This study aims to figure out the levels of self-concept, to reveal the aspects of clothing selection behavior, and to clarify the relation of self-concept to clothing selection behavior in high school girls. Questionnaire was used to collect data. The subjects were made up of 298 second-grade high school girls from four parts in Taegu. The findings of this study are as follows : 1. The level of physical self, personal self, family self, and social self of high school girls are shown as above average. 2. In general trend of their clothing selection behavior, the scores related to practicality, economy, exhibitionism except fashionability are shown as high. 3. It seems that high school girls have a tendency to firstly weigh exhibitionism, and then economy, practicality, fashionability are followed one after another. 4. Physical self is shown as significantly different in fashionability, exhibitionism among clothing selection behavior.
We define product line (or mix) selection problem as selecting a subset of potential product variants that can simultaneously minimize product proliferation and maintain market coverage. Selecting the most efficient product mix is a complex problem, which requires analyses of multiple criteria. This paper proposes a method based on Data Envelopment Analysis (DEA) for product line selection. Data Envelopment Analysis (DEA) is a linear programming based technique commonly used for measuring the relative performance of a group of decision making units with multiple inputs and outputs. Although DEA has been proved to be an effective evaluation tool in many fields, it has not been applied to solve the product line selection problem. In this study, we construct a five-step method that systematically adopts DEA to solve a product line selection problem. We then apply the proposed method to an existing line of staplers to provide quantitative evidence for managers to generate desirable decisions to maximize the company profits while also fulfilling market demands.
Gene expression profiles may offer more information than morphology and provide an alternative to morphology- based tumor classification systems. Informative gene selection is finding gene subsets that are able to discriminate between tumor types, and may have clear biological interpretation. Gene selection is a fundamental issue in gene expression based tumor classification. In this report, techniques for selecting informative genes are illustrated and supervised shaving introduced as a gene selection method in the place of a clustering algorithm. The supervised shaving method showed good performance in gene selection and classification, even though it is a clustering algorithm. Almost selected genes are related to leukemia disease. The expression profiles of 3051 genes were analyzed in 27 acute lymphoblastic leukemia and 11 myeloid leukemia samples. Through these examples, the supervised shaving method has been shown to produce biologically significant genes of more than $94\%$ accuracy of classification. In this report, SVM has also been shown to be a practicable method for gene expression-based classification.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1111-1130
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2016
Cooperative communications can significantly improve the wireless transmission performance with the help of relay nodes. In cooperative communication networks, relay selection and power allocation are two key issues. In this paper, we propose a relay selection and power allocation scheme RS-PA-PSACO (Relay Selection-Power Allocation-Particle Swarm Ant Colony Optimization) based on PSACO (Particle Swarm Ant Colony Optimization) algorithm. This scheme can effectively reduce the computational complexity and select the optimal relay nodes. As one of the swarm intelligence algorithms, PSACO which combined both PSO (Particle Swarm Optimization) and ACO (Ant Colony Optimization) algorithms is effective to solve non-linear optimization problems through a fast global search at a low cost. The proposed RS-PA-PSACO algorithm can simultaneously obtain the optimal solutions of relay selection and power allocation to minimize the SER (Symbol Error Rate) with a fixed total power constraint both in AF (Amplify and Forward) and DF (Decode and Forward) modes. Simulation results show that the proposed scheme improves the system performance significantly both in reliability and power efficiency at a low complexity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.5
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pp.1929-1943
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2021
Millimeter wave (mmWave) communication based on the wide bandwidth of >28 GHz is one of the key technologies for cellular-connected unmanned aerial vehicles (UAVs). The selection of mmWave beams in such cellular-connected UAVs is challenging and critical, especially when downlink transmissions toward aerial user equipment (UE) suffer from poor signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) more often than their terrestrial counterparts. This study proposed a coordinated mmWave beam selection scheme using fingerprint for cellular-connected UAV. The scheme comprises fingerprint database configuration and coordinated beam selection. In the fingerprint database configuration, the best beam index from the serving cell and interference beam indexes from neighboring cells are stored. In the coordinated beam selection, the best and interference beams are determined using the fingerprint database information instead of performing an exhaustive search, and the coordinated beam transmission improves the SINR for aerial UEs. System-level simulations assess the UAV effect based on the third-generation partnership project-new radio mmWave and UAV channel models. Simulation results show that the proposed scheme can reduce the overhead of exhaustive search and improve the SINR and spectral efficiency.
Several offshore wind power conflicts occur due to the problems in which the site selection process led by private operators is improperly managed. To review the institutional improvement measures that solve this problem, domestic and foreign institutions and operational cases were comparatively analyzed, focusing on key actors from the multi-level governance perspective. First, the status of the site selection process in the Republic of Korea, major issues in stakeholder conflicts, and discussions on the planned site system-related laws (draft) were reviewed. Next, the site selection process and relevant cases in Germany, the Netherlands, and Japan were analyzed. In all these countries, site selection is done by the central government. In Germany and the Netherlands, maritime-related ministries establish overall offshore wind power site plans and conduct strategic environmental assessments for these plans. Futhermore, in the process of determining each individual site, extensive site investigation including environmental assessments are conducted. This aspect needs to be supplemented in the discussion on the direction of institutional improvement in the Republic of Korea.
Behrens-Fisher problem is viewed from a model selection approach. Normal distribution is regarded as an approximating model, A criterion, called TIC, is derived and is compared with selection criteria such as AIC and a bootstrap estimator. Stochastic approximation is used since no closed form expression is available for the bootstrap estimator.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.12
no.3
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pp.659-672
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2005
This paper evaluates discretization of continuous variables to select relevant variables for supervised learning using mutual information. Three discretization methods, MDL, Histogram and 4-Intervals are considered. The process of discretization and variable subset selection is evaluated according to the classification accuracies with the 6 real data sets of UCI databases. Results show that 4-Interval discretization method based on quantiles, is robust and efficient for variable selection process. We also visually evaluate the appropriateness of the selected subset of variables.
In this paper, we propose two selection procedures for selecting populations better than a control population. The bestness is defined in terms of location parameter. One of the procedures is based on two-sample linear rank statistics whereas the other one is based on a comparatively simple statistic, and is useful when testing time is expensive so that an early termination of an experiment is desirable. The proposed selection procedures are seen to be strongly monotone. Performance of the proposed procedures is assessed through simulation study.
The purpose of this paper is to give a proof of a generalized convex-valued selection theorem which is given by weakening a Banach space to a completely metrizable locally convex topological vector space, i.e., a Frechet space. We also develop the properties of upper semi-continuous singlevalued mapping to those of upper semi-continuous multivalued mappings. These properties wil be applied in our further consideraations of selection theorems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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