Morphometric investigations of the leg characters of both sexes of brachypterous Korean N. lugens biotypes were made. Simple and multivariate statistical analyses revealed that the three N. lugens biotypes differed from one another. The amount of variation and segregation between and among the three biotype populations were approximated by the scatter plot diagrams based on the computed discriminant scores. The variables of leg characters provided the most significant segregations of three biotype populations, thus, categorizing the three biotypes as distinct intraspecific populations of N. lugens.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.48
no.3
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pp.281-301
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2014
This study aims to understand the characteristics of civil petitions and complaints within public libraries and to identify factors to the civil petitions. We develop a survey questionnaire for the goals based on the previous related studies and a pilot study with several open-ended interviews with public library users. Then we collect data using the questionnaire from 154 survey participants (public library users). The collected data are statistically analyzed by using factor analysis, canonical correlation analysis, and multiple linear regression analysis. The results show that there are two identified dependent factors, such as petition and complaint, and six independent factors, including librarian specialty, service convenience, and communication between librarians and users. Through a series of statistical analysis for identifying specific relationships between individual dependent factors and predictors, we discuss the characteristics of the library civil petitions and complaints, and the importance of a structural/relation-based approach to the library civil petition as a complimentary for the functional approach. Based on the results and discussions, we suggest several future research directions, including research on the relationship between the library civil petitions and library performances.
Dried Rehmannia Radix Preparat, produced in different geographic origins of Korea and China, were investigated for the trace element contents using X-ray fluorescence spectrometry. When the estimated data for 35 kind of elements including K, P, S, Cl, Si, Al, Fe, Sn, etc on 143 samples were analyzed by canonical discrimination technique, the average classification correct rate was 92.3% and the significance was less than 0.0001. In case of reducing the number of elements for statistic analysis from 35 to 8 and to 3, the correct rates were also reduced to 88.1% and to 84.6%. The correct rate for Chinese samples ranged from 94.6-96.0%, while those for Korean ranged from 72.5-89.9%.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.4
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pp.515-533
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2012
Industrial cluster is adopted as a key policy for the development of regional and national economies in many developed or under-developing countries. The industrial cluster is basically concerned with knowledge sharing and exchanges among diverse functions such as firms, research institutions, and universities in a regional or innovation-network context. Therefore, activities to promote knowledge sharing and exchanges in an industrial cluster become very important activities to reach to the original purpose of an industrial cluster. In this study, factors affecting performance of those activities to promote knowledge sharing and exchanges in an industrial cluster are defined and the effects are examined through empirical study. For this research, surveys on enterprisers and employees in industrial cluster were conducted and statistical analysis methods such as correlation analysis, multiple regression analysis, and canonical correlation analysis were adopted for analyses.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.19
no.5
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pp.92-103
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2015
Box-Wilson experimental design method, known as central composite design, is the design of any information-gathering exercises where variation is present. This method was devised to gather as much data as possible in spite of the low design cost. This method was employed to model the effect of mixing factors on several performances of 60 MPa high strength self compacting concrete and to numerically calculate the optimal mix proportion. The nonlinear relations between factors and responses of HSSCC were approximated in the form of second order polynomial equation. In order to characterize five performances like compressive strength, passing ability, segregation resistance, manufacturing cost and density depending on five factors like water-binder ratio, cement content, fine aggregate percentage, fly ash content and superplasticizer content, the experiments were made at the total 52 experimental points composed of 32 factorial points, 10 axial points and 10 center points. The study results showed that Box-Wilson experimental design was really effective in designing the experiments and analyzing the relation between factor and response.
This study was carried out to obtain the basic model to estimate damage degree from the correlation analysis between forest fire and site environment factors and to clarify the restoration trends thorough multi-temporal survey by observing species diversity followed by various treatments at damaged forest area over time. From the derived model, the damage degree of forest fire was higher in the area of dense coniferous stands composed of simple story at the elevation of about 100m and 200m, and on steeper slope area over 30 degree. As results of this study, fire damaged trees are needed to cut down and a mixed stand with deciduous and coniferous species from the same area is desirable for the future species composition on fire damaged forest. Thus, site characteristics, local species, and mixed stands are the main consideration to enhance the vegetation recovery.
Chun Bong-Kyung;Jin Hee-Jeong;Lee Pyung-Jun;Cho Hwan-Gue
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.33
no.2
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pp.143-153
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2006
Microarray which enables us to obtain hundreds and thousands of expression of gene or genotype at once is an epoch-making technology in comparative analysis of genes. First of all, we have to measure the intensity of each gene in an microarray image from the experiment to gain the expression level of each gene. But it is difficult to analyze the microarray image in manual because it has a lot of genes. Meta-gridding method and various auto-gridding methods have been proposed for this, but thew still have some problems. For example, meta-gridding requires manual-work due to some variations in spite of experiment in same microarray, and auto-gridding nay not carried out fully or correctly when an image has a lot of noises or is lowly expressed. In this article, we propose Hierarchical Grid Alignment algorithm for new methodology combining meta-gridding method with auto-gridding method. In our methodology, we necd a meta-grid as an input, and then align it with the microarray image automatically. Experimental results show that the proposed method serves more robust and reliable gridding result than the previous methods. It is also possible for user to do more reliable batch analysis by using our algorithm.
Face recognition has received a great deal of attention for the wide range of applications in real-world scenario. In this scenario, mismatches (so called heterogeneity) in terms of resolution and illumination between gallery and test face images are inevitable due to the different capturing conditions. In order to deal with the mismatch problem, we propose a local feature learning method using deep canonical correlation analysis (DCCA) for heterogeneous face recognition. By the DCCA, we can effectively reduce the mismatch between the gallery and the test face images. Furthermore, the proposed local feature learned by the DCCA is able to enhance the discriminative power by using facial local structure information. Through the experiments on two different scenarios (i.e., matching near-infrared to visible face images and matching low-resolution to high-resolution face images), we could validate the effectiveness of the proposed method in terms of recognition accuracy using publicly available databases.
The simplification and the searching trends of complex data which assumed relationship between predictor variables and object variables are one of primary objective of ecological research. This study was aimed to apply cononical analysis consisting of canonical correlation analysis and canonical variate analysis related to lichen vegetation and several environmental variables which are elevation, height on grond, exposure side and cover values. Data collected from the Duckyoo National Park in August 1985. Lichen species was ranked by eqivocation information theory with cover values. Canonical correlation analysis was applied to one data set both set both environmental variables and lichem family. In order to make two sets of data matrix the scale of position vector ordination was calculated from the vector scalar product for lichen species. Canonical variate analysis was applied to rearranged data which was made by interval class code for environmental variables. The sharpness values was calculated in frequency of cotingency tables and the dispersion profiles of each species in classes of environmental variables was designed to extract component values based on the decomposition of expected frequencies in contingency table. The results of canonical correlation analysis revealed canonical first correlation value 0.815(89%), and second correlation value 0.083(11%). Significance test showed that the hypothesis of joint mutuallity of canonical correlation is accepted (P>0.05). The relation between canonical score of vegetation variables and that of environmental variable indicated linear tendency.
Yoon, Hee-Geun;Choi, Su Jeong;Park, Seong-Bae;Park, Se-Young
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.23-28
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2015
본 논문에서는 한국어 트리플 생성 시스템의 정확도를 향상시키기 위한 distant supervision 기반의 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 기존의 많은 패턴 기반의 트리플 생성 시스템에는 distant supervision의 기본 가정으로 인해 다수의 오류 패턴이 발생할 여지가 크다. 기존의 연구에서는 오류 패턴을 제거하기 위하여 발생 빈도, 공기 횟수 등의 통계에 기반하여 간접적으로 신뢰도를 측정하였다. 본 논문에서는 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 의미 유사도를 측정함으로써 통계에 기반한 방법보다 더 정확한 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 비지도 학습 방법인 워드임베딩을 활용하여 어휘의 의미를 학습하고, 이들 사이의 유사도를 측정한다. 한국어 패턴과 영어 프로퍼티의 어휘 불일치 문제를 해결하기 위하여 정준상관분석을 활용하였다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 신뢰도 측정 방법은 통계 기반의 방법에 비해 정확률이 9%나 더 높은 트리플 집합을 생성함을 보여주어, 의미 유사도를 반영한 신뢰도 측정이 기존의 통계 기반 신뢰도 측정보다 고품질 트리플 생성에 더 적합함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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