A comparison of the three land cover data sets (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, and University of Maryland: UMd), derived from 1992-1993 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) data sets, was performed over the Asian continent. Preprocesses such as the unification of map projection and land cover definition, were applied for the comparison of the three different land cover data sets. Overall, the agreement among the three land cover data sets was relatively high for the land covers which have a distinct phenology, such as urban, open shrubland, mixed forest, and bare ground (>45%). The ratios of triple agreement (TA), couple agreement (CA) and total disagreement (TD) among the three land cover data sets are 30.99%, 57.89% and 8.91%, respectively. The agreement ratio between USGS and IGBP is much greater (about 80%) than that (about 32%) between USGS and UMd (or IGBP and UMd). The main reasons for the relatively low agreement among the three land cover data sets are differences in 1) the number of land cover categories, 2) the basic input data sets used for the classification, 3) classification (or clustering) methodologies, and 4) level of preprocessing. The number of categories for the USGS, IGBP and UMd are 24, 17 and 14, respectively. USGS and IGBP used only the 12 monthly normalized difference vegetation index (NDVI), whereas UMd used the 12 monthly NDVI and other 29 auxiliary data derived from AVHRR 5 channels. USGS and IGBP used unsupervised clustering method, whereas UMd used the supervised technique, decision tree using the ground truth data derived from the high resolution Landsat data. The insufficient preprocessing in USGS and IGBP compared to the UMd resulted in the spatial discontinuity and misclassification.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권1호
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pp.233-244
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2006
In this paper, we develop the Bayesian multiple comparisons procedure for the binomial distribution. We suggest the Bayesian procedure based on fractional Bayes factor when noninformative priors are applied for the parameters. An example is illustrated for the proposed method. For this example, the suggested method is straightforward for specifying distributionally and to implement computationally, with output readily adapted for required comparison. Also, some simulation was performed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.311-324
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2006
The Support Vector Machine(SVM) is very functional and efficient classification method to any other classification analysis method. However, its optimal extension to more than two classes is not obvious. In this paper several multi-category SVM methods are introduced and compared using simulation and real data sets. Also comparison with traditional multi-category classification and SVM based methods is performed.
The purpose of this study was to identify the relationships among self-esteem, physical appearance comparison, media concern, sociocultural attitude toward appearance, body attitudes, and life satisfaction. Data were collected from a convenience sample of 232 female undergraduate students. Data were analyzed using factor analysis, correlation, and multiple regression. The result showed that there was a correlation between physical appearance comparison and media concern. Self-esteem, physical appearance comparison, and media concern had an indirect influence on body attitudes through sociocultural attitude toward appearance. Self-esteem and physical appearance comparison had a direct effect on body attitude. All variables did not have an influence on life satisfaction, except self-esteem.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.411-418
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2007
Sample size calculation is very important in clinical trials. In this paper, we propose sample size calculation method for non-inferiority trials using sample size calculation method suggested by Wang et al.(2003) based on Wilcoxon's rank sum test. Also, sample size comparison between parametric method and proposed method are presented.
In this study, the effect of threshold applied to the radar rain rate on the comparison of the radar and rain gauge rain rate was theoretically examined. The result derived was also evaluated theoretically, using the Bernoulli random field, and empirically, using Mt. Kwanak weather radar data. The results are summarized as follows. (1) In the application to the Bernoulli random field, it was found that the comparison of the radar and rain gauge rain rate with threshold does not introduce any systematic bias. (2) The same results could also be derived in the application to Mt Kwanak weather radar data. In all cases with several radar bin sizes and thresholds considered, the bias was estimated to be far less than 10% of the mean of the rain gauge rain rate. (3) However, in the comparison with threshold applied to both the radar and rain gauge rain rate, the bias was estimated to be higher than 20%. That is, the systematic bias was introduced. This result indicates that the comparison with threshold applied to both the radar and rain gauge rain rate should not be used.
The K-means algorithm is widely used at the initial stage of data analysis in data mining process, partly because of its low time complexity and the simplicity of practical implementation. Cluster validity indices are used along with the algorithm in order to determine the number of clusters as well as the clustering results of datasets. In this paper, we present a performance comparison of sixteen indices, which are selected from forty indices in literature, while considering their applicability to nonhierarchical clustering algorithms. Data sets used in the experiment are generated based on multivariate normal distribution. In particular, four error types including standardization, outlier generation, error perturbation, and noise dimension addition are considered in the comparison. Through the experiment the effects of varying number of points, attributes, and clusters on the performance are analyzed. The result of the simulation experiment shows that Calinski and Harabasz index performs the best through the all datasets and that Davis and Bouldin index becomes a strong competitor as the number of points increases in dataset.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권1호
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pp.1-16
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2006
This paper empirically analyzed consumer price search behavior using Web log data of a Korean web site for price comparison. Consumer click-stream data of the site was used to test the effects of price level, product category, third party certification, reputation of retailers on click behavior. According to the descriptive statistics, 67.4% of shopbot users clicked the offer which was the lowest price returned in a search. We found that third party certification and reputation of retailers were significant determinants of clicking the lowest priced offer from legit analysis. We also applied Tobit regression analysis to estimate the price premium of the two determinants, but only reputation of retailers was found to have price premium of 4.9%.
Text data mining ('big data methods') is one of the most widely used approaches during the COVID-19 pandemic. In particular, text data mining on Scopus databases or Web of Science (WoS). Text data mining is widely used to collect literature for later bibliometric analysis, and in the end, it becomes a literature review article. Therefore, in this article, we reveal the trend of publication of literature reviews in Scopus journals from Indonesia, Japan, South Korea, Vietnam, Singapore, and Malaysia. This article describes two essential parts, namely 1) a comparison of international publication trends and subject area of literature review publications, and 2) a comparison of Top 5 for Authors, Affiliation, Source Title, and Collaboration Country.
The purpose of this study is to develop a computer system with data file and computerized programs for nutrition counseling. In this research, a 16 / XT personal computer (word : COBOL) compatible with IBM-PC/XT was used. Computer system developed for this study was as follows: Data files(food composition list, food exchange list, nutrition management comment, special diet therapy) were used for analysis the nutritional status and the ntrition education comment. (1) Programs for the nutritional status assessment 1) General information a) Name, age, sex, higher, weight, activity, disease and special diet b) Ideal body weight and Obesity assessment(Kaup index and Broca index) c) Rest and athletics status d) Biochemical data comparision with standard 2) Food Intakes 3) Nutrient Intakes a) Comparison of the amounts intaked with the recommended dietary allowances for present weight. b) Comparison of the energy composition rate intaked with the recommended dietary allowances for present weight. b) Comparison of the energy composition rate intaked with the recommended for present weight and ideal weight. c) Nutrient analysis by each meal and snack. 4) Food intakes from each food group and comparison with recommended 5) Special nutrient analysis. (2) Programs for the nutrition education based on nutritional status assessment. 1) Suggestion of number of food exchange group 2) Nutritional assessment and advise comments 3) Nutritional management comments 4) Special diet therapy In the study, the nutritioal status and nutrition education comments are based on individual data from nutrition counseling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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