This study aims at examining how male college students' extent of mass media exposure affects their sociocultural attitude toward appearance and appearance orientation. It also investigates how these variables show difference depending on the individual's self-efficacy. For the study, data were collected from 397 male students by means of stratified random sampling. The results are as follows: 1. Male college students 'sociocultural attitude toward appearance was shown in two factors of appearance internalization and appearance awareness. Appearance orientation was shown in two factors of interest in appearance and interest in body weight. 2. Male college students were exposed to mass media in order of videos, movies, TV entertainment shows, music and movie magazines. The influence of video media was strong. 3. Male college students' extent of mass media exposure exerted indirect influence through sociocultural attitude toward appearance rather than exerting direct influence on appearance orientation. 4. Male college students' appearance orientation varied depending on the extent of self-efficacy, and higher self-efficacy showed higher appearance orientation and appearance attitude. Especially the group with higher self-efficacy showed higher appearance attitude when the extent of exposure to mass media increased.
The Blu-ray Disc Recordable-Triple Layer (BD-R TL) media is considered as one of strong candidates for archival application among optical media formats, due to its large capacity. However, the long-term stability and degradation aspect have not been fully understood yet for BD-R TL media. Thus, the BD-R TL media were recorded at full tracks and analyzed by the random-symbol error rate (R-SER) measurement at different recording layers and recording positions after the accelerated aging test to understand its long-term stability. Finally, the general degradation aspect of BD-R TL media was discussed to improve the long-term stability.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.26-32
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2020
There are many airline customer evaluation data, but they are insufficient in terms of predicting customer satisfaction in practice. In particular, they are generally insufficient in case of verification of data value and development of a customer satisfaction prediction model based on customer evaluation data. In this paper, airline customer satisfaction analysis is conducted through an experiment of correlation analysis between customer evaluation data provided by Google's Kaggle. The difference in accuracy varied according to the three types, which are the overall variables, the top 4 and top 8 variables with the highest correlation. To build an airline customer satisfaction prediction model, they are applied to three classification algorithms of Random Forest, SVM, DNN and conduct a classification experiment. They are divided into training data and verification data by 7:3. As a result, the DNN model showed the lowest accuracy at 86.4%, while the SVM model at 89% and the Random Forest model at 95.7% showed the highest accuracy and performance.
본 논문에서는 비화특성을 가진 새로운 FEC(Forward Error Correction) 부호기법으로 RCNC (Random Connection Node Convolutional) 부호화방식을 소개한다. 최근의 무선통신시스템은 다양한 멀티미디어 데이터 서비스를 하고 있다. 이러한 시스템은 전송 중 발생한 오류에 대한 정정 능력과 더불어 인증 사용자의 접근에 대한 비화 특성이 중요시된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 RCNC 부호화 방식은 전송 중 발생한 에러에 대한 오류 정정 기능을 가지면서, 전송데이터에 대한 비화성질을 부가하여 허용된 사용자 이외에는 접근이 불가능하도록 하는 암호화 특성을 가진다는 점이다. 본 논문에서는 RCNC 부호화 기법의 동작과 특성을 설명하고 있으며, 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 에러 정정 능력과 사용자 접근 허용정도를 검증하였다.
HiperLAN/2(High performance radio Local Area Network)에서의 MAC(Media Access Control)프로토콜은 TDMA/TDD(Time Division Multiple Access/Time Division Duplex)기반으로 동작하며, 단말은 RCH(Random CHannel) 구간을 통해 채널 경쟁에서 성공함으로써 데이터 전송 기회를 획득한다. 그러므로 AP(Access Point)는 각 RCH에서 단말들의 채널요청메시지의 성공 및 충돌수에 따라, 다음 프레임에서 최적의 RCH 개수를 동적으로 할당할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 HiperLAN/2에서의 성능향상을 위해 충돌과 성공을 고려하여 RCH(Random CHannel)수를 고정적인 값만큼 증감하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 처리율과 접속지연 관점에서 분석하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.81-88
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2023
In the present scenario, enormous amounts of data are produced every second. These data also contain private information from sources including media platforms, the banking sector, finance, healthcare, and criminal histories. Data mining is a method for looking through and analyzing massive volumes of data to find usable information. Preserving personal data during data mining has become difficult, thus privacy-preserving data mining (PPDM) is used to do so. Data perturbation is one of the several tactics used by the PPDM data privacy protection mechanism. In Perturbation, datasets are perturbed in order to preserve personal information. Both data accuracy and data privacy are addressed by it. This paper will explore and compare several perturbation strategies that may be used to protect data privacy. For this experiment, two perturbation techniques based on random projection and principal component analysis were used. These techniques include Improved Random Projection Perturbation (IRPP) and Enhanced Principal Component Analysis based Technique (EPCAT). The Naive Bayes classification algorithm is used for data mining approaches. These methods are employed to assess the precision, run time, and accuracy of the experimental results. The best perturbation method in the Nave-Bayes classification is determined to be a random projection-based technique (IRPP) for both the cardiovascular and hypothyroid datasets.
Purpose - The existing marketing studies using Social Network Analysis have assumed that network structure variables are time-invariant. However, a node's network position can fluctuate considerably over time and the node's network structure can be changed dynamically. Hence, if such a dynamic structural network characteristics are not specified for virtual goods purchase model, estimated parameters can be biased. In this paper, by comparing a time-invariant network structure specification model(base model) and time-varying network specification model(proposed model), the authors intend to prove whether the proposed model is superior to the base model. In addition, the authors also intend to investigate whether coefficients of network structure variables are random over time. Research design, data, and methodology - The data of this study are obtained from a Korean social network provider. The authors construct a monthly panel data by calculating the raw data. To fit the panel data, the authors derive random effects panel tobit model and multi-level mixed effects model. Results - First, the proposed model is better than that of the base model in terms of performance. Second, except for constraint, multi-level mixed effects models with random coefficient of every network structure variable(in-degree, out-degree, in-closeness centrality, out-closeness centrality, clustering coefficient) perform better than not random coefficient specification model. Conclusion - The size and importance of virtual goods market has been dramatically increasing. Notwithstanding such a strategic importance of virtual goods, there is little research on social influential factors which impact the intention of virtual good purchase. Even studies which investigated social influence factors have assumed that social network structure variables are time-invariant. However, the authors show that network structure variables are time-variant and coefficients of network structure variables are random over time. Thus, virtual goods purchase model with dynamic network structure variables performs better than that with static network structure model. Hence, if marketing practitioners intend to use social influences to sell virtual goods in social media, they had better consider time-varying social influences of network members. In addition, this study can be also differentiated from other related researches using survey data in that this study deals with actual field data.
지하의 비균일성이 지하탐사레이다(GPR) 신호에서 금속관 탐지에 미치는 영향을 수치계산으로 조사하였다. 지하의 비균일성을 모델링하기 위해서 연속적인 랜덤 매질(CRM) 생성기법을 도입하였고, GPR 신호의 전자기 모의계산을 위해 유한차분시간영역(FDTD)법을 구현하였다. 랜덤 비균일 지하에 대한 상대 유전율 분포의 표준편차와 상관길이의 변화에 따라 매설된 금속관의 GPR 신호를 수치 모의계산으로 비교하였다. 지하의 비균일성이 증가함에 따라 지하 클러터의 영향으로 인하여 매설관에 의한 GPR 신호가 심하게 왜곡되었다.
뇌의 신호는 관측 대상의 상태 및 관측 위치에 따라 신호가 다양하게 변화하기 때문에 연구하기 쉽지 않다. 본 연구에서는 사람이 수면 전에 수행한 일이 수면 중에 미치는 영향을 분석하는 실험을 수행한다. 이를 위해서, EEG와 fMRI 장비로 피실험자의 뇌의 신호를 획득하고 분석한다. 시간에 따라 변화하는 뇌 신호를 분석하기 위해서 conditional random fields를 이용한다. 피실험자는 수면 전에 미로 찾기 게임과 얼굴 찾기 게임을 수행하며, 이 중 하나의 게임만 성공할 수 있다. 주어진 게임에 성공하면 이에 대한 보상을 받는다. 그리고 피실험자는 EEG와 fMRI 장비에서 수면을 취한다. 수면 중 깊은 잠으로 분류되는 N3상태에 도달하면, 얼굴 찾기를 성공한 그룹에서는 수면 전에 얼굴 찾기를 수행하는 동안 활성화 됐던 뇌의 영역이 미로 찾기를 성공한 그룹보다 상대적으로 유의미하게 활성화되는 것을 알 수가 있었다. 반대로 미로 찾기 성공 그룹에서도 같은 현상이 발생하였다.
The influence of fluorophor, scatterer, absorber in turbid materials by light scattering were interpreted for the scattered fluorescence intensity and wavelength, it is studied the molecular property by laser induced fluorescence spectroscopy. It can be found that the effects of optical property are penentrated in scattering media by the optical $parameters({\mu}s$, ${\mu}a$, ${\mu}t$, ${\gamma}$, ${\rho})$. The value of scattering coefficient ${\mu}s$ is large appeared by means of the increasing particles of scattering, it can be found that the slope appears exponentially as a function of distance from laser source to detector. It may also utilize in designing the best model for oil chemistry, laser medicine and application of medical engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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