The brain-computer interface obtains a user's electroencephalogram as a replacement communication unit for the disabled such that the user is able to control machines by simply thinking instead of using hands or feet. In this paper, we propose a feature extraction method based on a non-selected filter by SBCSP to classify motor imagery EEG. First, we divide frequencies (4~40 Hz) into 4-Hz units and apply CSP to each Unit. Second, we obtain the FLD score vector by combining FLD results. Finally, the FLD score vector is projected onto the optimal plane for classification using PCA. We use BCI Competition III dataset IVa, and Extracted features are used as input for LS-SVM. The classification accuracy of the proposed method was evaluated using $10{\times}10$ fold cross-validation. For subjects 'aa', 'al', 'av', 'aw', and 'ay', results were $85.29{\pm}0.93%$, $95.43{\pm}0.57%$, $72.57{\pm}2.37%$, $91.82{\pm}1.38%$, and $93.50{\pm}0.69%$, respectively.
Purpose - This study's purpose is to investigate the impact of supply chain management (SCM) factors among targeted Korean distribution firms. Antecedents are established for supply chain orientation (SCO) for the management and organization of cultural assets. The research sets up SCO corresponding to management cultural assets and to organizational factors in the results. The research model is created to examine the SCO based on a strategic perspective and the operational performance of the SC and SCM. In addition, an integrated model is constructed to analyze the moderating effect by setting partner cooperation as a relational capital factor. The main aim of this study is to analyze the characteristics of the supply chain structure as a source of competitive advantage for distribution service firms participating in the supply chain. In the moderating effects analysis, the role of partner cooperation as relational capital is examined in detail. Research design, data, and methodology - The study examined the existing research related to supply chains, discussing the antecedents of the performance of SCM and SCO. SCM was established with the partner's cooperation as relational capital. Including the moderating effects of the partner cooperation, the research proposed a seven hypotheses path analysis model. The samples were collected from the Korean export enterprises in the distribution service sector, with 185 samples selected for the final analysis. To try and measure the four latent variables presented in the analysis model based on existing studies, 22 measurement items were used. The empirical analysis used the appropriate PLS (partial least squares) method on the path analysis reliability and validity and for common method bias. After testing the seven hypotheses, the research tested the moderating effects to the path analysis. Using PLS as structural equation modeling, the seven hypotheses were tested including the moderating effects of the partner relational capital on the 185 samples. Results - In the results, the SCO had a positive impact on both SCM and the relational capital of partner cooperation. The SCM had a significant impact on the operational performance of the SC. Further, partner cooperation also had a significant impact on SCM and the operational performance of the SC. The moderating effect analysis of the SCM and partner cooperation found a significant impact on the operational performance of the SC. On the other hand, the moderating effect of the SCO and partner cooperation did not affect the SCM. Conclusion - The results of this research show that the existing supply chain-related research can be applied to the operational performance of the SC for a Korean distribution service firm. In view of the fact that SCO is a source of competitive advantage, it should be taken into account when a firm wants to improve the performance of the SCM of the distribution service. This is because it can be assumed that SCO plays a role in supply chain management for the distribution firm.
We derive refraction statics for seismic data recorded in a hard rock terrain, in which there are large and rapid variations in the depth of weathering. The statics corrections range from less than 10 ms to more than 70 ms, often over distances as short as 12 receiver intervals. This study is another demonstration of the importance in obtaining accurate initial refraction models of the weathering in hard rock terrains in which automatic residual statics may fail. We show that the statics values computed with a simple model of the weathering using the Generalized Reciprocal Method (GRM) and the Refraction Convolution Section (RCS) are comparable in accuracy to those computed with a more complex model of the weathering, using least-mean-squares inversion with the conjugate gradient algorithm (Taner et al., 1998). The differences in statics values between the GRM model and that of Taner et al. (1998) systematically vary from an average of 2ms to 4ms over a distance of 8.8 km. The differences between these two refraction models and the final statics model, which includes the automatic residual values, are generally less than 5 ms. The residuals for the GRM model are frequently less than those for the model of Taner et al. (1998). The RCS statics are picked approximately 10 ms later, but their relative accuracy is comparable to that of the GRM statics. The residual statics values show a general correlation with the refraction statics values, and they can be reduced in magnitude by using a lower average seismic velocity in the weathering. These results suggest that inaccurate average seismic velocities in the weathered layer may often be a source of short-wavelength statics, rather than any shortcomings with the inversion algorithms in determining averaged delay times from the traveltimes.
We developed a method for inverting magnetic data to image 2D susceptibility models. The major difficulty in the inversion of the potential data is the nonuniqueness. Furthermore, generally the number of inversion blocks are greater than the number of the magnetic data available, and thus the magnetic inversion leads to under-determined problem, which aggravates the nonuniqueness. When the magnetic data were inverted by the general least-squares method, the anomalous susceptibility would be concentrated near the surface in the inverted section. To overcome this nonuniqueness problem, we propose a new resolution model constraint that is calculated from the parameter resolution. The model constraint imposes large penalty on the model parameter with good resolution, on the other hand small penalty on the model parameter with poor resolution. Thus, the deep-seated model parameter, generally having poor resolution, can be effectively resolved. The developed inversion algorithm is applied to the inversion of the synthetic data for typical models of magnetic anomalies and is tested on real airborne data obtained at the Okcheon belt of Korea.
This study identified the cause-and-effect relationship of security management service quality by empirically analyzing whether the performance factors affecting the casino industry are improved when the quality of the security management service is improved. For this, Partial Least Squares (PLS) that can deduce the structural relationship between variables was used. To verify the representativeness of the population, SPSS 19.0 was utilized in a demographic analysis, a independent T-test and Scheffe test. The analysis of the data revealed that the casino industry must preferentially manage assurance, empathy, and security to improve the casino security management service quality, and that, of these, security was the most important factor. To help improve service quality, a theoretical and empirical basis that can consider the importance and priority of individual factors was presented based on the result of this analysis. It also revealed that the security management service is an essential factor for stable business activities of casinos. Further, the importance of the role of the security management service in business strategy formulation for improving the industry performance was recognized through the study results. A service quality improvement method was provided by focusing on the factors that must be preferentially considered for service quality improvement; moreover, implications that can predict the results of such method were presented.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1527-1527
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2001
Glucose, fructose and sucrose being the main sugars that can be found in natural fruit juice. Many instrumental methods, such as GC, LC, electrochemical or spectrometric methods provide information about both the total content of sugars and the specific concentration of each carbohydrate[1]. The simplicity of sample handling and measurement in the near IR(NIR) wavelength region, which allows the use of long pathlength, optical glass cells and optical fibers, makes NIR a good alternative for sugar determination [2]. In the present study, six varieties of persian grapes were harvested at intervals through august to october and analysed for sugars by NIR. The results were processed by principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS) analysis. Sample juice was prepared by squeezing through gauze from crashed grape. This solution was treated by zinc ferrocyanide prior to analysis in order to eliminate colored compounds and all optically active nonsugar substances. For glucose and fructose the most characteristic wavelengths were 1456nm corresponding to the first harmonic O-H stretching and the second at 2062nm corresponding to O-H stretching and deformation; secondary characteristic combination bands were also seen at 2265 nm (O-H and C-C stretching) and at 2240 nm (C-H and C-C stretching). However these spectra were taken over a wavelength range from 1100-2500nm at room temperature of 25-$30^{\circ}C$. To test the accuracy of the described procedure, samples of six varieties of grape were analysed by the proposed NIR and a standard method[2]. Good agreement were found between these two sets of the results. To perform the recovery studies , samples of grape juices previously analysed by the proposed method, were spiked with known amounts of each individual sugars and then analysed again. Relative standard deviations varied from 1.4 to 1.8% for six independent measurements of individual and total sugar concentration. In the analysis of real and synthetic samples, precise and accurate results were obtained , providing accuracy errors lower than 1.9% in all cases. Average recoveries of ${97}{\pm}{4%}$ for total sugar and between ${95}{\pm}{5%}$ and ${99}{\pm}{2%}$ for sing1e sugars demonstrate the applicability of the methodology developed to the direct analysis of grape Juice.
This paper presents a technique for estimating discharge rating curve parameters. In typical practical applications, the original non-linear rating curve is transformed into a simple linear regression model by log-transforming the measurement without examining the effect of log transformation. The model of pseudo-likelihood estimation is developed in this study to deal with heteroscedasticity of residuals in the original non-linear model. The parameters of rating curves and variance functions of errors are simultaneously estimated by the pseudo-likelihood estimation(P-LE) method. Simulated annealing, a global optimization technique, is adapted to minimize the log likelihood of the weighted residuals. The P-LE model was then applied to a hypothetical site where stage-discharge data were generated by incorporating various errors. Results of the P-LE model show reduced error values and narrower confidence intervals than those of the common log-transform linear least squares(LT-LR) model. Also, the limit of water levels for segmentation of discharge rating curve is estimated in the process of P-LE using the Heaviside function. Finally, model performance of the conventional log-transformed linear regression and the developed model, P-LE are computed and compared. After statistical simulation, the developed method is then applied to the real data sets from 5 gauge stations in the Geum River basin. It can be suggested that this developed strategy is applied to real sites to successfully determine weights taking into account error distributions from the observed discharge data.
This study was done to measure the color and catechins contents in processed teas using the whole bands (400~2500 nm) with near-infrared spectroscopy(NIRS). The powder colors of 109 processed teas were measured with a colorimeter. The a/b ratios in Hunter color scale in processed teas accounted for about 98.9% of the variation in the fermentation degree(FD), indicating that the a/b ratio was a very useful trait for assessing fermentation degree. Also tea powders were scanned in the visible bands used with NIRSystem. The calibration equations for powder colors were developed using the regression method of modified partial least squares(MPLS) with the internal cross validation. The equations had low SECV (standard errors of cross-validation), and high $R^2$ (coefficient of determination in calibration) values with 0.996~1.00, indicating that the visible bands(400~700 nm) with NIRS could be used to rapidly measure the variables related to powder color and fermentation degree. Also another powders of 137 processed teas were scanned at 780~2500 nm bands in the reflectance mode. The calibration equations were developed using the regression method of MPLS with the internal cross validation. The equations had low SECV, and high $R^2$ (0.896~0.983) values, showing that NIRS could be used to rapidly discriminate the contents of EGC($R^2$=0.919), EC(0.896), EGCg(0.978), ECg(0.905) and total catechins(0.983) in processed teas with high precision and ease.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.353-356
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2005
In this paper, the proposed $gamma({\gamma})$ line system is developed for reducing the error between non-linear gamma curve produced by a formula and result produced by hardware implementation. The proposed algorithm and system is based on the specific gamma value 2.2, namely the formula is represented by {0,1}$^{2.2}$ and the bit width of input and out data is 10bit. In order to reduce the error, the system is using least squares polynomial of the numerical method which is calculating the best fitting polynomial through a set of points. The proposed gamma line is consisting of nine kinds of quadratic equations, each with their own overlap sections to get more precise. Based on the algorithm verified by $MATLAB^{TM}$ 7.0, the proposed system is implemented by using Verilog-HDL. The proposed system has 2 clock latency; 1 result per clock. The error range (LSB) is -4 and +3. Its standard deviation is 1.287956238. The total gate count of system is 2,083 gates and the maximum timing is 15.56[ns].
The crystal structure of $N-({\alpha}-dimethyl\;{\beta}-hydroxy)ethyl\;N'-cyclohexyl\;thiourea,\;C_{ll}H_{22}N_2OS)$, has been determined by X-ray diffraction method. The compound crystallizes in the orthorhombic space group Pbca with a = 10.33(3), b = 11.82(3), c = 22.57(4)${\AA}$ and Z = 8. A total of 1414 observed reflections collected by the Weissenberg photographs and was solved by heavy atom method and refined by block diagonal least-squares methods to the R value of 0.13. The cyclohexane ring has a normal chair conformation and the thiourea unit is planar. The primary alcoholic group O-H bonded to C(l) makes an intramolecular hydrogen bond with N(2), which leads to stablize the molecule. There are two independent hydrogen bonds in the structure. One of them is of the type N-H${\cdot}{\cdot}{\cdot}$O intramolecular hydrogen bond with the length 2.71${\AA}$, another is of the type O-H${\cdot}{\cdot}{\cdot}$S intermolecular hydrogen bond with the length 3.21${\AA}$ parallel to the b axis. Apart from the hydrogen bonding system the molecules are held together by van der Waals forces in the crystal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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