Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.4
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pp.815-823
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2012
In this paper reliability growth model in which the operating time between successive failure is a continuous random variable is proposed. This model is for Burr type XII distribution with two parameters which is discussed in two versions: the order statistics and non-homogeneous Poisson process. The two software reliability measures are obtained. The performance for two versions of the suggested model is tested on real data set by U-plot and Y-plot using Kolmogorov distance.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.234-235
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2014
연속 변수란 불연속 변수와 다르게 빛의 진폭 및 위상과 같이 연속적인 값을 가지는 양자 정보를 말하며 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호는 이러한 연속 변수에서 발생하는 오류를 수정할 수 있는 선형 부호이다. 본 논문에서는 불연속 변수에서 연구된 stabilizer 부호를 기반으로 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호를 구성하는 방법을 살펴본다.
This research aims to use machine learning technology in human resource management to predict employees' work-life balance. The study utilized a dataset from IBM Watson Analytics in the IBM Community for the machine learning analysis. Multinomial dependent variables concerning workers' work-life balance were examined, categorized into continuous and categorical types using the Generalized Linear Model. The complexity of assessing variable roles and their varied impact based on the type of model used was highlighted. The study's outcomes are academically and practically relevant, showcasing how machine learning can offer further understanding of psychological variables like work-life balance through analyzing employee profiles.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.627-635
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2014
Currently the highest speed limit on the road traffic congestion or because you can not cope with climate change to cause a traffic accident may be a factor. According to the Road Traffic Act as well as 20% to 50% in case of inclement weather, but the driver must slow speed left to the judgment of the difficulties, and to slow the vehicle and the relative velocity between the vehicle does not run longer be a big influence on the environment and safety. Thus, variable speed control for drivers on the road, specify the appropriate maximum speed limit in bad weather It keeps motorists slowed the run rate to prevent accidents or reduce the severity of accident damage is expected to be possible. The purpose of this study is the frequent traffic accidents Continuous Busan (City Freeway) around the variable speed control in the appropriate sections so that it can be done by analyzing the characteristics of traffic accidents were the severity of the accident. Highway and urban environment, the geometry of the structure because it has a lot of Curved planar point compared to wet and dry road surfaces by simulated rain wet had bom the more the speed the greater the risk of an accident was the result. Based on these results, the primary section, first urban highway tunnel, near the lamp, near Toll Plaza, near binary Outlet after considering various factors such as speed reduction is needed in the first period by conducting awareness and recognize the need for the participation of the driver and the future city installation and operation of highways in all sectors is expected to be expanded.
This paper proposes a sequential state estimation model consisting of continuous and discrete variables, as a way of generalizing all discrete-state factorial HMM, and gives a design of gait motion model based on the idea. The discrete state variable implements a Markov chain that models the gait dynamics, and for each state of the Markov chain, we created a Gaussian process over the space of the continuous variable. The Markov chain controls the switching among Gaussian processes, each of which models the rotation or various views of a gait state. Then a particle filter-based algorithm is presented to give an approximate filtering solution. Given an input vector sequence presented over time, this finds a trajectory that follows a Gaussian process and occasionally switches to another dynamically. Experimental results show that the proposed model can provide a very intuitive interpretation of video-based gait into a sequence of poses and a sequence of posture states.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.2
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pp.7-13
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2010
To satisfy the needs on fuel economy and engine performance, continuous variable valve lift systems are applying to engines. In the CVVL system, fuel economy can be improved by reducing pumping loss during the induction process, and engine performance can be also improved by controlling volumetric efficiency and the residual gas fraction. Because the residual gas fraction directly affects volumetric efficiency, engine performance, combustion efficiency and emissions in SI engines, controlling residual gas fraction is one of the important things in engine development process. This analysis investigates the residual gas fraction and volumetric efficiency with changes of intake valve lifts and intake valve timings. In this study, unsteady state solutions were solved during exhaust and induction processes. Results show variation of the residual gas fraction and volumetric efficiency by changing intake valve timing and lift. Decreasing intake valve lift leads to increase the residual gas fraction and to decrease volumetric efficiency.
In this study, factor, is focused on user's psychology and SNS using style, of intention to use SNS continuously being affeted to who want to stop using SNS. This study utilized the foundational frame of PCM and TAM2 and indepednent variable and Mediating variable were based on previous research. I used statistical programs such as AMOS 18.0 and SPSS 18.0 to verify the practical examination of the hypothesis of this study and the questionnaire was distributed to the public and IT students who once used SNS, and made the 443 questionnaires to analyze on final except missing values and insincere responses. The result of study was that intention to use SNS continuously are affected by positive and negative psychological factors and will be helpful to provide a service plan for SNS and establish for marketing strategy.
Objectives: This study identified the factors associated with successful smoking cessation for 6 months at a smoking-cessation clinic of a public health center in an urban area. Methods: The subjects of this study were 670 visitors to the smoking cessation clinic of Dongjak-Gu public health center in Seoul, from September 6, 2005 to March 24, 2006. The 274 visitors of them responded to the questionnaire with registration, which contained the information related to the study except that of registered card for the clinic. A dependent variable was success or failure in smoking cessation during the 6 month-smoking cessation program, measured the status of smoking cessation in each week by self-report. Independent variable included demographic information, the characteristics in using the clinic, health status and smoking related behaviour, exposure to other smokers in daily life and motivation. Multiple logistic regression model was used to find the factors associated with success of smoking cessation. Results: The success rate in smoking cessation for 6 months was 33.6%. Five pretreatment characteristics were identified as univariate predictors of continuous abstinence. Finally, age, job, and practice oriented motivation were associated significantly with the success of smoking cessation for 6 months from a multiple logistic regression analysis. The lower socio-economic smokers such as people having lower literacy level, lower income people, unskilled workers, and recipients by Medical Assistant Program were more likely to fail in continuous abstinence for 6 months. Conclusions: In order to increase the success rate in smoking cessation clinics of public centers, counselors should activate self confidence and practice oriented motivation of participants for smoking cessation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.427-429
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2022
Recently, metaverse technology is being used in various service industries such as games, entertainment, manufacturing, distribution, advertising, and education. Studies on the correlation between the continuous use of devices used in metaverse content are still insufficient. In order to be more immersed in the metaverse, it is necessary to develop a natural movement and an easy-to-use input device. Based on flow, this study was conducted on the topic of continuous use of metaverse contents and devices. The constituent factors of Flow, an independent variable, were set as sense of reality, immersion, and interaction. We intend to use the data of 500 male and female metaverse users for research through a survey institution. Among the flow factors that increase the continuous use of metaverse contents and devices, the factors that have the greatest influence were studied. Through the results of this study, it is intended to help establish the direction of the next-generation metaverse content and device industry.
In speech signal processing, speech signal corrupted by noise should be enhanced to improve quality. Usually noise estimation methods need flexibility for variable environment. Noise profile is renewed on silence region to avoid effects of speech properties. So we have to preprocess finding voice region before noise estimation. However, if received signal does not have silence region, we cannot apply that method. In this paper, we proposed SNR estimation method for continuous speech signal. A Speech signal consists of Voice and Unvoiced Band in The MBE excitation model. And the energy of speech signal is mostly distributed on voiced region, so we can estimate SNR by the ratio of voiced region energy to unvoiced. We use the IMBE vocoder for the Voice or Unvoice band of segmented speech signal. Continuously we calculate the segmented SNR using that information and the energy of each band. And we estimate the SNR of continuous speech signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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