These days, getting a gob is emerging as a hot social issue, and specialized sites offering job information are rapidly increasing. On the contrary of quantitative increase, job information sites have lots of problems with respect to satisfying customer's needs. This study is designed to explore web-site service quality factors in job information site, and relationship among characteristic web service quality, customer satisfaction, relationship quality and reuse intention. In this study we found that customer satisfaction is prior to relationship quality, which decide long-term customer relationship. And also, Trust which is one of the relationship quality and customer satisfaction affect customers reuse intent respectively. This study also found that characteristic service quality in related to job information site can be composed of four factors such as delivery of information, customization, web design and interaction. Delivery of information, web design and interaction affect trust, and web design and interaction affect customer satisfaction. And also relationship quality is prior to reuse intention.
We have fuzzy hypotheses testing from Bayesian statistics with ideas from fuzzy sets theory to generalize Bayesian methods both for samples of fuzzy data and for prior distributions with non-precise parameters. Appling the principle of agreement index, the posterior odds ratio in the favor of hypotheses $H_0$ is equal to product of the fuzzy odds ratio and the fuzzy likelihood ratio. If the Posterior odds ratio exceeds the grade judgement, we accept the hypothesis $H_0$ for the degree.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.195-200
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2002
We consider the Bernoulli two-armed bandit problem. It is well known that the my optic strategy is optimal when the prior distribution is concentrated at two points in the unit square. We investigate several cases in the unit square whether the my optic strategy is optimal or not. In general, the my optic strategy is not optimal when the prior distribution is not concentrated at two points in the unit square.
본 논문에서는 Burr Type-X 분포하에서 stress-strength 의 신뢰도를 추정하는 데 사용되어지는 비정보적 사전분포들을 개발하는 것이다. 개발된 reference 사전분포가 first order matching 사전분포가 된다는 것이 밝혀졌으며, 또한 matching 사전분포하에서 사후분포의 타당성을 밝혔다. 소표본하에서, 고전적 포함확률들이 주여져 있다.
The Bayesian networks methods provide an efficient tool for performing information fusion and decision making under conditions of uncertainty. This paper proposes Bayes estimators for the system effectiveness in energy saving of the wireless sensor networks by use of the Bayesian method under the non-informative prior knowledge about means of active and sleep times based on time frames of sensor nodes in a wireless sensor network. And then, we conduct a case study on some Bayesian estimation models for the system energy saving effectiveness of a wireless sensor network, and evaluate and compare the performance of proposed Bayesian estimates of the system effectiveness in energy saving of the wireless sensor network. In the case study, we have recognized that the proposed Bayesian system energy saving effectiveness estimators are excellent to adapt in evaluation of energy efficiency using non-informative prior knowledge from previous experience with robustness according to given values of parameters.
The ammunition allocation problem is a Multi-objective optimization(MOO) problem, maximizing fill-rate of multiple user troops and minimizing transportation time. Recent studies attempted to solve this problem by the prior preference articulation approach such as goal programming. They require that all the preference information of decision makers(DM) should be extracted prior to solving the problem. However, the prior preference information is difficult to implement properly in a rapidly changing state of war. Moreover they have some limitations such as heavy cognitive effort required to DM. This paper proposes a new ammunition allocation model based on more reasonable assumptions and uses an interactive MOO method to the ammunition allocation problem to overcome the limitations mentioned above. In particular, this article uses the GDF procedure, one of the well-known interactive optimization methods in the MOO liter-ature, in solving the ammunition allocation problem.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권3호
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pp.661-671
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2003
The Bayes factors with improper noninformative priors are defined only up to arbitrary constants. So, it is known that Bayes factors are not well defined due to this arbitrariness in Bayesian hypothesis testing and model selections. The intrinsic Bayes factor by Berger and Pericchi (1996) and the fractional Bayes factor by O'Hagan (1995) have been used to overcome this problems. This paper suggests intrinsic priors for testing the equality of two lognormal means, whose Bayes factors are asymptotically equivalent to the corresponding fractional Bayes factors. Using proposed intrinsic priors, we demonstrate our results with real example and a simulated dataset.
웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포, 웨이블릿 계수에 대한 분산 등의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.
일반적으로 영상내의 중요한 정보는 객체 영역에 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 양방향 반올림 필터를 이용한 객체 영역 우선 전송 기법을 제안한다. 제안한 방법은 양방향 반올림 필터에 의해 객체 영역을 추출한 후, SPIHT를 이용한 부호화시 객체 영역의 웨이브릿 계수들을 우선 전송함으로써 짧은 시간내에 영상내 중요 정보들이 다른 정보들 보다 빨리 복원되도록 한다. 따라서 매우 낮은 비트율에서 영상내의 중요 정보를 파악할 수 있어, 인터넷상에서 사용자가 영상을 검색할 경우 보다 빨리 중요한 정보를 파악하여 계속적인 전송 여부를 판단할 수 있기 때문에 검색 시간과 검색 효율을 개선시킬 수 있다.
As libraries strive to improve their services, many have expressed interest in implementing new technologies. One such technology is metaverse, a virtual-reality space that enables social activities using avatars. However, implementing this technology can be challenging when many librarians are unfamiliar with the concept. This study aimed to investigate how librarians' prior experiences with metaverse influence their expectations and potential use of the technology in libraries. Interviews with a total of 18 librarians were conducted. The study findings reveal that librarians had different conceptualizations of metaverse, regardless of prior experience. However, librarians had different thoughts on the potential use of metaverse for libraries dependent on prior experience. Regarding thoughts on potential use, the librarians who had non-experience running metaverse programs suggested ideas in expanding and trying out new services within metaverse. The librarians who had experience running metaverse programs, on the other hand, suggested focusing on transferring the existing services that are currently being provided in the library to metaverse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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