The characteristics of organic films can be affected by the temperature of evaporation source because the temperature of evaporation source has an effect on substrate temperature during OLED fabrication process using the thermal evaporation. To investigate the characteristics of OLED devices fabricated by using thermally damaged organic films, I-V-L and half life-time in OLED devices fabricated with various substrate temperatures were measured. During emission layer(EML) evaporation, OLED devices with a structure of ITO(100 nm)/ELM200(50 nm)/NPB(30 nm)/$Alq_3$(55 nm)/LiF(0.7 nm)/Al(100 nm) were fabricated at various substrate temperatures(room temperature, $30^{\circ}C$, $40^{\circ}C$, and $50^{\circ}C$). The characteristics of current density and luminance versus applied voltage in OLED devices fabricated shows that many electrical currents flowed and high brightness appeared at low voltage, but that the lifetime of OLED devices dropped suddenly. This phenomenon explained that the crystallization of $Alq_3$ thin film appeared owing to the substrate heating during evaporation.
The bio signals essentially have different characteristics in each person. And the main purpose of automatic diagnosis algorithm based on bio signals focuses on discriminating differences of abnormal state from personal differences. In this paper, we propose automatic ECG diagnosis algorithm which discriminates normal heart beats from premature ventricular contraction using optimization of wavelet parameterization to solve that problem. The proposed algorithm optimizes wavelet parameter to let energy of signal be concentrated on specific scale band. We can reduce the personal differences and consequently highlight the differences coming from arrhythmia via this process. The proposed algorithm using ELM as a classifier show high discrimination performance between normal beat and PVC. From the experimental results on MIT-BIH arrhythmia database the performances of the proposed algorithm are 98.1% in accuracy, 93.0% in sensitivity, 96.4% in positive predictivity, and 0.8% in false positive rate. This results are similar or higher then results of existing researches in spite of small human intervention.
An accurate approach for diagnosis of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is presented in this paper. The presented technique efficiently classifies three subtypes of ADHD (ADHD-C, ADHD-H, ADHD-I) and typically developing control (TDC) by using only structural magnetic resonance imaging (MRI). The research examines structural MRI of the hippocampus from the ADHD-200 database. Each available MRI has been processed by a region-of-interest (ROI) to build a set of features for further analysis. The presented ADHD diagnostic approach unifies feature selection and classification techniques. The feature selection technique based on the proposed binary-coded genetic algorithm searches for an optimal subset of features extracted from the hippocampus. The classification technique uses a chosen optimal subset of features for accurate classification of three subtypes of ADHD and TDC. In this study, the famous Extreme Learning Machine is used as a classification technique. Experimental results clearly indicate that the presented BCGA-ELM (binary-coded genetic algorithm coupled with Extreme Learning Machine) efficiently classifies TDC and three subtypes of ADHD and outperforms existing techniques.
This study aims to investigate the factors influencing followers' continuous usage intention of twitter based on Elaboration Likelihood Model. In particular, central route(information itself) and peripheral route(twitterian's trustworthiness) are tested to reveal which has a more influential role in effecting the continuous usage intention of power-twitter. Furthermore, this study tests the relationship of users' attitude and continuous usage intention. The results indicate that argument quality, accuracy(central route), source expertise and source trustworthiness (peripheral route) have an influence on attitude. However, trustworthy on central route is not significant. Argument quality, trustworthy, accuracy(central route) and source expertise(peripheral route) have an influence on perceived usefulness. But source trustworthiness on peripheral is not significant. Attitude has an influence on perceived usefulness, and attitude and perceived usefulness both have an influence on perceived usefulness. In conclusion, central route is more influential than peripheral route in forming a positive attitude towards arguments, which in turn leads to the perception of twitter's usefulness, and in the end brings the continuous usage intention of twitter.
LEE, Jiwon;OH, Jae-Young;OH, Eunji;SHIN, Matthew Minsuk
유통과학연구
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제17권8호
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pp.5-14
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2019
Purpose - This study aims to proposes a conceptual framework to segment multi-national products based on a Chinese consumer's perception of multi-national products, to find the role of consumer ethnocentrism (CET) in country of origin (COO) effects for Chinese, and to figure out how different dimension of CET Effects on purchase intention developed market and home country. Research design, data and methodology - This study selected a 2×2×2 factorial design for the hypothesis test based on the product category × combination of manufactured type × Ethnocentrism level. This study distinguishes products between luxury (Burberry) and non-luxury (Nike) products and choose combination of manufactured type (Spain vs India/ Spain vs China) in order to perform comparative studies. A total of 223 Chinese participated in the experiment. After being exposed to each scenario, participants were asked to respond to questions about brand preference and purchase intention Results - Regarding to luxury made in developed country, it is worth that exposing COO information to low level of ethnocentrism consumers. Regarding to non-luxury product made in emerging country, it makes it worse when COO information to high level of ethnocentrism consumers. Lastly, regarding to non-luxury product, patriotic consumers prefer to purchase product made in home country.
정보사회로의 급격한 변화와 소비자들의 편리함에 대한 욕구의 증가로 최근 홈쇼핑은 새로운 유통환경을 창조하며 기업의 마케팅 활동과 소비자의 소비 구매 행태를 크게 변화시키고 있다. 이는 쌍방적 구조로 이루어져 있는 전형적인 직접마케팅 형태 중 하나로 일반 유통 구조와는 색다른 촉진 기법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 홈쇼핑의 대표적인 촉진기법 중 하나인 희소성 메시지의 광고효과를 살펴보는 바, 각각의 고/저관여 제품에 있어 두 유형의 희소성 메세지(주문 가능한 제품의 수량을 제한하는 주장, 제품의 주문 가능한 시간을 제한하는 주장)와 희소성 메세지가 포함되지 않은 광고 사이에 광고 효과에 차이가 있는지 비교 분석함으로 희소성 메시지의 광고효과를 살펴보고자 하였다. 카탈로그를 통한 실험 연구 결과, 저관여제품이나 고관여제품 모두에서 시간을 한정하거나 수량을 한정하는 희소성 메세지와 비희소성 메세지간에 소비자의 광고에 대한 태도나 광고상표에 대한 태도 및 구매의도에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 단지 시간을 한정하는 희소성 메시지는 유의한 차이를 보였으나 그 차이 역시 미미하였다. 이로써 카탈로그에서는 고관여제품, 저관여제품 모두에서 희소성 메세지의 광고 효과를 확인할 수 없었다. 따라서 카탈로그에서 희소성 메시지는 소비자에게 영향을 미칠만한 광고효과를 창출하지 못하므로 광고 효과를 강화시키는데는 적합한 수단이라고 볼 수 없으며, 희소성 메세지를 활용하는 것은 무의미함을 알 수 있었다. 저관여제품에서 희소성 메시지의 효과가 입증되지 못한 이유는 실험 매체로 이용한 카탈로그 자체가 Krugman(1965)이 주장한 저관여 정보처리 과정을 거치는 저관여 매체이기 때문이라 추측된다. 그리고 고관여 제품의 경우 시간을 한정하거나 수량을 한정하는 희소성 메시지의 비효과성이 입증된 것은 정교화 가능성 모델(ELM)에서 주장되는 연구와 일치함을 의미한다.
This paper proposes an integrated model of customer loyalty in the context of Internet shopping based on a review of two competing perspectives - transactional and relational views. The research model suggests that the usability and trust associated with an Internet shopping site are key determinants of customer loyalty. In this paper, factors such as promotion, ease of use/navigation, and purchase facilitation are posited as major determinants of usability. Trust, on the other hand, is assumed to be influenced by the quality of communication, social shopping service, and safety level associated with an Internet shopping site. This paper also asserts that the lack of consideration for individual differences is one of the key reasons for the inconsistent and mixed research findings in user acceptance literature. In this regard, the elaboration likelihood model (ELM) is considered to be appropriate referent theory as it may theoretically explain why a particular information technology (IT) related message has varying influences on different adopters. The research model comprising 11 hypotheses was derived from and validated through a survey involving 271 university students. The partial least square(PLS) method was used to test the suitability of the research model and its hypotheses. Overall, the results suggest that the usability and trust associated with an Internet shopping site play an important role in acquiring loyal customers. In particular, the user's Internet shopping involvement is found to moderate the relationship between trust and customer loyalty.
Based on the data representing four typical Korean pine forest types, the age structure, DBH distribution, species composition, and forking rule were systemically analyzed for old-growth Korean pine forest in Liangshui Nature Reserve, northeast China. The age structure of Korean pine trees was strongly uneven-aged with one dominated peak following normal distribution, and age of trees varied from 100 to 180 years within a stand. The DBH and height differences in same age class (20 years) varied from 28 cm~64 cm and 5 to 20 m, respectively. Many conifer and hard wood species, such as spruce, fir, costata birch, basswood, oak, and elm, were mixed with dominated trees of Korean pine. The canopy of the old-growth Korean pine forest can be divided into two layers, and differences of mean age and height between Layer I and Layer II were ranged 80~150 years and 7~13 m, respectively. The Weibull function was used to model the diameter distribution and performed well to describe size-class distribution either with a single peak in over-story canopy and inverse J-shape in under-story canopy for old-growth Korean pine stands. The forking height of Korean pine trees ranged from 16m to 24 m (mean 19.4 m) and tree age about 120 to 160 years old. The results will provide a scientific basis to protect and recover the ecosystem of natural old-growth Korean pine and also provide the model in management of Korean pine plantation.
최근 인공지능에 대중의 관심으로 인해, 인공신경망을 사용한 의료영상 처리가 학계와 산업계에서 관심이 커져가고 있다. 딥러닝을 이용한 컨볼루션 신경망은 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 것으로 증명되었다. 그러나 학습을 위해서는 고성능 H/W 플랫폼이 요구된다. 따라서 고차원의 많은 학습 샘플을 저사양 H/W 플랫폼에서 학습하는 것은 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 온라인 인공 신경망을 사용해 라즈베리파이에서 동작할 수 있는 실시간 신경망 알고리즘을 제안하고자 한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안된 방법은 실시간 학습이 가능함을 보여주었다.
This paper is an exploratory research to identify the structural model suitable for the fashion brand attitude effect process of VMD structural elements. Under the circumstances of severe competitiveness in price-conscious casual brand, we intended to find measurement model of VMD effect to establish plausible brand specific VMD strategy. Since VMD is regarded as one of marketing stimuli like advertising, we introduced Mackenzie, Lutz, and Belch(1986)'s advertising effect measurement model for the analysis. For the study, VMD structural elements were composed of controllable visual factors from store environment at the aspect of marketing strategy. As a result, the reciprocal mediation hypothesis model shows the best fit for the VMD stimuli. That is, under the cognition of interaction between VMD attitude and brand attitude, strategy must be considered to strengthen the attitude relation between VMD and brand. The second fit model was the dual mediation model which was adopted from Petty and Cacioppo's ELM. According to this, when you make use of VMD strategy, it is needed to consider both of affective and cognitive factors of VMD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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