of negative pairs in the original LMNN space and compensate for LMNN's performance on faces with large variances, such as pose and expression.
This study aims to compare and analyze the differences of emotional responses between two types of e-magazines published - one with cinemagraph images and another with general still images. To conduct this study, a total of nine pages were prepared with different contents according to each theme and samples of e-magazine with a total of nineteen sections of images were exposed to a total of thirty persons of subjects. Fifteen persons were assigned to the experimental group viewing the cinemagraph images, and other fifteen persons were assigned to the control group viewing the general still images. As a result of the experiment, the emotional responses of the experimental group and the control group were significantly different. Twenty-eight items of positive emotional responses out of forty-two items of the emotional responses were more found in the experimental group, and fourteen items of negative emotional responses affected the control group more. In the experimental group where the differences in the mean value and significant differences were found, negative emotional responses were not examined but fourteen positive emotional response items such as Loveliness, Merriness, Freshness, Activeness, Attractiveness, Powerfulness, Heartwarming, Joyfulness, Interesting, Confidence, Excitement, Cheerfulness, Humorousness, and Amazement were found; in the control group, positive emotional responses were not found but three items of negative emotional responses such as Ambiguousness, Stuffiness, and Boredom were found.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.4
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pp.751-762
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2021
This study aims to examine whether an increased disclosure has a positive impact on firm performance and whether the opposite impact of increased disclosure on firm performance can occur in certain conditions - high proprietary information and competition. The sample for this study consists of Indonesian firms listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX). The data were selected based on purposive sampling and panel data spanned eleven years (2006-2016). A panel GLS regression using moderated regression analysis (MRA) was adopted. The results of this study reveal that an increased disclosure has a positive effect on firm performance, but an increased disclosure has a negative impact on firm performance when proprietary information is high, and vice versa. Also, if the disclosure is increased, the negative impact of proprietary information on firm performance will get exacerbated in conditions where the competition level is high. The findings of this study suggest that, since the positive effect of continuously-increased disclosure on firm performance leads to the reversal (negative) impact when certain conditions occur (high proprietary information and competition), the level of disclosure quality is most likely to tap an 'optimal' point. In this regard, however, a broader investigation of all firms across countries still needs to be conducted.
Purpose: This paper aims to reveal similarities and differences in behaviors in negative consumer-brand relationships. Thus, we focused on consumer motivation which includes intensity and direction of behaviors. The motivation for negative customer behavior has been discussed in the context of brand hate, but there is only limited research that has tried to measure it using quantitative methods. We are trying to measure customers' motivation in negative consumer-brand relationships and reveal the relationship between in-field customers' negative behaviors. Research design, data, and methodology: We adopt Reactive-Proactive aggression to measure the motivation of customers' behaviors in a negative consumer-brand relationship. Also, to reveal the relationship between in-field behavior and customer aggression, we survey Korean game communities to reactive-proactive aggression and behaviors, whether they participate, in each observed behavior during the serial negative consumer movements that occurred in the Korean game industry. As a methodology, we run multinomial logistic regression. Results: We observed 9 behaviors in this case, and we found that reactive-proactive aggression is related to participation and motivation of these behaviors. Conclusions: We suggest the potential of reactive-proactive aggression as motivation for customers' complex negative behaviors. Based on this potential, we hope reactive-proactive aggression could be used to reveal similarities and differences in behaviors in negative consumer-brand relationships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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