Journal of information and communication convergence engineering
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제5권3호
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pp.233-238
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2007
An approach to identify Chinese event types is proposed in this paper which combines a good feature selection policy and a Maximum Entropy (ME) model. The approach not only effectively alleviates the problem that classifier performs poorly on the small and difficult types, but improve overall performance. Experiments on the ACE2005 corpus show that performance is satisfying with the 83.5% macro - average F measure. The main characters and ideas of the approach are: (1) Optimal feature set is built for each type according to local feature selection, which fully ensures the performance of each type. (2) Positive and negative features are explicitly discriminated and combined by using one - sided metrics, which makes use of both features' advantages. (3) Wrapper methods are used to search new features and evaluate the various feature subsets to obtain the optimal feature subset.
Purpose - This study attempted to identify the value promotion clues that may operate as a consumer's motive, by shedding new light on consumer value and by reconstructing each variable analyzed through the means-end chain (MEC) theory. Research design, data, and methodology - In this study, 202 copies of effective questionnaires using the data of Yang and Ju (2012) were subjected to correlation, regression, and SEM. Results - All store selection attributes were verified as having a positive influence on the relationship quality. Although the store selection attributes were verified as exerting a positive influence on the relationship quality, according to the verification result of the mediating effect, consumer value was verified to be influenced only by the relationship quality instead of by the store selection attributes. Conclusion - As a result of path analysis on the proposed model after modification, it was verified that only product factor had a statistically significant positive influence and that social value was completely mediating between relationship quality and emotional value. It may be highlighted that the MEC theory concept would be applicable to the cause-and-effect relationship model.
This study used text mining to analyze big data to understand consumers' demand for and perceptions of fashion masks. Based on the text-mining analysis results, a survey was conducted with those living in Korea to investigate the influence of consumers' mask selection criteria on mask brand awareness and purchase intention for fashion masks. "Fashion mask" and "functional mask" were used as the keywords in a text-mining analysis, and an online survey of 242 respondents was conducted. The analysis results were as follows: First, the text-mining analysis extracted commonly appearing words that had a high frequency and TF-IDF, such as "COVID-19," "fashion," "celebrity," "antibacterial," and "filter." This confirmed that during the COVID-19 pandemic, consumers have demanded masks that are both functional and fashionable. Second, among consumers' mask selection criteria, trend and design had positive effects on face-mask brand awareness. Third, face-mask brand awareness had a positive effect on the purchase intention for both brand and fashion masks, and the purchase intention for brand masks had a positive effect on the purchase intention for fashion masks.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권4호
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pp.441-457
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2024
Semicontinuous data are characterized by a mixture of a point probability mass at zero and a continuous distribution of positive values. This type of data is often modeled using a two-part model where the first part models the probability of dichotomous outcomes -zero or positive- and the second part models the distribution of positive values. Despite the two-part model's popularity, variable selection in this model has not been fully addressed, especially, in high dimensional data. The objective of this study is to investigate variable selection and prediction performance of penalized regression methods in two-part models. The performance of the selected techniques in the two-part model is evaluated via simulation studies. Our findings show that LASSO and ENET tend to select more predictors in the model than SCAD and MCP. Consequently, MCP and SCAD outperform LASSO and ENET for β-specificity, and LASSO and ENET perform better than MCP and SCAD with respect to the mean squared error. We find similar results when applying the penalized regression methods to the prediction of crime incidents using community-based data.
This study examined the subjective health recognition, motivation, selection property, consumption realties, and generalities of elderly people eating out. The ratio of women eating out in those over 60 years of ages was high and people in that age group ate out most actively. The score of convenience-oriented, gourmet-oriented, and dignity-oriented of the selection property for eating out increased with increasing frequency and expenditure for eating out. With increasing age, a negative (-) relationship with a decrease in the safety-oriented score of the selection property for eating out was predicted. As the number of days eating out increased, a positive (+) relationship with an increase in the safety-oriented score of the selection property for eating out was observed. As the scores of physical and social health perception increased, a positive (+) relationship with an increase in the gourmet oriented score was observed. Based on the results, various research on the relationship between the health recognition and eating out behavior of those over 60 years of age are required.
The direction of evolution can estimate based on the variation among nonsynonymous to synonymous substitution. The simulative study investigated the nucleotide sequence of closely related strains of respiratory syndrome viruses, codon-by-codon with maximum likelihood analysis, z selection, and the divergence time. The simulated results, dN/dS > 1 signify that an entire substitution model tends towards the hypothesis's positive evolution. The effect of transition/transversion proportion, Z-test of selection, and the evolution associated with these respiratory syndromes, are also analyzed. Z-test of selection for neutral and positive evolution indicates lower to positive values of dN-dS (0.012, 0.019) due to multiple substitutions in a short span. Modified Nei-Gojobori (P) statistical technique results also favor multiple substitutions with the transition/transversion rate from 1 to 7. The divergence time analysis also supports the result of dN/dS and imparts substantiating proof of evolution. Results conclude that a positive evolution model, higher dN-dS, and transition/transversion ratio significantly analyzes the evolution trend of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, severe acute respiratory syndrome coronavirus, and Middle East respiratory syndrome coronavirus.
최근 인터넷의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고, 유ㆍ무선 인터넷의 보급과 더불어 악의적인 사이버 공격의 시도와 성공이 급속하게 증가하고 있다. 이것은 점차 더 많은 문제를 야기할 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응하지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다.
This study provides basic data on how stress impacts the processed convenience foods purchase attitudes and the selection attributes of housewives. The stress consists of 3 factors, which were housework stress, family relation stress and economic stress. The processed convenience food purchase attitude consisted of 2 factors, which were peripheral influence purchase and conviction purchase. The processed convenience food selection attribute consisted of 4 factors, which were quality, convenience, packaging and price. Factor loading confirmation and reliability test were conducted, and the reliability was confirmed with Cronbach's alpha coefficients for all the factors exceeding 0.5. The high stress levels showed significantly high stress factors of housework, family relations and economic stress (P<0.001). The high stress group was shown to make purchases by recognizing peripheral influences (P<0.01). When the selection properties of processed convenience foods depending on different stress levels were examined, it was revealed that among the three groups, the low stress group least considered the price aspect (P<0.01). After deducting the factors, AMOS (Analysis of Moment Structure) was used to conduct the confirmatory factor analysis for verifying validity. The structural equation model was used to determine the path coefficient. From the processed convenience foods purchase attitude, the peripheral influence purchase had significantly positive (+) effects on convenience (P<0.05). Also, conviction purchase was shown to have significantly positive (+) effects on quality (P<0.05). Housework and family relation stress were shown to have negative (-) effects on processed convenience foods selection attribute, and economic stress was shown to have positive (+) effects, although no significant relationships were revealed.
본 연구는 외환위기 이후 우리나라에서 자영업 선택에 영향을 미치는 요인들을 미시적이고 거시적인 차원에서 종합적으로 검토하였다. 특히, 금전적인 제약과 실업률로 대표되는 경기적 요인이 자영업 선택에 미치는 요인에 대해서 검토하였다. 한국노동연구원의 "한국노동패널" 1~4차년도 자료와 통계청의 "경제활동인구조사"를 사용하여 분석한 결과, 학력이나 직업 경험과 같은 인적자본은 남성의 자영업 선택에 정(+)의 효과를 가지는 것으로 나타났고, 여성의 경우에는 직업 경험이 자영업 선택에 부(-)의 효과를 가지는 것으로 나타났다. 부동산 자산 소유는 고용주 선택에서만 유의한 것으로 나타난 반면, 금융 자산 소유에 따른 소득은 자영업 선택에 오히려 부(-)의 효과를 가지는 것으로 나타났다. 기업가적인 문화와 환경 조건을 반영하는 자영업 경험 여부 또는 부모가 자영업인가의 여부는 남녀 모두 유의하게 자영업의 선택 확률을 높이는 방향으로 작용하는 것으로 나타났다. 한편, 본 연구에서 가장 관심있게 검토한 실업률과 자영업 선택 간의 관계는, 우선 미시적인 분석에서 선택편의와 예상소득기회의 차이를 통제한 구조 모형에서 실업률은 유의하게 정(+)의 효과를 가지는 것으로 나타났다. 또한, 거시 분석에서도, 경기변동과 노동시장의 조건을 반영하는 실업률과 자영업 선택 간의 관계는 외환위기 이후 대체로 정(+)의 관계를 나타내는 것으로 나타나고 있어, 자영업은 실업에 대한 하나의 대안이라는 '밀어내기 가설'을 지지하는 것으로 나타났다. 이는 경기변동에 대응하는 자영업 선택에 관한 개인의 의사결정에서 자영업 선택에 따른 소득기회와 관련된 여러 가지 불확실성과 개인적 특성의 차이 등이 중요하게 작용하고 있음을 시사한다.
Lim, Dajeong;Gondro, Cedric;Park, Hye Sun;Cho, Yong Min;Chai, Han Ha;Seong, Hwan Hoo;Yang, Bo Suk;Hong, Seong Koo;Chang, Won Kyung;Lee, Seung Hwan
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제26권5호
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pp.603-608
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2013
Hanwoo have been subjected over the last seventy years to intensive artificial selection with the aim of improving meat production traits such as marbling and carcass weight. In this study, we performed a signature of selection analysis to identify recent positive selected regions driven by a long-term artificial selection process called a breeding program using whole genome SNP data. In order to investigate homozygous regions across the genome, we estimated iES (integrated Extended Haplotype Homozygosity SNP) for the each SNPs. As a result, we identified two highly homozygous regions that seem to be strong and/or recent positive selection. Five genes (DPH5, OLFM3, S1PR1, LRRN1 and CRBN) were included in this region. To go further in the interpretation of the observed signatures of selection, we subsequently concentrated on the annotation of differentiated genes defined according to the iES value of SNPs localized close or within them. We also described the detection of the adaptive evolution at the molecular level for the genes of interest. As a result, this analysis also led to the identification of OLFM3 as having a strong signal of selection in bovine lineage. The results of this study indicate that artificial selection which might have targeted most of these genes was mainly oriented towards improvement of meat production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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