The purpose of this study was to identify university students' attitude to the foodservice attributes in their contribution to the selection or a fast food restaurant. Among 300 subjects, 214 were used in the analysis. The frequencies, Descriptives, ANOVA and t-test were used for the statistical analyses in this study. The findings from this study were as follows: firstly, there were no significant differences in the importance (or salience) of the foodservice attributes between the three different types of fast food restaurant. Secondly, there were no significant differences in the foodservice attributes between the means of the importance and salience for each of the selected fast food restaurants. Thirdly, there were no significant differences in the foodservice attributes in determining between the three types of fast food restaurant. Fourthly, there were no significant differences for the foodservice attributes between the mean importance (or salience) and universal mean for each of the selected fast food restaurants. Finally, the results of this study could provide some insight into the type of marketing strategies that may be successfully used by marketers who manage fast food restaurants.
Tian, Qing;Sun, Heyang;Ma, Chuang;Cao, Meng;Chu, Yi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1721-1737
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2020
Human apparent age estimation has become a popular research topic and attracted great attention in recent years due to its wide applications, such as personal security and law enforcement. To achieve the goal of age estimation, a large number of methods have been pro-posed, where the models derived through the cumulative attribute coding achieve promised performance by preserving the neighbor-similarity of ages. However, these methods afore-mentioned ignore the geometric structure of extracted facial features. Indeed, the geometric structure of data greatly affects the accuracy of prediction. To this end, we propose an age estimation algorithm through joint feature selection and manifold learning paradigms, so-called Feature-selected and Geometry-preserved Least Square Regression (FGLSR). Based on this, our proposed method, compared with the others, not only preserves the geometry structures within facial representations, but also selects the discriminative features. Moreover, a deep learning extension based FGLSR is proposed later, namely Feature selected and Geometry preserved Neural Network (FGNN). Finally, related experiments are conducted on Morph2 and FG-Net datasets for FGLSR and on Morph2 datasets for FGNN. Experimental results testify our method achieve the best performances.
해양기본지리정보(Marine Geographical Framework Data)는 해양의 여러 정보 중에서 지형(Topography) 및 경계(Boundary) 등에 관한 기초적인 지리정보(Graphical and Attribute Data)로서 국토공간데이타기반실(National Spatial Data Infrastructure)의 기본지리정보(Framework data)를 구성하고 있다. 본 연구에서는 사용자 및 전문가 조사를 통하여 기존자료의 구축 및 활용현황, 관련분야의 기술환경, 해외사례 등을 조사·분석하고, 구축될 해양기본지리정보의 활용방안 및 유지관리방안 등을 고려하여 해양기본지리정보의 항목(item)을 선정하였다 선정된 항목을 기초로 시범제작(pilot production)을 실시하고 이 과정에서 나타난 일부 문제점을 제시하였다. 해양을 보존·관리하기 위해서는 다양한 정보를 유기적으로 구축, 관리 및 공급할 수 있는 지리정보시스템(GIS)의 중요성은 계속 커질 것이다. 따라서 본 연구에서 제시된 해양기본지리정보는 해양수산관련 정보화시스템과 인터넷 등 다양한 분야에서 활용될 것이다.
대부분의 기계학습 방법들은 이산형의 데이타를 학습에 사용되는 데이타의 형식으로 요구하고 있다. 따라서 연속형 데이타의 경우는 기계학습 방법들을 적용하기 전에 그 데이타를 이산형으로 바꾸어 주는 과정이 필요하다. 이러한 이산화 과정은 그 중요성에 비하여 상대적으로 관련 연구가 미비한 수준이다. 따라서 이 논문은 정보이론을 사용하여 연속형 자료를 이산형의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각 애트리뷰트의 값들이 목적 애트리뷰트에 제공하는 정보의 량을 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 이용하여 계산하였으며, 각 애트리뷰트마다 제공하는 정보의 손실을 최소화할 수 있는 이산화 경계선을 계산하였다. 본 논문이 제안한 방법의 성능을 ID3 와 신경망 알고리즘을 사용하여 기존의 이산화 방법들과 비교하였으며 거의 대부분 우수한 정확성을 보였다.
The purpose of this study is to examine consumers increased interest pertaining to the structural elements of the triangular gimbap. Through an investigation of their importance by attribute and the attribute's partial value, the preference of the triangular gimbap was obitained. The survey was conducted with a panel of two hundred and one university students, from January 7, 2013 to January 14, 2013. In order to achieve an optimal production of the triangular gimbap, the survey consists of 8 profiles with an orthogonal design for cross-validity authorization and reliability of the model. The statistical data analyses use SPSS/WIN 20.0 for the conjoint analysis. The results of this study indicate that the triangular gimbap, with 30% brown rice, mixed stuffing, weight of 100 grams, and a price of 800 won was selected. It is an estimation that new customers will be attracted to the triangular gimbap that consists of a variety of rice and stuffing.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.137-143
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2020
The purpose of this study is to analyze the structural relationship among advertising attribute, advertising attitude, product attitude and purchase intention in YouTube advertising. The survey subjects to achieve the purpose of this study were selected the group of 300 students who have been watching YouTube VOD once more and are attending in three universities that are located in Seoul, Gyeonggi and Chungnam. Data processing was done with SPSS 23 for frequency analysis, Cronbach's α analysis. Also, AMOS 18 was used for confirmatory factor analysis and structural equation model analysis. information, irrtation and individuality affect viewers' advertisement attitude, their product attitude and purchasing intent, among advertisement attributes of e-sports items perceived by viewers of YouTube's e-sports videos with the insertion of advertisements that cannot be skipped in the middle of the video.Therefore, the similarity between the video and the advertised product or brand should be taken into account when producing advertisements inserted in the YouTube video, and a more positive advertising effect can be achieved when advertisement can be carried out reflecting the characteristics of the target viewers.
Monitoring is the most important part of the construction and operation of the embankment dams. Applied instruments in these dams should be determined based on dam requirements and specifications. Instruments selection considered as one of the most important steps of monitoring plan. Competent instruments selection for dams is very important, as inappropriate selection causes irreparable loss in critical condition. Lack of a systematic method for determining instruments has been considered as a problem for creating an efficient selection. Nowadays, decision making methods have been used widely in different sciences for optimal determination and selection. In this study, the Multi-Attribute Decision Making is applied by considering 9 criteria and categorisation of 8 groups of geotechnical instruments. Therefore, the Analytic Hierarchy Process and Multi-Criteria Optimisation and Compromise Solution methods are employed in order to determine the attributes' importance weights and to prioritise of instruments for embankment dams, respectively. This framework was applied for a rock fill with clay core dam. The results indicated that group decision making optimizes the selection and prioritisation of monitoring instruments for embankment dams, and selected instruments are reliable based on the dam specifications.
도시녹지공간의 수목은 체계적이고, 신속한 관리를 함으로써 인간에게 더 많은 혜택을 부여한다. 현재 도시 녹지공간에 있어서의 수목관리의 방법론적인 방안을 고려해 볼 때 수목관리의 유지관리를 위한 자료의 수집과 처리, 첨단 System을 활용한 관리체계가 극히 미흡한 실정이다. 이를 위해서는 먼저 녹지자원 관리를 위한 효율적이고 체계적인 자료의 수집 및 처리와 합리적인 분석과정이 필요하며 그 다음으로 이러한 자료를 토대로 하여 적절한 도시녹지공간에 있어서의 수목관리를 효율적으로 처리할 수 있는 시스템과 그 활용이 필요하다. 이러한 시스템으로 본 연구에서는 최근 여러 분야에서 이용되고 있는 GIS을 이용하여 도시녹지관리모델을 제시하고 이를 통하여 그 효율성을 극대화하였다.
Purpose There is much information in customer reviews, but finding key information in many texts is not easy. Business decision makers need a model to solve this problem. In this study we propose a multi-topic sentiment analysis approach using Latent Dirichlet Allocation (LDA) for user-generated contents (UGC). Design/methodology/approach In this paper, we collected a total of 104,039 hotel reviews in seven of the world's top tourist destinations from TripAdvisor (www.tripadvisor.com) and extracted 30 topics related to the hotel from all customer reviews using the LDA model. Six major dimensions (value, cleanliness, rooms, service, location, and sleep quality) were selected from the 30 extracted topics. To analyze data, we employed R language. Findings This study contributes to propose a lexicon-based sentiment analysis approach for the keywords-embedded sentences related to the six dimensions within a review. The performance of the proposed model was evaluated by comparing the sentiment analysis results of each topic with the real attribute ratings provided by the platform. The results show its outperformance, with a high ratio of accuracy and recall. Through our proposed model, it is expected to analyze the customers' sentiments over different topics for those reviews with an absence of the detailed attribute ratings.
소프트웨어 개발 생산성과 질을 개선하기 위한 재사용 접근 방법들과 이들을 지원하는 라이브러리 시스템들이 개발되었다. 이들 시스템들은 재사용 컴포넌트들을 효과적으로 분류, 저장, 검색, 이해하기 위해 다양한 방법을 적용한다. 그러나, 라이브러리 시스템들의 수가 증가할 때, 시스템들을 분류하고 그들의 속성을 비교/분석하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 재사용 라이브러리 시스템들을 분류하기 위한 기준을 제시한다. 제시된 기준들은 컴포넌트의 속성을 코드화 하는 패싯(facet)과 속성(attribute) 기반 분류 방법의 결합에 의해 정의된다. 제안된 분류 기준에 대한 유용성을 보이기 위해, 컴포넌트 분류 방법과 응용 도메인에 기초한 대표적인 라이브러리 시스템들이 선택되고, 제안된 기준에 의해 분류된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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