In this study the effect caused by limited storage lift of agricultural products for determining shipping amount can be analyzed by $l^{st}$ order autoregressive model based on cobweb theorem. Carrying capacity and auction price of upland-grown cabbage and garlic from 2000 to 2003 in wholesale markets were used for analysis. In result regression models of cabbage can not be used in verification periods although those of garlic approximately predicted shipping amounts in verification periods. It can be inferred that it is hard to control shipping amounts depending on price fluctuation for agricultural products which have limited storage life so cultivated areas and meteorological risk should be managed for stable price.
Recently design verification have been played an important role in the design of large scale and complex systems. In this article, we especially focus on model checking methods. Behaviors of modeled systems are generally specified by temporal formulas of computation tree logic. However. Users must know well temporal specification because the specification might be complex. We proposed method that temporal formulas are gained inductively and amounts of memory and time are reduced. Finally, we will show verification results using our proposed method.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.3
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pp.157-169
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2012
As of 2006. 3. the twitter offered in the USA has been one of the propaganda instrument used with ads and politics functioning speedy information diffusion on SNS communicated with others through 140 letters of short messages. and while twitter is using propaganda instrument, it keeps on trying to verify how it has an effect on. So, on the paper, I suggest new simulation model of information diffusion based on probability being able to predict the range of proliferation after it analyze the existing influence and the diffusion force on verification methods. It designed algorithm of verification and algorithm of prediction to use twitter's Open API with Python basement. It proved effectiveness on the model through the analysis to operate the twitter of practical local autonomous entity.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.14
no.6
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pp.31-39
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2011
Information and communication environment includes a lot of dangerous factors to elementary school children who do not establish their own value sense as well as its related knowledge yet. This paper proposes a case based multiplex teaching and learning model which leads students to participate and be interested in, then to improve the educational level of information and communication ethics in elementary school. This model progresses in centric of the conflict situations in information and communication ethics that can be commonly occurred in actual life. To adapt case based approach, three types of teaching and learning models, value conflict, value clarification, and role playing, are applied in a combined form. Along with applying the models, their educational effects have been compared and analysed in time sequence, in the educational level improvement point of view. The verification has been conducted by using surveys and questionnaires, in the four areas; cognitive, affective, behavioral, and then overall. The verification results show that the proposed method is effective to improve the educational level of information and communication ethics in elementary schooll.
A predictive model of wind speed in the wind farm has very important meanings. This paper presents an estimation model of wind speed based on time series analysis using the observed wind data at Hangyeong Wind Farm in Jeju island, and verification of the predictive model. In case of Hangyeong Wind Farm and Haengwon Wind Farm, The ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) predictive model was appropriate, and the wind speed estimation model was developed by means of parametric estimation using Maximum likelihood Estimation.
Many studies based on I-vector have been conducted in a variety of environments, from text-dependent short-utterance to text-independent long-utterance. In this paper, we propose a speaker verification system employing a combination of I-vector with Probabilistic Linear Discriminant Analysis (PLDA) and speaker embedding of Long Short Term Memory (LSTM) with attention mechanism in far-field and noisy environments. The LSTM model's Equal Error Rate (EER) is 15.52 % and the Attention-LSTM model is 8.46 %, improving by 7.06 %. We show that the proposed method solves the problem of the existing extraction process which defines embedding as a heuristic. The EER of the I-vector/PLDA without combining is 6.18 % that shows the best performance. And combined with attention-LSTM based embedding is 2.57 % that is 3.61 % less than the baseline system, and which improves performance by 58.41 %.
The purpose of this study is to validate the validity of the methodology for analyzing the space with complex characteristics and to evaluate the existing spatial structure analysis theory. Seven example models are designed and analyzed data of spatial syntax analysis and visibility graph analysis. And analyzed the agent-based model using two analytical methods: the adjacent space and the whole spatial connection. The results of this study are as follows. Based on the analysis of the agent - based model for perfectly freewalking, the validity of the method is verified in terms of predictive ability and effectiveness. Agent-based models can be simulated considering various variables, so realistic predictions will be possible and a new biography of complex systems can be met.
Purpose: In this study a system dynamics methodology was used to identify correlation and nonlinear feedback structure among factors affecting unplanned extubation (UE) of ICU patients and to construct and verify a simulation model. Methods: Factors affecting UE were identified through a theoretical background established by reviewing literature and preceding studies and referencing various statistical data. Related variables were decided through verification of content validity by an expert group. A causal loop diagram (CLD) was made based on the variables. Stock & Flow modeling using Vensim PLE Plus Version 6.0b was performed to establish a model for UE. Results: Based on the literature review and expert verification, 18 variables associated with UE were identified and CLD was prepared. From the prepared CLD, a model was developed by converting to the Stock & Flow Diagram. Results of the simulation showed that patient stress, patient in an agitated state, restraint application, patient movability, and individual intensive nursing were variables giving the greatest effect to UE probability. To verify agreement of the UE model with real situations, simulation with 5 cases was performed. Equation check and sensitivity analysis on TIME STEP were executed to validate model integrity. Conclusion: Results show that identification of a proper model enables prediction of UE probability. This prediction allows for adjustment of related factors, and provides basic data do develop nursing interventions to decrease UE.
The business process management system that can integrate and manage a medical institution's processes has been increased importance to adapt to constantly changing medical environments and share information with various external medical institutions. The business process management system is an automated process tool that converts the graphic-based BPMN process model into a WS-BPEL, the execution language of the web service environment, and executes it through the process engine. However, the BPMN process model can be difficult to convert into WS-BPEL due to several ambiguities and structural inconsistencies. The process model may also contain structural anomalies that can lead to execution errors during process execution. In this paper, we present business process model formalization and structural anomaly verification techniques for facilitating integrated process management in medical institutions. Through the case study based on the IHE profile, we presented a formalized BPMN process model and verify the structural anomalies. We show the superiority of the proposed technique through comparative experiments with other related works.
Forecasting of water quality variation is not an easy process due to the complicated nature of various water quality factors and their interrelationships. The objective of this study is to test the applicability of neural network models to the forecasting of the water quality at Dalchun station in Han River. Input data is consist of monthly data of concentration of DO, BOD, COD, SS and river flow. And this study selected optimal neural network model through changing the number of hidden layer based on input layer(n) from n to 6n. After neural network theory is applied, the models go through training, calibration and verification. The result shows that the proposed model forecast water quality of high efficiency and developed web-based water quality forecasting system after extend model
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[게시일 2004년 10월 1일]
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