The paper investigates the resources of the 232 countries based on the 39 resources of these countries. The data used in this work is from various sources like UN, CIA, World bank, OECD reports and the home pages of each country. The purpose of the study is to evaluate what resources are most influential to the wealth of a country, to the well-bring of the country, or the status of the country's development. For this, data visualization method is applied. Data visualization technique, although powerful for exploratory purposes, is dependent upon the users expertize and the interpretation is also dependent on the of the users. For objective methods of investigation, mutual information based on the Shanon's entropy theory is applied here. All the statistical methods employed in this paper are processed with DAVIS (Huh and Song, 2002)
We consider practical experimental design strategies and analysis to find out whether a modified method give better results than the standard method. The most practical design strategy is for experimenter to make r successive runs under the current standard method and then, change the standard method to a modified method to make another r successive runs under a modified method. To test a statistically significant difference between the population mean of the standard method and a modified method, additional recent data for sufficient number of consecutive responses under the standard method is needed to construct external reference distribution(Box, et al., 1968). Upon those informations unavailable, the practical design strategy is to run the experiment by split plot designs. In this paper, two types of split plot designs are proposed and how to determine efficiently the number of repetition within a given method and replication of those two methods are discussed based on results of the level of significance ${\alpha}$= 0.05 and the power being at least 0.9 at the detectable difference of ${\mu}_2-{\mu}_1=1.5{\times}{\sigma}$.
This paper describes the development and implementation of a algorithm to decompose word images from image regions mixed text/graphics in document images using statistical analyses. To decompose word images from image regions, the character components need to be separated from graphic components. For this process, we propose a method to separate them with an analysis of box-plot using a statistics of structural components. An accuracy of this method is not sensitive to the changes of images because the criterion of separation is defined by the statistics of components. And then the character regions are determined by analyzing a local crowdedness of the separated character components. finally, we devide the character regions into text lines and word images using projection profile analysis, gap clustering, special symbol detection, etc. The proposed system could reduce the influence resulted from the changes of images because it uses the criterion based on the statistics of image regions. Also, we made an experiment with the proposed method in document image processing system for keyword spotting and showed the necessity of studying for the proposed method.
Using multi-temporal KOMPSAT-3/3A high-resolution satellite images, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for the area around the Fukushima daiichi nuclear power plant was determined, and the pattern of vegetation changes was analyzed. To calculate the NDVI, surface reflectance from the KOMPSAT-3/3A satellite image was used. Satellite images from four years were used, and the zones where the images overlap was designated as the area of interest (AOI) for the study, and by setting a profile passing through highly vegetated area as a data analysis method, the changes by year were examined. In addition, random points were extracted within the AOI and displayed as a box plot to quantitatively indicate change of NDVI distribution pattern. The main results of this study showed that the NDVI in 2014 was low within AOI in the vicinity of the nuclear power plant, but vegetated area continued to expand until 2021. These results were also confirmed in the change monitoring results shown in a profile or box plot. In disaster areas where access is restricted, such as the Fukushima nuclear power plant area, where it is difficult to collect field data, obtaining land cover classification products with high accuracy using satellite images is challenging, so it is appropriate to analyze them using primary outputs such as vegetation indices obtained from high-resolution satellite imagery. It is necessary to establish an international cooperation system for jointly utilizing satellite images. Meanwhile, to periodically monitor environmental changes in neighboring countries that may affect the Korean peninsula, it is necessary to establish utilization models and systems using high-resolution satellite images.
To find out the optimum level of slow release N fertilizers (MS 10, MS S10, LCU 80, and LCU 100), total amount of nitrogen required throughout the growing season were applied in the seedling box or incorporated into paddy soil. Four levels of the slow release N fertilizers (0, 6, 9 and 12 kg N/10 a) were mixed with commercial rice nursery bed soil. N release rate and electrical conductivity(EC) of the slow release fertilizers were greater in the order of MS 10 > LCU 80 ${\fallingdotseq}$ LCU 100 > MS S10 and higher as temperature increased. No seedlings were emerged in all MS 10 plots. The seedling emergence rate of LCU 80 and LCU 100 decreased as the N level increased and seedlings were wilted severely on the 13th day after sowing at 9 and 12 kg N/10 a. In MS S10 plots the emergence rate was higher than 80% at all N levels and seedling growth was normal until 30 days after sowing. Yield of rice was similar between seedling box application and soil incorporation in paddy of MS S10. Yield of rice among the 6, 9, 12 kg N/10 a of MS S10 and conventional 12 kg N/10 a of urea split application was similar, but it was significantly higher compared with no N plot. Fertilizer N recovery of MS S10 decreased as fertilizer level increased and it was significantly higher compared with conventional urea split application.
Purpose: The purpose of this study is to examine five evaluation models constructed by different normalization and aggregation methods in terms of the volatility of rankings and rank reversals. We also explore how the volatility of rankings of the five models changes and how often the rank reversals occur when the outliers are removed. Methods: We used data published in the Complete University Guide 2014. Two universities with missing values were excluded from the data. The university rankings were derived by using the five models, and then each model's volatility of rankings was measured. The box-plot was used to detect outliers. Results: Model 1 has the lowest volatility among the five models whether or not the outliers are included. Model 5 has the lowest number of rank reversals. Model 3, which has been used by many institutions, appears to be in the middle among the five in terms of the volatility and the rank reversals. Conclusion: The university rankings vary from one evaluation model to another depending on what normalization and aggregation methods are used. No single model exhibits clear superiority over others in both the volatility and the rank reversal. The findings of this study are expected to provide a stepping stone toward a superior model which is both reliable and robust.
This paper proposes a simple control chart method which can be practically used for asymmetric process data where the distribution is unknown. If we use the Shewhart type control charts which are based on normality assumption for the asymmetric process data, the type I error could increase as the asymmetry increases and the effectiveness of control chart to control variation decreases. To solve such problems, this paper suggests to calculate the control limits based on the quartiles. If we obtain the control limits by such quartile method, the type I error could decrease and it looks much more practical for asymmetric distributed process data.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.6
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pp.645-650
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2018
Software stability is the possibility of operating without any malfunction in the operating environment over time. In a finite failure NHPP for software failure analysis, the failure occurrence rate may be constant, monotonically increasing, or monotonically decreasing. In this study, based on the NHPP model and based on the software failure time data, we compared and analyzed the attributes of the software development cost model using the exponential distribution Rayleigh distribution and inverse exponential distribution considering the shape parameter of the Weibull distribution as the life distribution. The results of this study show that the Rayleigh model is the fastest release time and has the economic cost compared to the inverse-exponential model and the Goel-Okumoto model. Using the results of this study, it can be expected that software developers and operators will be able to predict the optimal release time and economic development cost.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.23
no.2
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pp.199-207
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2015
Solid materials of ammonia sources with SCR have been considered for the application of lean NOx reduction in automobile industry, to overcome complex problems of liquid urea based SCR. These solid materials produce ammonia gas directly with proper heating and can be packaged by compact size, because of high volumetric ammonia density. Among ammonium salts and metal ammine chlorides, calcium ammine chloride was focused on this paper due to low decomposition temperature. In order to make calcium ammine chloride in lab-scale, simple reactor and glove box was designed and built with ammonium gas tank, regulator, and sensors. Basic test conditions of charging ammonia gas to anhydrous calcium chloride are chosen from equilibrium vapor pressure by Van't Hoff plot based on thermodynamic properties of materials. Synthetic method of calcium ammine chloride were studied for different durations, temperatures, and pressures with proper ammonia gas charged, as a respect of ammonia gas adsorption rate(%) from simple weight calculations which were confirmed by IC. Also, lab-made calcium ammine chloride were analyzed by TGA and DSC to clarify decomposition step in the equations of chemical reaction. To understand material characteristics for lab-made calcium ammine chloride, DA, XRD and FT-IR analysis were performed with published data of literature. From analytical results, water content in lab-made calcium ammine chloride can be discovered and new test procedures of water removal were proposed.
If the future can be predicted from network traffic data, which is a time series, it can achieve effects such as efficient resource allocation, prevention of malicious attacks, and energy saving. Many models based on statistical and deep learning techniques have been proposed, and most of these studies have focused on improving model structures and learning algorithms. Another approach to improving the prediction performance of the model is to obtain a good-quality data. With the aim of obtaining a good-quality data, this paper applies a dense sampling technique that augments time series data to the application of network traffic prediction and analyzes the performance improvement. As a dataset, UNSW-NB15, which is widely used for network traffic analysis, is used. Performance is analyzed using RMSE, MAE, and MAPE. To increase the objectivity of performance measurement, experiment is performed independently 10 times and the performance of existing sparse sampling and dense sampling is compared as a box plot. As a result of comparing the performance by changing the window size and the horizon factor, dense sampling consistently showed a better performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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