KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.4
no.3
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pp.27-42
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1984
The complexity and expensiveness of water resources projects have made optimum operation and design by computer-based techniques of increasing interest in recent years. Water resources problems in real world need many decisions under numerous constraints. In addition there are nonlinearities in the state and return function. This mathematical and technical troublesome must be overcome so that the optimum operation polices are determined. Then traditional dynamic optimization method encountered two major-cruxes: variable discretization and appearance of constraints. Even several recent methods which based on the Differential Dynamic Programming(DDP) have some difficulties in handling of constraints. This paper has presented New DDP which is applicable to multi-reservoir control. It is intended that the method suggested here is superior to abailable alternatives. This belief is supported by analysis and experiments(New DDT does not suffer course of dimensionality and requires no discretization and is able to handle easily all constraints nonlinearity).
This paper investigates the user selection problem of successive zero-forcing precoded multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) downlink systems, in which the base station and mobile receivers are equipped with multiple antennas. Assuming full knowledge of the channel state information at the transmitter, dirty paper coding (DPC) is an optimal precoding strategy, but practical implementation is difficult because of its excessive complexity. As a suboptimal DPC solution, successive zero-forcing DPC (SZF-DPC) was recently proposed; it employs partial interference cancellation at the transmitter with dirty paper encoding. Because of a dimensionality constraint, the base station may select a subset of users to serve in order to maximize the total throughput. The exhaustive search algorithm is optimal; however, its computational complexity is prohibitive. In this paper, we develop two low-complexity user scheduling algorithms to maximize the sum rate capacity of MU-MIMO systems with SZF-DPC. Both algorithms add one user at a time. The first algorithm selects the user with the maximum product of the maximum column norm and maximum eigenvalue. The second algorithm selects the user with the maximum product of the minimum column norm and minimum eigenvalue. Simulation results demonstrate that the second algorithm achieves a performance similar to that of a previously proposed capacity-based selection algorithm at a high signal-to-noise (SNR), and the first algorithm achieves performance very similar to that of a capacity-based algorithm at a low SNR, but both do so with much lower complexity.
Cosmetics retailers would benefit from studies that examine which shopping-mall attributes can be manipulated to favorably affect consumer satisfaction and revisit intention at Internet. The purposes of this study were (1) to examine the dimensionality of shopping-mall attribute for cosmetics retailers, (2) to determine which dimensions of shopping-mall attribute were significant predictors of consumer satisfaction and revisit intention and (3) to find out the moderating effect of consumer satisfaction through shopping-mall attributes on revisit intention to buy cosmetics across the types of shopping-mall at Internet (i.e., total mall and specialty mall). Data were collected from 209 online cosmetic shoppers among high school girls. Factor analysis identified five dimensions of shopping-mall attributes at Internet, such as Convenience, Price, Loading speed, Sales promotion, and Service. Only two dimensions(i.e., convenience and service) were significant predictors of online shopper satisfaction in both total mall and specialty mall. The moderating effect of consumer satisfaction on revisit intention was significant in both two mall types at Internet. For total mall, price was a significant predictor through consumer satisfaction on revisit intention, while loading speed was a significant predictor directly on revisit intention for specialty mall. In light of the major findings, this study sets forth strategic implications for consumer satisfaction and revisit intention to buy cosmetics in the setting of electronic commerce.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.8
no.3
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pp.105-112
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1983
This paper discribes technique of the recursive restoration for the images degraded by linear space invariant blur and additive white Gaussian noise. The image is characterized statistically by tis mean and correlation function. An exponential autocorrelation function has been used to model neighborhood model. The vector model was used because of analytical simplicitly and capability to implement brightness correlation function. Base on the vector model, a two-dimensional discrete stochastic a 12 point neighborhood model for represeting images was developme and used the technique of moving window processing to restore blurred and noisy images without dimensionality increesing, It has been shown a 12 point neighborhood model was found to be more adequate than a 8 point pixel model to obtain optimum pixel estimated. If the image is highly correlated, it is necessary to use a large number of points in the neighborhood in order to have improvements in restoring image. It is believed that these result could be applied to a wide range of image processing problem. Because image processing thchniques normally required a 2-D linear filtering.
Scarabino, Ana;Sainz, Mariano Garcia;Bacchi, Federico;Delnero, J. Sebastian;Canchero, Andres
Wind and Structures
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v.23
no.1
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pp.1-18
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2016
This work experimentally and numerically analyzes the flow configurations and the dynamic wind loads on panels of rectangular L/h 5:1 cross section mounted on a structural frame of rectangular bars of L/h 0.5:1, corresponding to a radar structure. The fluid dynamic interaction between panels and frame wakes imposes dynamic loads on the panels, with particular frequencies and Strouhal numbers, different from those of isolated elements. The numerical scheme is validated by comparison with mean forces and velocity spectra of a panel wake obtained by wind tunnel tests. The flow configuration is analyzed through images of the numerical simulations. For a large number of panels, as in the radar array, their wakes couple in either phase or counter-phase configurations, changing the resultant forces on each panel. Instantaneous normal and tangential force coefficients are reported; their spectra show two distinct peaks, caused by the interaction of the wakes. Finally, a scaled model of a rectangular structure comprised of panels and frame elements is tested in the boundary layer wind tunnel in order to determine the influence of the velocity variation with height and the three-dimensionality of the bulk flow around the structure. Results show that the unsteady aerodynamic loads, being strongly influenced by the vortex shedding of the supporting elements and by the global 3-D geometry of the array, differ considerably on a panel in this array from loads acting on an isolated panel, not only in magnitude, but also in frequency.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.7
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pp.32-40
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2003
An experimental research has been carried out for flow visualizations of the shock wave/turbulent boundary-layer interaction control utilizing the aeroelastic flaps, Spark shadowgraphs, kerosene-lampblack tracings for the surface streakline pattern, and interference fringe patterns over a thin oil-film applied at the downstream of the shock interactions have been obtained , Effects of variation of the shapes and thicknesses of the flaps are tested, and all the results are compared to the solid-wall reference case without flow-control mechanism , From the qualitative observation of the variation of skin friction utilizing the interference fringe patterns over the silicone oil-film, a strong spanwise variation of the skin friction with a narrow and long region of separation has been noticed near the centerline behind the shock structure, which phenomenon demonstrate a strong three-dimensionality of the shock interaction flows, Influence of the shape of the cavity under the flaps to the shock interaction is also tested, and it is observed that the shape of the cavity is not negligible.
Chin, Yit Siew;Taib, Mohd Nasir Mohd;Shariff, Zalilah Mohd;Khor, Geok Lin
Nutrition Research and Practice
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v.2
no.2
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pp.85-92
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2008
The present study was conducted to develop a Multi-dimensional Body Image Scale for Malaysian female adolescents. Data were collected among 328 female adolescents from a secondary school in Kuantan district, state of Pahang, Malaysia by using a self-administered questionnaire and anthropometric measurements. The self-administered questionnaire comprised multiple measures of body image, Eating Attitude Test (EAT-26; Gamer & Garfinkel, 1979) and Rosenberg Self-esteem Inventory (Rosenberg, 1965). The 152 items from selected multiple measures of body image were examined through factor analysis and for internal consistency. Correlations between Multi-dimensional Body Image Scale and body mass index (BMI), risk of eating disorders and self-esteem were assessed for construct validity. A seven factor model of a 62-item Multi-dimensional Body Image Scale for Malaysian female adolescents with construct validity and good internal consistency was developed. The scale encompasses 1) preoccupation with thinness and dieting behavior, 2) appearance and body satisfaction, 3) body importance, 4) muscle increasing behavior, 5) extreme dieting behavior, 6) appearance importance, and 7) perception of size and shape dimensions. Besides, a multidimensional body image composite score was proposed to screen negative body image risk in female adolescents. The result found body image was correlated with BMI, risk of eating disorders and self-esteem in female adolescents. In short, the present study supports a multi-dimensional concept for body image and provides a new insight into its multi-dimensionality in Malaysian female adolescents with preliminary validity and reliability of the scale. The Multi-dimensional Body Image Scale can be used to identify female adolescents who are potentially at risk of developing body image disturbance through future intervention programs.
This paper proposes a pre-processing method and a dimensional reduction method in the analysis of shopping carts where there are many correlations between variables when dividing the types of consumers in the agri-food consumer panel data. Cluster analysis is a widely used method for dividing observational objects into several clusters in multivariate data. However, cluster analysis through dimensional reduction may be more effective when several variables are related. In this paper, the food consumption data surveyed of 1,987 households was clustered using the K-means method, and 17 variables were re-selected to divide it into the clusters. Principal component analysis and factor analysis were compared as the solution for multicollinearity problems and as the way to reduce dimensions for clustering. In this study, both principal component analysis and factor analysis reduced the dataset into two dimensions. Although the principal component analysis divided the dataset into three clusters, it did not seem that the difference among the characteristics of the cluster appeared well. However, the characteristics of the clusters in the consumption pattern were well distinguished under the factor analysis method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.173-182
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2022
In this paper, we propose a machine learning model that can prevent fraudulent transactions in advance and interpret them using the XAI approach. For the experiment, we collected a real data set of 12,258 mobile phone sales posts from Joonggonara, a major domestic online C2C resale trading platform. Characteristics of the text corresponding to the post body were extracted using Doc2vec, dimensionality was reduced through PCA, and various derived variables were created based on previous research. To mitigate the data imbalance problem in the preprocessing stage, a complex sampling method that combines oversampling and undersampling was applied. Then, various machine learning models were built to detect fraudulent postings. As a result of the analysis, LightGBM showed the best performance compared to other machine learning models. And as a result of SHAP, if the price is unreasonably low compared to the market price and if there is no indication of the transaction area, there was a high probability that it was a fraudulent post. Also, high price, no safe transaction, the more the courier transaction, and the higher the ratio of 0 in the price also led to fraud.
This paper presents a model that supports decision-makers in the Korean film industry to maximize the success of online movies. To achieve this, we collected historical box office movies and clustered them into types to propose a model predicting each type's online box office performance. We considered various features to identify factors contributing to movie success and reduced feature dimensionality for computational efficiency. We systematically classified the movies into types and predicted each type's online box office performance while analyzing the contributing factors. We used automated machine learning (AutoML) techniques to automatically propose and select machine learning algorithms optimized for the problem, allowing for easy experimentation and selection of multiple algorithms. This approach is expected to provide a foundation for informed decision-making and contribute to better performance in the film industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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