Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.6
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pp.991-998
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2009
This paper deals with directivity forecasting of time series which is useful for futures trading in stock market. Directivity forecasting of time series is to forecast whether a given time series will rise or fall at next observation time point. For directional forecasting, we consider time regression model and ARIMA model. In particular, we study two statistics, intra-model and extra-model deviation and then show usefulness of intra-model deviation.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.12
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pp.109-117
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2015
In this paper, we proposed error-reducing method to source or measure a current or voltage for LED in the I-V characteristic analysis system using a digital signal processor (DSP). this method has the advantage of reducing a non-linear circuit error and random error. random error can be reduced using recursive averaging technique and non-linear circuit error can be reduced using 2rd polynomial regression calibration parameters fitting with measured sample data. it corrects measured error of IR, VR, VF1, VF2, VF3 of LED using calibration parameters. experimental results show that can be performed with about 0.017~0.043% accuracy.
This paper dealt with the influence of experimental error generated inevitably during performing experiments on the granular soil behaviour analysis selecting Lade's Single Work-Hardening constitutive model. Several isotropic compression-expansion tests and a series of drained conventional triaxial tests with various confining pressures for Baekma river sands were performed and the values of parameters for the above model were determined using computer program developed for this study based on regression analysis. By finding the range of the upper and lower bound for deviator stress and volumetric strain versus axial strain dependant on the increase and decrease of the standard deviation from mean value of parameters, sensitivities of all the parameters were examined. Practical use of program to determine the parameters and capability to predict the behaviour of granular soil by Lade's Single Work -Hardening model verified.
The purposes of this study was to identify relationship among self-efficacy, incivility, career identity and professionalism in nursing students. The subjects were 320 junior and senior nursing students from four colleges in Gyeonggi-do. As a result of the study, the average self-efficacy was 3.90 points, incivility was 2.36 points, career identity was 2.64 points, and nursing professionalism was 3.63points. Professionalism of nursing students was positively correlated self-efficacy, career identity, but nursing professionalism was negatively correlated incivility. The predictors on nursing professionalism were self-efficacy, incivility, career identity and rudeness. These variables have explanatory power of 16.3% on nursing professionalism. Therefore, specific strategies are needed to reduce the rudeness experienced in clinical practice and change in the curriculum to increase the career identity of nursing students.
The purpose of this study is to recover the CIE XYZ tristimulus values of original colors from scanner output signals, and to reproduce true colors on the monitor. The process of this study is composed of three steps; scanner characterization, chromatic adaptation transformation, and color space transformation between and sRGB. Especially, in the process of recovery, scanner stimuli were obtained accurately by dividing the non-linear photometric response curve into two parts. As the result of test to EPSON Expression 1680 scanner, the average color difference between true and recovered XYZ for 228 target colors, 22 test neutrals, and 36 test colors were 1.49, 0.97, and 1.42 $\Delta$$E_{UV}$ *, respectively. With the transformation from illuminant D50 to illuminant D65, the input signals to sRGB monitor were predicted. Finally, it could be found that displayed colors with predicted input signals were very consistent with true colors. with true colors.
This paper explored the characteristics of the interannual sea surface temperature (SST) variability in the equatorial Pacific by analyzing the simulated data from a newly coupled general circulation model (CGCM). The CGCM simulates well the realistic ENSO variability as well as the mean climatologies including SST, seasonal cycle, precipitation, and subsurface structures. It is argued that the zonal gradient of SST in the equatorial Pacific is responsible for the over-energetic SST variability near the equatorial western boundary in the model. This variability could also be related to the strong westward propagation of SST anomalies which resulted from the enhanced the zonal advection feedback. The simple two-strip model supports this by sensitivity tests. Analysis of the relationship between zonal mean thermocline depth and NINO3 SST index suggested that the ENSO variability is controlled by the recharge-discharge oscillator of the model. The lead-lag regression result reveals that heat buildup process in the western equatorial Pacific associated with the increase of the barrier layer thickness (BLT) is a precedent condition for El $Ni\widetilde{n}o$ to develop.
The purpose of this study is to simulate the suitable space of parking lots for Mass traffic instigating facilities in Pusan. After the suitable scale of parking lots estimate using GPSS, one of the Queue Simulation, with the average arriving time and the average parking time at parking lots, the formula is simulated by the Regression model to relate a total floor area and the suitable number of parking lots. The improved criteria or present parking lots is needed to prevent the unnecessary vehicles and improve the efficiency of land use. The suitable scale of parking lots estimate just with the state of using the parking lots in this study. but it is necessary to consider land use, traffic condition, commercial area etc.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.12
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pp.6387-6394
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2013
This study examined the relationship between the critical thinking disposition and problem solving ability as well as the influencing factors the problem solving ability in nursing students. The data was collected from 422 nursing students of 4 colleges and analyzed using the SPSS/WIN 18.0 program. The mean score of the critical thinking disposition was $3.42{\pm}0.42$ and the problem solving ability was $3.84{\pm}0.50$. A significant positive correlation was observed between the critical thinking disposition and problem solving ability. Multiple regression analysis showed that the predictors of the problem solving ability were the critical thinking disposition and interpersonal relationship. These findings suggest that there is a need to increase the critical thinking disposition and problem solving ability in nursing students. These results should be reflected in an evaluation and development of the curriculum and learning method.
We consider the missing covariates problem in generalized estimating equations(GEE) model. If the covariate is partially missing, GEE can not be calculated. In this paper, we study the performance of 7 imputation methods to handle missing covariates in GEE models, and the properties of GEE estimators are investigated after missing covariates are imputed for ordinal data of repeated measurements. The 7 imputation methods include i) Naive Deletion ii) Sample Average Imputation iii) Row Average Imputation iv) Cross-wave Regression Imputation v) Carry-over Imputation vi) Bayesian Bootstrap vii) Approximate Bayesian Bootstrap. A Monte-Carlo simulation is used to compare the performance of these methods. For the missing mechanism generating the missing data, we assume ignorable nonresponse. Furthermore, we generate missing covariates with or without considering wave nonresp onse patterns.
The main purpose of this study is to examine the relationship between the safety awareness and safety practice behavior of the college students. We carried out a questionnaire survey that was targeted at 294 college students from November 1st to November 20th, 2014. Data collected were analyzed with SPSS 18.0 statistical program. Analysis methods were t-test, one way ANOVA, Scheffe test, Pearsons correlation coefficient, and Stepwise multiple regression analysis. The findings are as follows. Safety awareness point was an average of 177.5 points which was higher levels. Area showing the highest safety awareness was safety from fire. Safety practice behavior was an intermediate level of an average 63.3 points. Also, there was a positive correlation between safety awareness and safety practice behavior(r=.595. P<.01). The results of this study implies that we need the safety training program for the safety awareness of college students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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