We point out an error appeared in the paper of Yuan et al. [3] and present a correction of their result under a more general assumption. Moreover, we discuss the validity of the conditions imposed on the sequences of error terms.
본 연구의 목적은 주택재건축 사업의 사업시행단계에서 나타나는 갈등에 대한 대응, 처리, 관리에 관한 지표를 도출하여 관련주체를 대상으로 적합하고 합리적으로 재건축 사업의 갈등을 해결하는 것이 목적이며, 이러한 평가를 통해 사업만족도와 지속적 사업의사에 어떠한 영향구조를 가지는지 분석하고자 진행하였다. 이를 위해 변수 간의 관계를 검증하기 위해 조작적 가설을 설정하고, Smart PLS 3.0 통계 패키지를 이용하여 구조모형을 작성하였다. 총 252개의 셈플을 이용하여 영향구조를 분석한 결과, 가설에서 설정한 데로 (+)의 경로계수로 도출되면서 t 통계량도 1.65 이상으로 유의하게 나타나는 가설을 최종 가설로 채택하였다. 그 결과 채택된 가설은 총 9개 중 6개로 '갈등대응이 갈등관리(H1)'에 미치는 경로계수가 0.618, '갈등처리가 갈등관리(H2)'에 미치는 경로계수가 0.150으로 나타났다. '갈등처리는 사업만족도(H5)'에 0.101의 경로계수 값을 나타냈으며, '갈등관리는 사업만족도(H7)'에 0.644의 경로계수 값이 도출되었다. 또한 '지속적 사업의사(H8)'에도 0.258의 경로계수를 나타냈다. 마지막으로 '사업만족도는 지속적 사업의사(H9)'에 0.391의 경로계수를 나타내는 것으로 도출되었다.
Researches for NN(nearest neighbor) query which is often used in LBS system, have been worked. However, Conventional NN query processing techniques are usually meaningless in moving object management system for LBS since their results may be invalidated as soon as the query and data objects move. To solve these problems, in this paper we propose a new nearest neighbor query processing technique, called CTNN, which is possible to meet continuous trajectory nearest neighbor query processing. The proposed technique consists of Approximate CTNN technique which has quick response time, and Exact CTNN technique which makes it possible to search accurately nearest neighbor objects. Experimental results using GSTD datasets showed that the Exact CTNN technique has high accuracy, but has a little low performance for response time. They also showed that the Approximate CTNN technique has low accuracy comparing with the Exact CTNN, but has high response time.
This paper describes the effectiveness of continuous water removal in oil immersed transformers. Insulation oil in which insulation papers were immersed were prepared for tests and water concentrations in oil with heating time were measured at five oil temperatures. Also, the tests that water dissolved in $100^{\circ}C$ oil was removed at once and continuously at $50^{\circ}C$ and $100^{\circ}C$ were performed for consideration of effective method for water removal. Test results indicated that the oils for water measurement have to be extracted at similar temperatures and water in oil has to be continuously removed at higher temperatures for more effective water management of transformers.
Modifications of t he weighted Mack-Wolfe tests are proposed for both cases when the peak of umbrella is known and unknown. The modified weighted Mack-Wolfe tests are exactly distribution-free when the continuous populations have the same shape. For the case of peak-known umbrella alternatives, the modified weighted Mack-Wolfe tests remain asymptotically distribution-free when the continuous populations are symmetric, but not necessarily with the same shape. For the case of peak-unknown umbrella alternatives, the maximum of standardized modified weighted Mack-Wolfe tests with peak-known umbrella alternatives was used. The simulation results show that the modified weighted Mack-Wolfe tests are more recommended than the modified Mack-Wolfe tests for various patterns.
We suggest a method to configure feature functions of continuous conditional random field (C-CRF). Regression tree and similarity analysis are introduced to construct the first and second feature functions of C-CRF, respectively. Rules from the regression tree are transformed to logic functions. If a logic in the set of rules is true for a data then it returns the corresponding value of leaf node and zero, otherwise. We build an Euclidean similarity matrix to define neighborhood, which constitute the second feature function. Using two feature functions, we make a C-CRF model and an illustrate example is provided.
This paper presents a causal forecasting model using guided genetic algorithm in continuous manufacturing process. The guide genetic algorithm(GGA) is an extended genetic algorithm(GA) using penalty function and population diversity index to increase forecasting accuracy. GGA adds to the canonical GA the concept of a penalty function to avoid selecting the unproductive chromosomes and to make a proper searching direction. Also, GGA modifies the current population using the similarity of chromosomes to avoid falling into the trap of local optimal solution. For investigation GGA performance, we used a set of real data that was collected in local glass melting processes, and experimental results show the proposed model results in the better forecasting accuracy than linear regression model and canonical GA.
In this study, we present the exact methods of transforming the continuous solutions into the discrete ones for two types of bit-loading problem, marginal adaptive (MA) and rate adaptive (RA) problem, in multicarrier communication systems. While the computational complexity of existing solution methods for discrete optimal solutions depends on the number of bits to be assigned (R), the proposed method determined by the number of subcarriers (N), making ours be more efficient in most cases where R is much larger than N. Furthermore our methods have some strength of their simpler form to make a practical use.
In this Paper, we examine the limiting distributional behaviour of extreme values of mixed Erlang random variables. We show that, in the finite mixture of Erlang distributions, the component distribution with an asymptotically dominant tail has a critical effect on the asymptotic extreme behavior of the mixture distribution and it converges to the Gumbel extreme-value distribution. Normalizing constants are also established. We apply this result to characterize the asymptotic distribution of maxima of sojourn times in M/M/s queuing system. We also show that Erlang mixtures with continuous mixing may converge to the Gumbel or Type II extreme-value distribution depending on their mixing distributions, considering two special cases of uniform mixing and exponential mixing.
Intelligent investment in setup cost reduction and process reliability improvement is crucial to an emerging integrated lean six sigma practice today. This study examines a cost-minimizing problem of jointly determining production lot size, setup cost reduction, and process reliability improvement decisions for a manufacturer with an imperfect production process. We develop models for previously untapped discrete shipping in a supply chain context as well as continuous shipping and solve them optimally using differential calculus and nonlinear programming. We also conduct analytic and numerical sensitivity analyses to provide various important managerial insights into practices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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