The purpose of this study was to analysis how perceived beauty service quality, perceived value influenced on purchase intention of customers. Moreover, this study was suggested strategic solutions for beauty managers and employees to build efficient marketing strategies in order to maximize customer satisfaction. For research method, SPSS 12.0 program was used and for the accuracy of precision of a measuring instrument reliability test was applied. And then simple and multiple regression analysis were performed to examine the effects of independent variables to dependent variables to dependant variables. The results of this study were five folds: the higher perceived service quality of beauty service was, the higher perceived value, satisfaction, word-of-mouth, and intention of revisiting were; the higher perceived value was, the better satisfaction, word-of-mouth, and intention of revisiting were; technical service quality was single most important factor affecting influence on perceived value, satisfaction, word of mouth, intention of revisiting, and functional service quality and physical service quality were listed second and third.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.14
no.1
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pp.138-146
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2008
Purpose: The first responder's role during a cardiac arrest scene is to initiate CPR. The AHA has recognized and included the first responder's role for improving the survival rate of cardiac arrest patients. Health personnel working in nursing, emergency care, dental hygiene, radiology, and ocular optics frequently confront sudden cardiac arrest while working. This study was to identify the relationship between the educational experience and recognition with the level of knowledge about CPR for college students. Method: Five hundred forty college students enrolled in the department of nursing science, radiological technology, ocular optics, emergency medical technician, or dental hygiene in Daejeon city were surveyed. The tool used was CPR knowledge developed by the authors based on a literature review including 2005 AHA's CPR guideline. Result: The higher educational experience of CPR was, the higher the level of knowledge. The knowledge of the students in nursing or emergency medical technician was higher than students in dental hygiene, radiology, and ocular optics. Conclusion: CPR class should be included in the curriculum for college students in order to improve their accuracy as a first responder to cardiac arresting patients.
In this paper, characteristics of the motions of a human arm are investigated experimentally. When the conditions of the target point are restricted, human adjusts its trajectory and velocity pattern of the arm to fit the conditions skillfully. The purpose of this work is to examine the characteristics of the trajectory, velocity pattern, and the size of the duration in the following cases. First, we examine the case of point-to-point motion. The results are consistent with the minimum jerk theory. However, individual differences in the length of the duration can be observed in the experiment. Second, we examine the case which requires accuracy of positioning at the target point. It is found that the velocity pattern differs from the bell shaped pattern explained by the minimum jerk theory, and has its peak in the first half of the duration. When higher accuracy of the positioning is required, learning effects can be observed. Finally, to examine the case which requires constraint of the arm posture at the target point, we conduct experiments of a human trying to grasp a cup. It is considered that this motion consists of two steps : one is the positioning motion of the person in order to start the grasping motion, the other is the grasping motion of the human's hand approaching toward the cup and grasping it. In addition, two representative velocity patterns are observed : one is the similar velocity pattern explained in the above experiment, the other is the velocity pattern which has its relative maximum in the latter half of the duration.
The large-scale power system blackouts have indicated that conventional protection relays that based on local signals cannot fit for modern power grids with complicated setting or heavily loaded-flow transfer. In order to accurately detect various faulted lines and improve the fault-tolerance of wide-area protection, a novel multi-section weighed fault matching and detecting algorithm is proposed. The real protection vector (RPV) and expected section protection vectors (ESPVs) for five fault sections are constructed respectively. The function of multi-section weighed fault matching is established to calculate the section fault matching degrees between RPV and five ESPVs. Then the fault degree of protected line based on five section fault degrees can be obtained. Two fault detecting criterions are given to support the higher accuracy rate of detecting fault. With the enumerating method, the simulation tests illustrate the correctness and fault-tolerance of proposed algorithm. It can reach the target of 100% accuracy rate under 5 bits error of wide-area protections. The influence factors of fault-tolerance are analyzed, which include the choosing of wide-area protections, as well as the topological structures of power grid and fault threshold.
Nondispersive infrared CO2 gas sensor was developed after the simulation of optical cavity structure and assembling the optical components: IR source, concave reflectors, Fresnel lens, a hollow disk, and IR detectors. By placing a hollow disk in front of reference IR detector, the output voltages are almost constant value, near to 70.2 mV. The absorbance of IR light, Fa, shows the second order of polynomial according to ambient temperatures at 1,500 ppm. The differential output voltages and the absorbance of IR light give a higher accuracy in estimations of CO2 concentrations with less than ± 1.5 % errors. After implementing the parameters that are dependent upon the ambient temperatures in microcontroller unit (MCU), the measured CO2 concentrations show high accuracies (less than ± 1.0 %) from 281 K to 308 K and the time constant of developed sensor is about 58 sec at 301 K. Even though the estimation errors are relatively high at low concentration, the developed sensor is competitive to the commercial product with a high accuracy and the stability.
NUI(Natural User Interface) allows users to directly interact with surrounding digital devices using their voices or body motions without additional input/output interface devices. Our study has been carried out on human users who play a tangible game with body motions in the NUI-applied smart space. ECG was measured for 60 seconds duration before and after playing the game to determine user stress levels, and the measured signals were analyzed through an improved Random Forest algorithm. In order to experiment by a supervised learning, users additionally input whether or not the user felt stress. Moreover, the improved algorithm showed 1.04% higher accuracy than existing algorithm.
Purpose The purpose of this study is to explore the optimal trading frequency which is useful for stock price prediction by using deep learning for charting image data. We also want to identify the appropriate time for accurate forecasting of stock price when performing pattern analysis. Design/methodology/approach In order to find the optimal trading frequency patterns and forecast timings, this study is performed as follows. First, stock price data is collected using OpenAPI provided by Daishin Securities, and candle chart images are created by data frequency and forecasting time. Second, the patterns are generated by the charting images and the learning is performed using the CNN. Finally, we find the optimal trading frequency patterns and forecasting timings. Findings According to the experiment results, this study confirmed that when the 10 minute frequency data is judged to be a decline pattern at previous 1 tick, the accuracy of predicting the market frequency pattern at which the market decreasing is 76%, which is determined by the optimal frequency pattern. In addition, we confirmed that forecasting of the sales frequency pattern at previous 1 tick shows higher accuracy than previous 2 tick and 3 tick.
Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the tokenizer in natural language processing for customer satisfaction in sentiment analysis. Methods: In this study, a supervised learning-based tokenizer Mecab-Ko and an unsupervised learning-based tokenizer SentencePiece were used for comparison. Three algorithms: Naïve Bayes, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree were selected to compare the performance of each tokenizer. For performance comparison, three metrics: accuracy, precision, and recall were used in the study. Results: The results of this study are as follows; Through performance evaluation and verification, it was confirmed that SentencePiece shows better classification performance than Mecab-Ko. In order to confirm the robustness of the derived results, independent t-tests were conducted on the evaluation results for the two types of the tokenizer. As a result of the study, it was confirmed that the classification performance of the SentencePiece tokenizer was high in the k-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithms. In addition, the Decision Tree showed slightly higher accuracy among the three classification algorithms. Conclusion: The SentencePiece tokenizer can be used to classify and interpret customer sentiment based on online reviews in Korean more accurately. In addition, it seems that it is possible to give a specific meaning to a short word or a jargon, which is often used by users when evaluating products but is not defined in advance.
In this study, one of the complicated geotechnical problem, compression index was predicted by a artificial neural network method of Levenberg-Marquardt (LM) algorithm. Predicted values were compared and evaluated by the results of the Back Propagation (BP) method, which is used extensively in geotechnical engineering. Also two different results were compared with experimental values estimated by verified experimental methods in order to evaluate the accuracy of each method. The results from experimental method generally showed higher error than the results of both artificial neural network method. The predicted compression index by LM algorithm showed better comprehensive results than BP algorithm in terms of convergence, but accuracy was similar each other.
Ku, Min-Su;Kim, Jeong-Suk;Kang, Ik-Soo;Park, Jin-Hyo;Lee, Jong-Hwan;Kim, Ki-Tae
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.6
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pp.852-858
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2010
Recently, the high-tech industries, such as aerospace industry, auto industry, and electronics industry, are growing up considerably. Because of that, high machining accuracy and productivity of precision parts have been required. The tooling system is important part in the machining center. HSK tooling system is more suitable than BT tooling system for that of high speed machining center. It is because static stiffness and machining accuracy of HSK tooling system are higher than those of BT tooling system. In this paper, stress distribution characteristics of the HSK tooling System is analyzed according to the spindle speed. In order that, the mechanism and the force amplification principle of HSK tooling system are analyzed. The HSK tooling system is modelled by using a 3D modeling/design program. Then stress distribution characteristics of HSK tooling system are analyzed according to spindle speed by using the finite element analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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