Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.5
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pp.103-114
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2020
The purpose of this study is to analyze the difference of the effect of adult golf participation on the exercise adherence through the exercise immersion and to suggest the adherence golf exercise. To achieve this purpose, 40~70 age subjects of adult golf club located in Gyeongsangnam-do jinju city were selected in January 2020 and sampled by systematic cluster random sampling. First, factor analysis and reliability analysis were conducted to secure validity and reliability. Second, the frequency analysis average(M) standard deviation(sd) were conducted to investigate the general characteristics of the respondents. Third, t-test and one-way ANOVA analysis were conducted to identify differences between exercise immersion and exercise adherence according to general characteristics. Fourth, correlation analysis and multiple regression analysis were conducted among variables. The results of this study through these methods and procedures are as follows. First, there was no significant difference in the exercise impression and exercise adherence of general characteristics. Second, exercise immersion showed a high difference in exercise adherence. Third, exercise immersion had a high effect on exercise adherence.
Though the number of completely sequenced genomes quickly grows in recent years, the methods to predict protein functions by homology from the genomes have not been used sufficiently. It has been a successful technique to construct an OPCs(Orthologous Protein Clusters) with the best reciprocal BLAST hits from multiple complete-genomes. But it takes time-consuming-processes to make the OPCs with manual work. We, here, propose an automatic method that clusters OPs(Orthologous Proteins) from multiple complete-genomes, which is, to be extended, based on INPARANOID which is an automatic program to detect OPs between two complete-genomes. We also Prove all possible clustering mathematically.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.2859-2872
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2019
Interference alignment (IA) has been a powerful approach to achieve the maximum degree of freedom (DoF) for K users multiple-input-multiple-output (MIMO) interference channels. However, due to the feasibility constraint, aligning all the interference signals at each receiver is impractical for large K without symbol extension. In this paper, we propose two best-effort interference alignment (BEIA) schemes that the network selects the maximum number of interfering transmitters to align their signals given the feasibility conditions when each transmitter-receiver pair has a constant number of data streams. Besides, in case of not all interfering signals aligned at each receiver, an upper bound of the average throughput is derived. Simulation results show that the proposed schemes have superiority over the traditional methods, such as time division multiple access (TDMA) and cluster IA(CIA), in low and moderate signal-to-noise ratio (SNR) region in terms of average user throughput. In addition, the proposed max-min relative interference distance alignment scheme outperforms the proposed scheme of equal interfering transmitters number alignment in terms of both average user throughput and minimum user throughput.
Wireless Sensor Networks (WSNs) consist of multiple tiny and power constrained sensors which use radio frequencies to carry out sensing in a designated sensor area. To effectively design and implement reliable WSN, it is critical to consider models, protocols, and algorithms that can optimize energy consumption of all the sensor nodes with optimal amount of packet delivery. It has been observed that deploying a single sink node comes with numerous challenges especially in a situation with high node density and congestion. Sensor nodes close to a single sink node receive more transmission traffic load compared to other sensors, thus causing quick depletion of energy which finally leads to an energy hole and sink hole problems. In this paper, we proposed the use of multiple energy efficient sink nodes with brute force technique under optimized parameters to improve on the number of packets delivered within a given time. Simulation results not only depict that, deploying N sink nodes in a sensor area has a maximum limit to offer a justifiable improvement in terms of packet delivery ratio but also offers a reduction in End to End delay and reliability in case of failure of a single sink node, and an improvement in the network lifetime rather than deploying a single static sink node.
This study was classified into two groups, normal season group and drought season group, by the cluster analysis using the weather and water quality data from 2012 to 2015, using SPSS 18 version. Also each cluster was classified into three spaces, Gangcheon, Yeoju and Ipoh weir. We performed the multiple regression analysis with each monthly data that concentration of Chl-a was more than algae warming level. 6 groups classified in time and space were analyzed by the correlation analysis between concentration of Chl-a and 3 weather, 11 water quality and discharge factors. We developed Chl-a prediction equations of each group with independent variables of the multiple regression analysis applying to the correlation result. The result of cluster analysis was that the period was divided into two groups, normal group(2012-2013) that total annual precipitation rate was normal and drought group(2014-2015) that total annual precipitation rate was less than 1,000 mm/hr, in time. The months that concentration of Chl-a was more than algae warming level in each group classified by cluster analysis were that the normal group was 3~8 and drought group was 3 and 6~10. The correlation result between Chl-a and weather, water quality and discharge factors for each 6 group was that relationships between Chl-a and water, discharge factors were high in the drought group more than in normal group at all weirs. This was influenced by velocity reduction and increasing HRT according to the intense drought. Weather, water quality and discharge factors that were high correlation with Chl-a were applied to independent variables of Chl-a prediction equations and each equations were developed. Among them, Each adjusted R square of Prediction equations for Chl-a in each group at Ipoh weir where is located in Namhan river downstream and is directly connected to Paldang dam were normal group = 0.920 and drought group = 0.818. It's showed the high linear.
Purpose: The purpose of this descriptive survey study was designed to identify the stress coping types of married immigrant pregnant women and find out the differences in maternal-fetal attachment and maternal identity based on each types. Methods: 151 married immigrant women who visited 3 women's hospitals located in J-do for pre-pregnancy checkup were selected as study objects. Data were analyzed by dsecriptive statistics, cluster analysis, t-test, ANOVA, and $Scheff{\acute{e}}$ multiple comparison test. Results: Cluster analysis revealed 4 distinct stress coping styles; low stress-coping involvement social support-oriented type, high stress-coping involvement hopeful thinking type, low stress-coping involvement type, effective stress coping types. Women frequently using effective stress coping type among the four types reported higher maternal-fetal attachment. The group of active coping styles got significantly higher score on maternal identity. Conclusion: Proper stress coping of married immigrant pregnant women regarding pregnancies proved to result in high levels of maternal-fetal attachment and maternal identity. Studies measuring the stress coping styles that affect pregnancies should be continuously conducted.
The purpose of this study was to investigate the awareness and practices for diet according to the lifestyles of college students in Youngnam region. The data were collected by self-administered questionnaires during May 2007. One hundred-ninety samples were analyzed by SPSS Windows. Frequencies, Cronbach's alpha, factor analysis, cluster analysis, one-way analysis of variance, Duncan's multiple range test and chi-square test were conducted. The results were as follows. Lifestyles were categorized into four factors by factor analysis: popularity-seeking type, body-management-seeking type, convenience-seeking type and healthy-seeking type. In addition, the respondents belonged to one of four groups by cluster analysis: body-management-seeking group, popularity-seeking group, convenience-seeking group, and healthy-seeking group. There were significant differences in perception about individual body images, concern of diet, awareness of diet necessity and knowledge and practices for diet among the four groups. That is, the body-management-seeking group showed the highest levels of concern of diet, awareness of diet necessity and the practice of fasting therapy. Additionally, the healthy-seeking group showed the highest level of practice of exercise therapy.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2010.04a
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pp.191-192
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2010
This study classify the every meshes in Busan metropolitan city, based on the building need. The number of the effective meshes is 3289, all of those meshes are databased with simplified 7 building needs. The area for residential, commercial, educational needs occupy 92.4 % among all the areas. To simplify the multiple variables, principal component analysis is performed before the cluster analysis. Ans as the result 5 classification are obtained.
This study, which includes case studies that provide information of cave tour resources, considered a variety of selected variables of the internal and external parts of caves with the expanded factors of the academic classification in caves. It uses the cluster analysis, one of the multivariate analysis techniques, and applied the results for review. As a result, public caves can present multiple classification criteria according to the factors of the surrounding area's human environment. The result, classified by the region in public caves, is derived from this study.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.4
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pp.334-340
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2002
This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling which can create a new hyperplane-shaped cluster by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy, add the new cluster to fuzzy rule base and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. Tn the coarse tuning, weighted recursive least squared algorithm and fuzzy C-regression model clustering are used and in the fine tuning, gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm. To check the effectiveness and feasibility of the suggested algorithm, four representative examples for system identification are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated in comparison with that of the conventional fuzzy models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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