본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 인공위성 MSS 데이타와 TM 데이타를 몇 가지의 선형변환된 데이타로 변형시킴으로 분류 정확도향상과 특정 대상물에서의 유효 변환데이타 조합을 알아내고자 하는 것이 주된 목적이라 하겠다. LANDSAT 데이타를 처리함에 있어서, 문제점 중의 하나가 자료의 방대함이며, 이 방대한 자료에 대하여 보다 효율적이고 경제적인 분석을 행하기 위한 방법이 선형변환이다. 이 방법은 여러가지 선형적 산술과 통계적 변환을 하여 다파장 데이타들을 변환시킴으로써, (1) 복잡한 데이타에 대해서는 단순함을 제공 (2) 중복 데이타에 대한 선택적 처리 및 불필요한 자료 제거 (3) 연구대상에 대한 강조등을 행한다. 본 연구에서는 Band Ratioing과 PCA를 수행하여 자료를 변환 분석하여 보았다. 분류 결과 Infrared/RED Ratio는 식물의 특성을 확장시켜 다른 분류 항목과 구별하여 분류하는 데 유용하였으며, 주성분 분석 결과 녹색식물역의 분류에 있어서 Band 1,27이 효과적이었다.
Purpose: The purpose of the study was to investigate the effect of major satisfaction, self-esteem and nursing professionalism on college (life) adjustment in nursing students. Methods: Data were collected using structured questionnaires from 179 nursing students at a university located in Seoul. The collected data were analyzed through the mean and standard deviation, t-test, ANOVA, Pearson's correlation, and multiple regression analysis using SPSS 27.0. Results: As a result, the average major satisfaction was 4.08 out of 5, the average self-esteem was 3.02 out of 4, the average nursing professionalism was 3.87 out of 5, and college life adjustment was 3.77 out of 5. Major satisfaction, self-esteem, and nursing professionalism were statistically correlated with college life adjustment. Self-esteem (β=.33, p<.001), major satisfaction (β=.24, p=.003), and major satisfaction at the time of admission (β=.22, p=.002) had a significant effect on college life adjustment. These factors explained 47.7% of college life adjustment (F=24.22, p<.001). Conclusion: The findings suggest there is a need to develop an educational program for nursing students to improve their self-esteem and major satisfaction.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제8권3호
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pp.193-199
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2008
A combined clock and data recovery (CDR) circuit with adaptive cancellation of data-dependent jitter (DDJ) is constructed in all-digital architecture which is amenable to deep submicron technology. The DDJ canceller uses an adaptive FIR filter to compen-sate for any unknown channel characteristic. The proposed CDR decreases jitter in the recovered clock since the DDJ canceller significantly cancels out incoming jitter caused by inter-symbol interference.
Domestic distribution market is in a time of transition for the present. With consumers' diverse demands, the growth of department stores, shopping malls, specialized shops and so on has been taken place radically and the competition among them also has become severe. In order to promptly and positively cope with the radically changing trend of market and the generation of competing business entities, they are necessary to establish a discriminated indoor space plan. With such desires as the expansion of leisure activities based on the increase of personal income and the up-gradation, diversification and individualization of living standard based on economic growth, the dining-out space, one of people's life environments, need a variety of changes. In the past, the specialized restaurants of composite shopping malls and department stores were a mere mediating space of food sale between producers and consumers, but today they become a discriminated and creative indoor space which representing customers' lifestyle. The purpose of this study was to examine the characteristic of public space of specialized restaurants at composite shopping malls and department stores and then present a discriminated spatial marketing strategy in order to find out the direction of its proceeding in the future. Therefore, the purpose of this study was to work out basic data for the development of dining-out contents at the time of appearing diverse composite dining-out spaces in the future and of establishing a renovation plan of specialized restaurants at composite shopping malls and department stores in order to provide customers a space which could satisfy their desires. In this vein, the characteristic and composition of necessary space was analyzed based on the examination of cases. The investigator hopes that study findings are used as basic data for the study on the interrelationship between the sale space and dining-out space of composite commercial facilities and for the establishment of marketing strategy to attract customers.
The purpose of this study was to investigate several aspects of eating out behavior especially in relation to food waste. The data were collected from 620 housewives in Jeonbuk area but, except for 134 case not eating out . The 66.9% of subjects ate eating out 1 to 2 times monthly. The younger in age, higher in education level and employed housewives, higher in monthly income have a more increase in eating out frequency. In the 50.8% of subjects food rest was rare when eating out. The higher in educational level and higher in monthly income have an inclination to more food waste. The 51.4% of subjects don't know [Good Menu System]. We housewives should order a planned and moderate food amount when eating out, and make an effort normally anywhere for the reduction of food waste, and then the wasted food and food rubbish will be reduced. Besides this, the restaurants should practice [Food Bank] & [Good Menu System] and the academic world should make further researches on this field. Moreover the government administration should enlighten the people and have a public information for the more reasonable food culture.
In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent's chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.
This paper proposes a new framework for control system design, called the data-based control approach or data space approach, in which the input and output data of a dynamical system is directly and solely used to analyze or design a control system without the employment of any mathematical models like transfer functions, state space equations, and kernel representations. Since, in this approach, most of the analysis and design processes are carried out in the domain of the data space, we introduce some notions of geometrical objects, e.g., the openloop and closed-loop data spaces, which serve as the system representations in the data space. In addition, we establish a relationship between the open-loop and closed-loop data spaces that the closed-loop data space is contained in the open-loop data space as one of its subspaces. By using this relationship, we can derive the data-based stabilization condition for a linear time-invariant discrete-time system, which leads to a linear matrix inequality with a rank constraint.
Today, it is imperative to educate students on how to best prepare themselves for the new data driven era of the future. Undergraduate education plays an important role in providing students with more Data Science opportunities and expanding the supply of Data Science talent. This paper surveys and analyzes the curricula of Data Science-related bachelor's degree programs in the United States. The 'required' and 'elective' courses in a curriculum for obtaining a B.S. degree were evaluated by course weight to indicate its necessity. As a result, it was possible to find out which courses were important in Data Science programs and which areas were emphasized for B.S. degrees in Data Science. We found that courses belong to the Data Science area, such as data management, data visualization, and data modeling, were more required for Data Science B.S. degrees in the United States.
One of organization's generic functions is the interpretation of events to carry out decision-making activities. In intelligent Data Interpretation System(IDIS), Interpreting is computationally modeled as classification of new data into categories having similar features. We define the Extensional Object Model(ExOM) as a formalism for IDIS. In ExOM, objects and categories are loosely coupled to provide flexibility for both object description and category definition in data gathering and interpretation process. Objects are classified inductively based on exemplars of categories as well as deductively based on category structures.
본 연구는 우리나라의 EDI (전자자료교환) 서비스를 사용하는 기업들의 실무담당자를 대상으로 EDI 서비스의 품질 인식에 관하여 실증분석을 하였다. 특히 서비스 마케팅관점에서 바라본 EDI 서비스는 어떠한 요인으로 구성이 되어있는가를 선행연구를 통하여 확인하고 이를 바탕으로 요인분석을 실시하여 실증분석하였다. 본 연구의 결과에 의하여 우리나라의 EDI 서비스 제공자는 마케팅관점에서 영업전략을 구사할 이론적 근거를 갖게될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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