This paper empirically examines the effect of government R&D support on the performance of the firm in Korea. In particular, we examine to what extent the government R&D support affected the firm's exploratative performance. Using a novel dataset combining patent information with national government R&D funding data and firm performance indicators from 2005-2008, we construct and run an empirical model where a firm's exploratative activity, measured by a firm patenting in a different field, is a function of the government R&D support a firm receives. The empirical results show that the government R&D support has a positive effect on the firm's exploratative activity. Especially, this effect is stronger for the small and medium size firms, while large firms are relatively relying on their own R&D funding for exploration. This result indicates that the government needs to focus more on R&D funding for small and medium size firms, if it wants more exploratative outcomes to enhance potential resources for economic development.
Feature tracking in video frame sequences has suffered from the instability and the frequent failure of feature matching between two successive frames. In this paper, we propose a robust 2D feature tracking method that is stable to long video sequences. To improve the stability of feature tracking, we predict the spatial movement in the current image frame using the state variables. The predicted current movement is used for the initialization of the search window. By computing the feature similarities in the search window, we refine the current feature positions. Then, the current feature states are updated. This tracking process is repeated for each input frame. To reduce false matches, the outlier rejection stage is also introduced. Experimental results from real video sequences showed that the proposed method performs stable feature tracking for long frame sequences.
Conventional case-based reasoning (CBR) does not perform efficiently for high volume dataset because of case-retrieval time. In order to overcome this problem, some previous researches suggest clustering a case-base into several small groups, and retrieve neighbors within a corresponding group to a target case. However, this approach generally produces less accurate predictive performances than the conventional CBR. This paper suggests a new hybrid case-based reasoning method which dynamically composing a searching pool for each target case. This method is applied to diagnose for the heart disease dataset. The results show that the suggested hybrid method produces statistically the same level of predictive performances with using significantly less computational cost than the CBR method and also outperforms the basic clustering-CBR (C-CBR) method.
Kim, Yoon-Young;Kim, Jin-Hyuk;Park, Yurim;Shrestha, Pratik;Kwon, Hee-Jung;Kim, Chun-Gon
Composites Research
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v.29
no.1
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pp.1-6
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2016
Low-speed impact was localized on a stiffened composite structure, using 4 FBG sensors with 100 kHz-sampling rate interrogator and devised localization algorithm. The composite specimen consists of a main spar and several stringers, and the overall size of the specimen's surface is about $0.8{\times}1.2m$. Pre-stored reference data for 247 grid locations and 36 stiffener locations are gathered and used as comparison target for a random impact signal. The proposed algorithm uses the normalized cross-correlation method to compare the similarities of the two signals; the correlation results for each sensor's signal are multiplied by others, enabling mutual compensation. 20 verification points were successfully localized with a maximum error of 43.4 mm and an average error of 17.0 mm. For the same experimental setup, the performance of the proposed method is evaluated by reducing the number of sensors. It is revealed that the mutual compensation between the sensors is most effective in the case of a two sensor combination. For the sensor combination of FBG #1 and #2, the maximum localization error was 42.5 mm, with average error of 17.4 mm.
To isolate a novel gene for antibacterial peptide, an inducible clone(BmInc8) was selected by differential screening strategy from Bombyx mori cDNA library prepared from lavae injected with Escherichia coli. This clone contained a cDNA insert of 564 nucleotides and encoded 59 amino acids with an apparent molecular mass of 6.3 kDa. The cDNA sequence of BmInc8 had 61.2% identity compared to that of the bactericidin from Manduca sexta and also the deduced amino acids sequences from this insert had 65% identity compared to that of the cecropin D peptide Hyalophora cecropia. The transient expression assay of this insert using prokaryotic expression vector system revealed that the expressed peptide displayed the antibacterial activity. The cDNA sequence was deposited in GenBank under the accession number U30289.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.99-99
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2018
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
Focusing on the situation where there are not many actual users of VR / AR, this study, from the viewpoint of technology adoption and use, explores the adoption-and-use process of AR contents that can be easily accessed by using smartphones. As a result, the factors influencing the necessity of AR contents were 'enjoyment' and 'satisfaction', and other factors, such as 'innovativeness', 'the experience of using similar media', and 'the number of AR usage', did not have significant impact on the necessity of AR contents. In addition, as a result of verifying level differences in 'enjoyment', 'satisfaction' and 'necessity' according to the experience of using AR content, only the 'enjoyment' and 'satisfaction' showed that there are differences. In other words, it can be interpreted that the users in their 20s actively use AR content only when they expect to have fun and satisfaction. To sum up, this study can provide an important implication for understanding the tendency of early AR content users' perception and usage behavior.
Hot water extracts of Chlorella capsulata(CCE) is a biological response modifier (BRM) which exhibits neuronal differentiation activity. The effect of CCE on the growth of nerve cells, PC12 was observed as follows: The viable cell density in adding CCE was increased up to 2.5 times, compare to that in no addition. The neurite of the cells was also lengthened up to 40 $\mu\textrm{m}$ longer than 5 $\mu\textrm{m}$ in no addition. The number of neurite-bearing cells were about four times higher than that in no addition.
The purpose of this study was to examine the ambivalence of adult children to their elderly parents. 410 adult children who married and having alive mother or father were included. First, direct measurement for asking ambivalence was developed and the relationship between direct and indirect measurements of ambivalence was tested. Next, the influences of parental, children, and relational characteristics on ambivalence were examined. Nine items were selected as direct measurement of ambivalence through the exploratory factor analysis and item response theory. The relationship between direct measure and indirect measure was from .543(p<.000) to r=.625(p<.000) based on gender and generation. The effects of indirect ambivalence on conflict was bigger than direct one for both sons and daughters and the influences of direct measurement on intimacy and relational satisfaction were bigger than indirect one. In case of sons, caregiving obligation was the biggest predictor on ambivalence for mothers and value differences was on ambivalence for fathers. For daughters, age of self was the biggest predictor on ambivalence for mothers and age of fathers was the one for fathers. These results were discussed on the meanings of ambivalence for elderly mothers and fathers in Korea comparing with Chinese and Western cultures.
This study is discussing with respect to the access sector for terrorism response based on the thinking and methodology of complex systems theory, which is mainly used in many disciplines today to effectively respond to complex multi-environment change its purpose there. As a result, Butterfly Effect, fractal & self-similarity, self-organization, emergence, coevolution, edge of chaos the applicability of the corresponding field of terrorism through the complex system theory as metaphorical will be able to navigate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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