The Monitoring System developed in this study was designed to help manage the recreational forests by gathering data on visitors' profiles and their opinions about recreational use and related facilities, This data could identify for changing situations in forest recreation demand as well as providing information on planning the management and use of the forest areas in advance. The standardized questionnaire had contained visitor profiles, activities, distribution of use by area, distribution us by time, duration of the visit, expenditure of visitors and information on visitor satisfaction and motivation. Also, the questionnaire had included the evaluations visitors' perception of facilities in order to identify the importance and performance of the various facilities, such as recreational and educational facilities, accomodations, directional signs as well as infrastructure. The monitoring system was developed in the object-oriented programming (OOP) environment. Microsoft Visual Basic 6,0 for the program language, Microsoft Access, and Excel program were used to develop the system. The monitoring system was composed of data input, database, and data analysis system, Once data were put into data input system, it automatically transferred to database, and it eventually produced the results of statistical analysis with one step procedure. This study was integrated with facilities and visitor monitoring system to identify the visitor impact at the recreational forests. In addition, this monitoring system would provide necessary and useful background information for management on recreational use of natural resources in a practical manner.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.555-564
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2020
The purpose of this study is to analyze the efficiency of research institutes of futures companies, and to promote the development of futures market and real economy. This study employs DEA-solver software to conduct super-efficiency data envelopment analysis (SE-DEA), and also selects 40 representative futures research institutes in China as decision-making units (DMUs). For data of input and output indicators, we collect from the China Futures Association, Futures Daily, Hexun.com and Webstock.com respectively, and the time duration is the 103 trading days between from October 2019 to February 2020. Then the indicator for the strategy accuracy rate is calculated separately by analyzing the strategies published by each DMUs in public media. In conclusions, most institutes have excessive investment in human resources, and also have insufficient strategy accuracy rate and insufficient published research reports. The findings of this study suggest that Chinese futures companies need to improve the efficiency of research institutes, and better meet the demand of the financial market. In fact, the analysis of the efficiency of the futures company research institute has not been found in the literature worldwide, Application of DEA model in efficiency analysis of securities and futures research institutions and establishment of indicators are the innovations of this paper.
본 연구에서 세 성분 단일 관측을 이용해서 국지와 광역 지진 및 폭발외 진원 깊이, 진원시등을 재결정 했다. 우리는 진원 방위각, 시범 지진 진앙이 산출될 수 있느 편파분석 방법예 의하여 이 연구를 수행하려고 한다.일정한 층속도 모텔에 기초를 두고 이론적 주시표가 각 이벤트 입력 지진 위상들에 맞도록 계산 될 수 있다. 지진 규모는 P파 코다(coda)의 지속시간을 이용해서 결정한다. 최소 오차에 대응하는 결과는 이 연구소에서 모두 지진의 평균 깊이는 15km 이라는 것을 보여주는데 이것은 다른 연구소 조사와 매우 일치함을 알 수 있다(Kang and Choi, 1993).
The rapid growth and dissemination of touch-based mobile devices such as smart phones and tablet PCs, gives numerous benefits to people using a variety of multimedia contents. Due to its portability, it enables users to watch a soccer game, search video from YouTube, and sometimes tag on contents on the road. However, the limited screen size of mobile devices and touch-based character input methods based on this, are still major problems of searching and tagging multimedia contents. In this paper, we propose WalkieTagging, which provides a much more intuitive way than that of previous one. Just like any other previous video tagging services, WalkieTagging, as a voice-based annotation service, supports inserting detailed annotation data including start time, duration, tags, with little effort of users. To evaluate our methods, we developed the Android-based WalkieTagging application and performed user study via a two-week. Through our experiments by a total of 46 people, we observed that experiment participator think our system is more convenient and useful than that of touch-based one. Consequently, we found out that voice-based annotation methods can provide users with much convenience and satisfaction than that of touch-based methods in the mobile environments.
The ultimate goal of construction is to complete the given work in the most economical and safest way within the required construction period while meeting the quality standards specified in the design drawing. There are a few characteristics of finish work. First, executed in subdivided processes, finish work involves a very diverse and complex structure. Second, there are no criteria for each segmented process with regard to the appropriate time of input. Third, it is not very necessary to set priorities for lead and lag works. This study intends to provide information on the completion of a project in accordance with the required duration by setting priorities in the delay of each detailed process of finish work to minimize delay in finish work. In this study, finish work is divided into wet work and other types of finish work, and the importance of each process is classified based on the given details of each process. In addition, the study employs a survey to analyze delay factors of a designer, a constructor, and a supplier. Using the survey results, the study sets priorities in delay of final work to provide information on the completion of an apartment project within the planned construction period.
BAC backwashing process in ozone-BAC advanced water treatment process was experimentally studied. The operation and performance of backwashing were evaluated by measuring the effects of water temperature and water input rate on the backwashing interval and duration, and also the change of the amounts of biofilm and HPC in treated water before and after backwashing. The experiments were carried out with the pilot scale test module built in a existing water treatment plant, and the following results were obtained. Longer backwashing time than that of design operating condition was needed for satisfying the suitable turbidity of washing water effluent. Depending on water temperature, 7 days of backwashing cycle was recommended for the period lower than $15^{\circ}C$, and 10 days for the period higher than $15^{\circ}C$. After backwashing, the amounts of biofilm and HPC decreased to 1/10 and 80%, respectively.
This paper presents a Neural Network Identification(NNI) method for modeling of highly complicated nonlinear and time varing human system with a pneumatically driven mock circulatory system of Left Ventricular Assist Device(LVAD). This system consists of electronic circuits and pneumatic driving circuits. The initiation of systole and the pumping duration can be determined by the computer program. The line pressure from a pressure transducer inserted in the pneumatic line was recorded System modeling is completed using the adaptively trained backpropagation learning algorithms with input variables, heart rate(HR), systole-diastole rate(SDR), which can vary state of system. Output parameters are preload, afterload which indicate the systemic dynamic characteristics. Consequently, the neural network shows good approximation of nonlinearity, and characteristics of left Ventricular Assist Device. Our results show that the neural network leads to a significant improvement in the modeling of highly nonlinear Left Ventricular Assist Device.
This paper proposes a synchronization method of synthetic facial iamge sequences and synthetic speech. The LP-PSOLA synthesizes the speech for each demi-syllable. We provide the 3,040 demi-syllables for unlimited synthesis of the Korean speech. For synthesis of the Facial image sequences, the paper defines the total 11 fundermental patterns for the lip shapes of the Korean consonants and vowels. The fundermental lip shapes allow us to pronounce all Korean sentences. Image synthesis method assigns the fundermental lip shapes to the key frames according to the initial, the middle and the final sound of each syllable in korean input text. The method interpolates the naturally changing lip shapes in inbetween frames. The number of the inbetween frames is estimated from the duration time of each syllable of the synthetic speech. The estimation accomplishes synchronization of the facial image sequences and speech. In speech synthesis, disk memory is required to store 3,040 demi-syllable. In synthesis of the facial image sequences, however, the disk memory is required to store only one image, because all frames are synthesized from the neutral face. Above method realizes synchronization of system which can real the Korean sentences with the synthetic speech and the synthetic facial iage sequences.
With the recent expansion of the commerce ecosystem, a large number of user evaluations have been produced. Accordingly, attempts to create business insights using user evaluation data have been actively made. However, since user evaluation can change after the user experiences the product, it is difficult to say that the analysis based only on reviews immediately after purchase fully reflects the user's evaluation of the product. Moreover, studies conducted so far on user evaluation have overlooked the fact that the length of time a user has used a product can affect the user's product evaluation. Therefore, in this study, we build a model that predicts the direction of change in the user's rating after use from the user's rating and reviews immediately after purchase. In particular, the proposed model reflects the product's period of use in predicting the change direction of the star rating. However, since the posterior information on the duration of product use cannot be used as input in the inference process, we propose a structure that utilizes information about the product's period of use using an auxiliary classifier. As a result of an experiment using 599,889 user evaluation data collected from the shopping platform 'N' company, we confirmed that the proposed model performed better than the existing model in terms of accuracy.
To predict the rheological behaviours along with the compressive strength of self-compacting concrete that incorporates environmentally friendly ingredients as cement substitutes, a comparative evaluation of machine learning methods is conducted. To model four parameters, slump flow diameter, L-box ratio, V-funnel time, as well as compressive strength at 28 days-a complete mix design dataset from available pieces of literature is gathered and used to construct the suggested machine learning standards, SVM, MARS, and Mp5-MT. Six input variables-the amount of binder, the percentage of SCMs, the proportion of water to the binder, the amount of fine and coarse aggregates, and the amount of superplasticizer are grouped in a particular pattern. For optimizing the hyper-parameters of the MARS model with the lowest possible prediction error, a gravitational search algorithm (GSA) is required. In terms of the correlation coefficient for modelling slump flow diameter, L-box ratio, V-funnel duration, and compressive strength, the prediction results showed that MARS combined with GSA could improve the accuracy of the solo MARS model with 1.35%, 11.1%, 2.3%, as well as 1.07%. By contrast, Mp5-MT often demonstrates greater identification capability and more accurate prediction in comparison to MARS-GSA, and it may be regarded as an efficient approach to forecasting the rheological behaviors and compressive strength of SCC in infrastructure practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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