Purpose - This paper aims to provide a step-by-step approach to factor analytic procedures, such as principal component analysis (PCA) and exploratory factor analysis (EFA), and to offer a guideline for factor analysis. Authors have argued that the results of PCA and EFA are substantially similar. Additionally, they assert that PCA is a more appropriate technique for factor analysis because PCA produces easily interpreted results that are likely to be the basis of better decisions. For these reasons, many researchers have used PCA as a technique instead of EFA. However, these techniques are clearly different. PCA should be used for data reduction. On the other hand, EFA has been tailored to identify any underlying factor structure, a set of measured variables that cause the manifest variables to covary. Thus, it is needed for a guideline and for procedures to use in factor analysis. To date, however, these two techniques have been indiscriminately misused. Research design, data, and methodology - This research conducted a literature review. For this, we summarized the meaningful and consistent arguments and drew up guidelines and suggested procedures for rigorous EFA. Results - PCA can be used instead of common factor analysis when all measured variables have high communality. However, common factor analysis is recommended for EFA. First, researchers should evaluate the sample size and check for sampling adequacy before conducting factor analysis. If these conditions are not satisfied, then the next steps cannot be followed. Sample size must be at least 100 with communality above 0.5 and a minimum subject to item ratio of at least 5:1, with a minimum of five items in EFA. Next, Bartlett's sphericity test and the Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) measure should be assessed for sampling adequacy. The chi-square value for Bartlett's test should be significant. In addition, a KMO of more than 0.8 is recommended. The next step is to conduct a factor analysis. The analysis is composed of three stages. The first stage determines a rotation technique. Generally, ML or PAF will suggest to researchers the best results. Selection of one of the two techniques heavily hinges on data normality. ML requires normally distributed data; on the other hand, PAF does not. The second step is associated with determining the number of factors to retain in the EFA. The best way to determine the number of factors to retain is to apply three methods including eigenvalues greater than 1.0, the scree plot test, and the variance extracted. The last step is to select one of two rotation methods: orthogonal or oblique. If the research suggests some variables that are correlated to each other, then the oblique method should be selected for factor rotation because the method assumes all factors are correlated in the research. If not, the orthogonal method is possible for factor rotation. Conclusions - Recommendations are offered for the best factor analytic practice for empirical research.
The technological development in the era of the 4th industrial revolution is changing the paradigm of various industries. Various technologies such as big data, cloud, artificial intelligence, virtual reality, and the Internet of Things are used, creating synergy effects with existing industries, creating radical development and value creation. Among them, the logistics sector has been greatly influenced by quantitative data from the past and has been continuously accumulating and managing data, so it is highly likely to be linked with big data analysis and has a high utilization effect. The modern advanced technology has developed together with the data mining technology to discover hidden patterns and new correlations in such big data, and through this, meaningful results are being derived. Therefore, data mining occupies an important part in big data analysis, and this study tried to analyze data mining techniques that can contribute to the logistics field and common logistics using these data mining technologies. Therefore, by using the AHP technique, it was attempted to derive priorities for each type of efficient data mining for logisticalization, and R program and R Studio were used as tools to analyze this. Criteria of AHP method set association analysis, cluster analysis, decision tree method, artificial neural network method, web mining, and opinion mining. For the alternatives, common transport and delivery, common logistics center, common logistics information system, and common logistics partnership were set as factors.
In this paper, we propose new unified methodologies of reliability and its cost evaluation in power distribution systems. The unified method means that the proposed reliability approaches consider both conventional evaluation factor, i.e. sustained interruptions and additional ones, i.e. momentary interruptions and voltage sags. Because the three voltage quality phenomena generally originate from the outages on distribution systems, the basic and additional reliability indices are summarized considering the fault clearing mechanism. The proposed unified method is divided into the reliability evaluation for calculating the reliability indices and reliability cost evaluation for assessing the damage of customer. The analytic and probabilistic methodologies are presented for each unified reliability and its cost evaluation. The time sequential Monte Carlo technique is used for the probabilistic method. The proposed DVL(Demand Varying Load) model is added to the reliability cost evaluation substituting the average load model. The proposed methods are tested using the modified RBTS(Roy Billinton Test System) form and historical reliability data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) system. The daily load profile of the each customer type in domestic are gathered for the DVL model. Through the case studies, it is verified that the proposed methods can be effectively applied to the distribution systems for more detail reliability assessment than conventional approaches.
This paper presents a new magneto-thermal finite element analysis for predicting the temperature rise of the EHV GIS busbar. Joule's heat due to current flowing in the main conductor and the heat due to the induced eddy current in the tank are calculated by the magnetic field analysis. And these heats are used as the input data to predict the temperature rise for the thermal analysis. However, it is not easy to apply the heat-transfer coefficients on the boundaries for the thermal analysis. In this paper, the heat-transfer coefficients on the boundaries are analytically calculated by applying the Nusselt number considering material constant and model geometry for the natural convection. The temperature distribution in the busbar by coupled magneto-thermal finite element analysis shows good agreement with the experimental data.
This paper presents coupled analysis between finite element method and analytic technique for predicting temperature rise of 25.8kV 25kA three-phase GIS bus bar. The power losses and temperature distribution of three-phase GIS bus bar model are analyzed by magneto-thermal finite element method. The heat transfer coefficients on the boundaries are analytically calculated by applying Nusselt number considering material constant and model geometry for the natural convection. And these are used as the input data to predict the temperature rise of three-phase GIS bus bar model by coupled magneto-thermal F.E.A. The predicted temperature of 25.8kV 25kA three-phase GIS bus bar model shows good agreement with the experimental data.
The objective of this research is to select the most effective technique from task related techniques(motion & time study, job redesign, physical environment improvement) for improving work efficiency in shipbuilding enterprise. This study consists of several principal steps. The first step is to design critical criteria in evaluating work efficiency in shipbuilding enterprises. The second step is to develop sub-criteria of the critical criteria. The third step is to develop a four level AHP(Analytic Hierarchy Process)structure using the critical criteria, sub-criteria and techniques from task related techniques. The fourth step is to develop the pairwise comparison matrix by each level of AHP structure, which was based on survey data collected at the H heavy industry. And the last step is to select the most effective technique from task related techniques using AHP analysis. The result of AHP analysis has shown clear difference in priority among task related techniques in terms of work efficiency of the shipbuilding enterprise: The reduction of normal time has more importance than the reduction of allowance time, motion & time study techniques are most important for the reduction of normal time, physical environment improvement is most important for the reduction of allowance time as well.
The objective of this research is to select the most effective technique from AMT (Advanced Manufacturing Technologies) and IMP (Innovative Management Practices) for improving manufacturing performance in shipbuilding enterprises. The research consists of several principal steps. The first step is to design critical criteria in evaluating manufacturing performance in shipbuilding enterprises. The second step is to develop sub-criteria of the critical criteria. The third step is to develop a four level AHP (Analytic Hierarchy Process) structure using the critical criteria, sub-criteria and techniques from AMT and IMP. The fourth step is to develope the pairwise comparison matrix by each level of AHP structure, which was based on survey data collected at the H heavy industry. And the last step is to select the most effective technique from AMT and IMP by using AHP analysis. The results of AHP analysis did not show clear difference in priority between techniques of AMT and IMP in terms of manufacturing performance of the shipbuilding enterprise. Thus, each critical criterion was assigned modified weights and examined the priority change of techniques by conducting performance sensitivity analysis.
마이크로어레이 실험에서는 유전자의 기능과 상호작용의 이해를 돕기 위한 방안으로 유전자발현자료의 시각화방법이 많이 사용되고 있다. 행렬도는 유전자와 샘플들을 동시에 그려볼 수 있어서, 유전자 또는 샘플의 군집이나 유전자-샘플간 연관작용을 알아보는데 더욱 유용하게 쓰일 수 있다. 본고에서는 마이크로어레이실험에서 행렬도를 이용하여 유전자의 군집 및 연관성을 알아보는 방법을 소개하고, 추가점기법을 이용하여 새로운 샘플을 분류하는 방법을 제안하였다. Golub et al.(1999)의 백혈병 데이터와 Alizadeh et al. (2000)의 림프구데이터, Ross et al.(2000)의 NCI60 종양조직데이터를 이용하여 유용성을 살펴보았으며, 계층적 군집분석 및 k-평균 군집분석 등 다른 기법을 이용한 결과와 비교하고 이러한 기법을 행렬도와 연계하는 방안을 살펴보았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4643-4660
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2014
Integrity authentication of biometric data in Wireless Body Area Network (WBAN) is a critical issue because the sensitive data transmitted over broadcast wireless channels could be attacked easily. However, traditional cryptograph-based integrity authentication schemes are not suitable for WBAN as they consume much computational resource on the sensor nodes with limited memory, computational capability and power. To address this problem, a novel lightweight integrity authentication scheme based on reversible watermark is proposed for WBAN and implemented on a TinyOS-based WBAN test bed in this paper. In the proposed scheme, the data is divided into groups with a fixed size to improve grouping efficiency; the histogram shifting technique is adopted to avoid possible underflow or overflow; local maps are generated to restore the shifted data; and the watermarks are generated and embedded in a chaining way for integrity authentication. Our analytic and experimental results demonstrate that the integrity of biometric data can be reliably authenticated with low cost, and the data can be entirely recovered for healthcare applications by using our proposed scheme.
Salem Ahmed;Hamada Toshio;Asahina Joseph Kiyoshi;Ushijima Keisuke
지구물리와물리탐사
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제8권1호
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pp.97-103
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2005
여러 센서들의 배열을 이용한 최근의 해양 자력구배 측정시스템의 개발을 통하여 넓은 오염지역의 조사를 빠르게 수행할 수 있게 되었다. 그러나 물밑의 UXO 는 조류에 의해 이동할 수 있으며 따라서 이런 환경에서의 복원과정은 정적이라기 보다는 동적이 되었다. 이는 곧 성공적인 복원을 위해서는 탐지가 거의 실시간으로 이루어져야 함을 말한다. 그러므로 해양 자력탐사자료로부터 물밑 물체의 신호를 빠르게 탐지할 수 있는 신속한 해석법이 필요하다. 이 논문에서는 물밑 UXO 의 위치 및 특성을 알아내는 신속한 방법을 소개하였다. 먼저 대상체의 정밀 탐지를 위해 자력구배자료의 해석기법(해석적 신호와 Euler 방법)을 이용하며, 반복적 선형 최소자승법을 이용해 대상체의 자기 특성을 얻어낸다. 이 방법은 알고 있는 대상체에 대해 무작위 잡음을 더한 이론적 해양 자력이상에 적용되었으며, 일본의 해양 자력구배탐사 자료를 이용하여 실질적인 유용성을 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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