Recent advances in technology are evolving to enable individuals to perform various activities necessary for their lives, without being constrained by physical, temporal, and spatial constraints. The online services and experiences that originated from solving the discomfort in the actual offline space have created the newness that can only be experienced in the digital world and furthermore uniquely new experiences in actual space as well. While many previous studies have suggested several interpretations of unique individual behaviors in virtual environments, a recent research approaches virtuality as an interesting perspective of the change of thinking style. Virtuality is defined as how far apart we are from everyday reality, and if the individual faces a situation far from reality, the psychological distance of the individual becomes distant and ultimately leads to the thinking style of high construal level. Otherwise, it is said to have a relatively low construal level of thinking style. In this study, I try to confirm the virtual distance as the role of psychological distance in new virtual contexts. Simultaneously considering temporal distance, which are most used in psychological distance, and virtual distance based on virtuality, this study tries to find whether the effect of virtual distance on product attitude is the same as that of temporal distance and check the relationship between virtual distance and temporal distance in the context of consumers' product evaluations depending on product information type.
COVID-19의 장기화에 따라 상당 기간 원격강의가 이어질 것으로 예상되는 현실에서 원격강의 품질과 학습자 만족에 영향을 미치는 요인에 관한 연구는 반드시 필요하다. 본 연구의 목적은 원격강의품질(시스템품질, 정보품질, 서비스품질, 상호작용품질)과 자기효능감 및 학습자 만족의 관계를 알아보고, 원격강의의 효과적인 운영을 위한 이론적, 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 원격강의 수강 대학생을 대상으로 설문조사가 이루어졌으며 197개의 설문지를 실증분석에 사용하였다. 수집된 데이터의 분석을 위해 SPSS 25.0과 AMOS 21.0을 이용하였다. 그 결과; 첫째, 원격강의품질(시스템품질, 정보품질, 서비스품질, 상호작용품질)은 자기효능감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째로, 원격강의품질(시스템품질, 정보품질, 서비스품질, 상호작용품질)은 학습자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기효능감은 학습자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 본 연구의 시사점과 한계점을 제시하였다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.
Distance learning is becoming recognized as the key to meeting the needs of more people on more subjects with cost-effective way. The purpose of this paper was to review the literature and current information related to distance education. The topics include, the characteristics of distance education, definitions of distance education, various applications of distance education, and needs of distance education in our society. This paper focused on lastest technologies of distance education such as two-way videoconferencing, e-mail, and on-line classroom. Suggestions for the effective implementation in our educational environments that include, proper teacher training and as an interactivity of the distance education program were discussed.
Edit distance metrics are widely used for many applications such as string comparison and spelling error corrections. Hamming distance is a metric for two equal length strings and Damerau-Levenshtein distance is a well-known metrics for making spelling corrections through string-to-string comparison. Previous distance metrics seems to be appropriate for alphabetic languages like English and European languages. However, the conventional edit distance criterion is not the best method for agglutinative languages like Korean. The reason is that two or more letter units make a Korean character, which is called as a syllable. This mechanism of syllable-based word construction in the Korean language causes an edit distance calculation to be inefficient. As such, we have explored a new edit distance method by using consonant normalization and the normalization factor.
Purpose With the development of Social Network Service(SNS) and mobile devices, many companies have been using the Facebook as a Word-of-Mouth(WOM) channel. This study examines the effects of psychological distance and message type on WOM using the Facebook's real messages. And the moderating effect of the message type on the relationship between psychological distance and WOM was also analyzed. Design/methodology/approach A content analysis was used as a research method. A total 7,483 messages were collected from 50 companies' Facebook Fanpage (based on the ranking of socialbakers.com) and content analysis was conducted using human coding. As the influencing variables, the message type and psychological distance and the number of 'Likes', 'Share', and 'Comment' were used as the dependent variable. The R3.4.4 was used to perform descriptive statistics, cross-tab analysis, and analysis of variance(ANOVA). Findings First, a larger proportion of Facebook messages have close psychological distance for all message types(information, advertisement, event, and customer relationship). Second, 'Like' and 'Comment' number were significantly higher in messages of close psychological distance. Third, the effects of psychological distance on 'Like', 'Share', and 'Comment' number were different according to message type. However, 'advertisement' message type had significantly more numbers for all WOMs('Like', 'Share', and 'Comment') in messages with close psychological distance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.529-536
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2006
Investigators use either Euclidean distance or volume of a simplex defined composed of data points as agreement index to measure chance-corrected agreement among observers for multivariate interval data. The agreement coefficient proposed by Um(2004) is based on a volume of a simplex and does not depend on the variables' measuring units. We consider a comparison of Um(2004)'s agreement coefficient with others based on two unit-free distance measures, Pearson distance and Mahalanobis distance. Comparison among them is made using hypothetical data set.
The optimum convolutional error correction codes for recently standardized Feher-patented quadrature phase-shift keying (FQPSK-B) modulation are proposed. We utilize the continuous phase modulation characteristics of FQPSK-B signals for calculating the minimum Euclidean distance of convolutional coded FQPSK-B signal. It is shown that the Euclidean distance between two FQPSK-B signals is proportional to the Hamming distance between two binary data sequence. Utilizing this characteristic, we show that the convolutional codes with optimum free Hamming distance is the optimum convolutional codes for FQPSK-B signals.
In this paper, we propose a feature extraction method based on Bhattacharyya distance for multiclass problems. The Bhattacharyya distance provides a valuable information in determining the effectiveness of a feature set and has been used as separability measure for feature selection. Recently, a feature extraction algorithm hat been proposed for two normally distributed classes based on Bhattacharyya distance. In this paper, we propose to expand the previous approach to multiclass cases. Experiment results show that the proposed method compares favorably with the conventional methods.
This paper concerns the rate of convergence in the multidimensional normal approximation of functional of Gaussian fields. The aim of the present work is to derive explicit upper bounds of the Kolmogorov distance for the rate of convergence instead of Wasserstein distance studied by Nourdin et al. [Ann. Inst. H. Poincar$\acute{e}$(B) Probab.Statist. 46(1) (2010) 45-98].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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