Purpose - This research aims to investigate the effects that the selection of oriental medicine cosmetics and brand asset attributes have on consumers' economic, emotional and social values in order to shed light on the forms and characteristics of consumption within the globally developing oriental medicine cosmetics market, and in the end positively verify how such perceived values affect purchase intention. In addition, it proposes research outcomes by comparing the differences between national and cultural consumer purchase behavior based on the comparisons of consumer groups in South Korea and China, the major markets for oriental medicine cosmetics. Research design, data, and methodology - Based on advanced research a total of 9 hypotheses were designed and questionnaires consisting of 16 questions to identify six major variables were conducted. Research was carried out centered on Seoul, South Korea, and its surrounding metropolitan area as well as Beijing and Shanghai, China, and a total of 577 sets of significant data were collected. A comparison analysis was then conducted on the data from 285 Koreans and 292 Chinese. A regression analysis and path analysis were also carried out based on a structural equation model to suggest results. Results - Research results show brand value assets had a more crucial impact on consumers' perceived value than consumer selection of oriental medicine cosmetics, while emotional value had a bigger effect on purchase intension than social or economic values. For Chinese consumers in particular, social, economic and emotional values affected purchase intention, while emotional value was the most crucial factor for Korean consumers. Conclusions - With oriental medicine cosmetics, brand characteristics and images that helped express emotional desire proved to be more effective in marketing than the performance aspect of cosmetics, including their functions and ingredients. In the end, products that highlight individual desire and emotion should be introduced instead of those that emphasize price, functions and social characteristics in order to expand the global market of oriental medicine cosmetics.
Seo, Yongjin;Jo, Jun Young;Kim, Hyeon Soo;Go, Youngkeun;Kim, Chum-Soo
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.3
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pp.382-391
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2019
The naval combat system is a distributed system in which various subsystems are integrated and operated together. The integrated management system(IMS) is a software system for systematically and consistently managing the application software which control and operate various devices in such a combat system. Since the malfunction or failure of such an IMS can disable the entire combat system, the IMS is more important than other application software of the combat system. In this paper, we propose a method to guarantee the stable and correct operation of the combat system. To this end, we propose a redundancy scheme composed of one leader and several followers so as to tolerate the failure situation of the IMS. We also propose a leader selection algorithm to select a new leader when the leader fails and can no longer perform its role. To verify the validity of the study, we verify the fault tolerance behavior of the system and the accuracy of the leader selection algorithm.
Feature Selection is one of methods to improve the classification accuracy of data in the field of machine learning. Many feature selection algorithms have been proposed and discussed for years. However, the problem of finding the optimal feature subset from full data still remains to be a difficult problem. Bio-inspired algorithms are well-known evolutionary algorithms based on the principles of behavior of organisms, and very useful methods to find the optimal solution in optimization problems. Bio-inspired algorithms are also used in the field of feature selection problems. So in this paper we proposed new improved bio-inspired algorithms for feature selection. We used well-known bio-inspired algorithms, Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO), to find the optimal subset of features that shows the best performance in classification accuracy. In addition, we modified the bio-inspired algorithms considering the prior importance (prior relevance) of each feature. We chose the mRMR method, which can measure the goodness of single feature, to set the prior importance of each feature. We modified the evolution operators of GA and PSO by using the prior importance of each feature. We verified the performance of the proposed methods by experiment with datasets. Feature selection methods using GA and PSO produced better performances in terms of the classification accuracy. The modified method with the prior importance demonstrated improved performances in terms of the evolution speed and the classification accuracy.
The purpose of this paper is to design high-order (or radial) surface gradient coil (SGC), which can provide multi-dimensional spatial selection. Although the spatial Selection with High-Order gradienT (SHOT) can provide a 2-D selection with only one selective RF pulse, the high-order gradient pro- duced by conventional cylindrical-shape coils has not been clinically useful due to the large selection size caused by the limited radial gradient intensity. However, by using the proposed high-order SGCs located near the imaging region, the size of volume selection can be reduced to a clinically useflll size of 1-2 cm in diameter by applying stronger radial gradient field with much less gradient driving power. So far radial SGCs have been designed by using the field component method and may cause distortion in the selection shapes. In this paper, by using the target field approach for the coil design, selected volumes became almost circular. A 40 cm-by-40 cm $z^2$_surface gradient coil has been designed and implemented by using the target field approach. Phantom and volunteer studies have been performed Experimental results using spatially localized MRI show good agreement to the theoretically predicted behavior.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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1994.09a
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pp.209-216
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1994
Rock mass classifications have played an indispensable role in underground construction for several decades. An important issue in rock mass classifications is the selection of the parameters of greatest significance. There appears to be no single parameter that can fully describe a jointed rock mass for underground construction design. In this paper. We find some problems shen applied rock mass classification for underground construction in domestic, analyze the most significant parameters and parameters correlation influencing the behavior of a rock mass, and suggest the Simplied Rock Mass Rating system based on RMR method for effective underground supports.
The turn-off behavior of the GTO Thyristor by its nature differs very much from that of other power f semiconductor switching devices. So canful attention should be paid in designing the GTO snubber circuit. This paper presents the effect of turn-off snubber circuit elements on the switching characteristics of the GTO, and describes considerations and criteria for the selection of the snubber component values.
The study of lake pollution problems is often related to the dynamic behavior of phosphorus. Several phosphorus models are available that may be suitable to study these problems. Depending on the the management objectives and data availability, some models may be more appropriate than others. Criteria are defined to help modelers choose the most appropriate total phosphorus models for different lakes. These criteria consider in-lake processes such as sediment feedback, stratification, and algal uptake and recycle.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.11a
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pp.479-484
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2000
The reliable estimation of the system parameters and the accurate prediction of the system behavior are important to design tunnel safely and economically. Therefore, the back analysis using the field measurements data is useful to evaluate the geotechnical parameter for tunnel. In the back analysis method, the selection of initial value and uncertainty of field measurements influence significantly on the analysis result. In this paper, to overcome uncertainty of field measurements, we performed the back analysis using the displacement data gained at each step of excavation and support.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.1108-1115
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2003
This paper Introduces a method to automate process design using Case Based Reasoning technique. A case is represented hierarchically through functional requirement, behavioral model, and process mechanism model Specifically, a case retrieval algorithm to use function and behavior, case adaptation method to use hierarchical case representation, and a machine selection method are presented.
In order to determine procedures for a, pp.opriate model selection of technological growth curves, numerous time series that were representative of growth behavior were collected according to data characteristics. Three different growth curve models were fitted onto data sets in an attempt to determine which growth curve models achieved the best forecasts for types of growth data. The analysis of the results gives rise to an a, pp.oach for selecting a, pp.opriate growth curve models for a given set of data, prior to fitting the models, based on the characteristics of the goodness of fit test.
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