Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.2
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pp.245-249
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2004
In this paper, we have proposed a clock recovery algorithm of Orthogonal Frequency Division Multiplexing/Quadrature Phase Shift Keying Modulation-Digital Microwave Radio(OFDM/QPSK-DMR) system using Band Limited-Pulse Shaping Filter(BL-PSF) and compared the clock phase error variance of OFDM/QPSK-DMR system with that of single carrier DMR system. The OFDM/QPSK-DMR system using windowing method requires training sequence or Cyclic Prefix (CP) to synchronize the clock phase of received signal. But transmit efficient is increased in our proposed DMR system because of no using redundant data such as training sequence or CP. The proposed clock recovery algorithm is simply realized in the OFDM/QPSK-DMR system using BL-PSF. The simulation results confirm that the proposed clock recovery algorithm has the same clock phase error variance performance in a single carrier DR system under Additive White Gaussian Noise(AWGN) environment.
In this paper, we proposed a new wavelet-based image fusion algorithm, which has advantages in both frequency and spatial domains for signal analysis. The developed algorithm compares the ratio of SAR image signal to optical image signal and assigns the SAR image signal to the fused image if the ratio is larger than a predefined threshold value. If the ratio is smaller than the threshold value, the fused image signal is determined by a weighted sum of optical and SAR image signal. The fusion rules consider the ratio of SAR image signal to optical image signal, image gradient and local variance of each image signal. We evaluated the proposed algorithm using Ikonos and TerraSAR-X satellite images. The proposed method showed better performance than the conventional methods which take only relatively strong SAR image signals in the fused image, in terms of entropy, image clarity, spatial frequency and speckle index.
The objective of the study is to explore the relationships between the variables of nursing productivity on the framework of system del in the tertiary university based care hospital in Korea. Productivity is basically defined as the relation-ship between inputs and outputs. Under the proposition that the nursing unit is a system that produces nursing care output using personal and material resources through the nursing intervention and nursing care management. And this major conception of nursing productivity system comproises input, process and output and feed-back. These categorized variables are essential parts to produce desirable and meaningful out-put. While nursing personnel from head nurse to staff nurses cooperate with each other, the head nurse directs her subordinates to achieve the goal of nursing care unit. In this procedure, the head nurse uses the leadership of authority and benevolence. Meantime nursing productivity will be greatly influenced by environment and surrounding organizational structures, and by also the operational objectives, the policy and standards of procedures. For the study of nursing productivity one sample hospital with 15 general nursing care units was selected. Research data were collected for 3 weeks from May 31 to June 20 in 1993. Input variables were measured in terms of both the served and the server. And patient classification scores were measured drily by degree of nursing care needs that indicated patent case-mix. And also nurses' educational period for profession and clinical experience and the score of nurses' personality were measured as producer input variables by the questionnaires. The process varialbes act necessarily on leading input resources and result in desirable nursing outputs. Thus the head nurse's leadership perceived by her followers is defined as process variable. The output variables were defined as length of stay, average nursing care hours per patient a day the score of quality of nursing care, the score of patient satisfaction, the score of nurse's job satis-faction. The nursing unit was the basis of analysis, and various statistical analyses were used : Reliability analysis(Cronbach's alpha) for 5 measurement tools and Pearson-correlation analysis, multiple regression analysis, and canonical correlation analysis for the test of the relationship among the variables. The results were as follows : 1. Significant positive relationship between the score of patient classification and length of stay was found(r=.6095, p.008). 2. Regression coefficient between the score of patient classification and length of stay was significant (β=.6245, p=.0128), and variance explained was 39%. 3. Significant positive relationship between nurses’ educational period and length of stay was found(r=-.4546, p=.044). 5. Regression coefficient between nurses' educational period and the score of quality of nursing care was significant (β=.5600, p=.029), and variance explained was 31.4%. 6. Significant positive relationship between the score of head nurse's leadership of authoritic characteristics and the length of stay was found (r=.5869, p=.011). 7. Significant negative relationship between the score of head nurse's leadership of benevolent characteristics and average nursing care hours was found(r=-.4578, p=.043). 8. Regression coefficient between the score of head nurse's leadership of benevolent characteristics and average nursing care hours was significant(β=-.6912, p=.0043), variance explained was 47.8%. 9. Significant positive relationship between the score of the head nurse's leadership of benevolent characteristics and the score of nurses' job satis-faction was found(r=.4499, p=050). 10. A significant canonical correlation was found between the group of the independent variables consisted of the score of the nurses' personality, the score of the head nurse's leadership of authoritic characteristics and the group of the dependent variables consisted of the length of stay, average nursing care hours(Rc²=.4771, p=.041). Through these results, the assumed relationships between input variables, process variable, output variables were partly supported. In addition it is also considered necessary that-further study on the relationships between nurses' personality and nurses' educational period, between nurses' clinical experience including skill level and output variables in many research samples should be made.
Ferrograms prepared from off samples collected during testing in the transition region were originally diluted at 20:1. To obtain some information about the effect of dilution on the analysis procedures, a series of measurements were made on ferrograms prepared to different dilutions in the range 6 to 30:1 from oil samples collected after testing in the four ball machine at the 51 kg and 55 kg load, respectively, Fig. 1. The variations in area covered, perimeter, intercept and particle count were then plotted as a function of dilution level and appropriate mathematical expressions established such that the results obtained at any dilution level specified within the range can then be corrected back to an equivalent undiluted value. The effect of dilution on the variance of the particle size distribution was also investigated. The main results are tabulated, Tables 1-5 and also plotted as a function of dilution, level Figs. 2-9.
The purpose of this study is to investigate whether there is a need to adopt new media usage variables as additional demographic variables. For the study, 500 Daejeon citizens were surveyed in July 2011 and the results were analyzed. It was confirmed that demographic variables such as gender, age and income still have effective explanatory power, but the explained variance of dependent variables was not stable. Regression analysis with the addition of new media usage variables(internet, SNS, smart phone) showed a significant increase in explained variables in three out of ten issues(global warming, use of public transportation, support of the current administration's national policies). Although the new media usage variables failed to consistently explain variance on several issues, they may be necessary to understand the public support of national policy or new agenda like global warming.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.8
no.1
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pp.187-196
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1988
Meander characteristics of the Han River System using autocorrelation coefficient and variance spectrum were analysed, and meander paths were simulated by direction and direction-change series in this paper. Better wavelength estimates are obtained from direction-change spectra, dominant wavelength had the increasing tendency in order tributaries of the North Han River System, the South Han River System and the Han River Downstream System. The meander characteristics of tributaries in the North Han River, the South Han River and the Han River Downstream System could be obtained from the results of direction and direction change spectra. Direction and direction-change autocorrelograms are generally of damped oscillatory form, and wavelengths estimated from direction-change autocorrelograms correlate closely with wavelength estimated from direction-change specta.
Park Jung-Ho;Song Jong-Kwan;Yoon Byung-Woo;Lee Myeong-Jin
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.5
no.4
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pp.249-255
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2004
In fingerprint verification and identification, fingerprint and background region should be segmented. For this purpose, most systems obtain variance of brightness of X and Y direction using Sobel mask. To decide given local region is background or not, the variance is compared with a certain threshold. Although this method is simple, most fingerprint image does not separated with two region of fingerprint and background region. In this paper, we presented a new segmentation algorithm based on Run-Length Connectivity analysis. For a given binary image after thresholding, suggested algorithm calculates RL of X and Y direction. Until the given image is segmented to two regions, small run region is successively inverted. Experimental result show that this algorithm effectively separates fingerprint region and background region.
This paper analyses the effect of R&D investment on local economies. R&D investment contributes to the regional local economy by increasing employment and production activity of the investees. The investees may end up with increased productivity, sales and employment. At the regional R&D level, the central government R&D fund and firm self R&D budget will be the source of R&D investment. Further positive effects are inter-related with local industries. This study carried out an empirical analysis on the effect of R&D investment on local economies using Korean panel data after comparing international literatures. The dynamic panel estimator is used to estimate an autoregressive model with lagged dependent variable. Using the Da Silva method, mixed variance-component moving-average error process is estimated and selected. R&D investment is very important factor to improve the productivity of a region and the size of the effect is dependent on the time periods within the Korean economic history.
This study evaluates the potential by Chines region for entry of Korean logistics companies and retailers. The variables affecting e-commerce business and retail sales concerning the Chinese omni-channel market were extracted from a thorough literature review. Empirical analyses for variables based on 31 regions in China were performed. Results show that e-commerce is affected by disposable income and internet traffic and that retail sales are affected by urban and rural population, GRDP and urbanization. In addition, we performed variance decomposition analysis in order to estimate responses of logistics GDP(transport, storage and communication) and the number of Chinese mobile users. Exogenous shocks to logistics GDP and the number of mobile phone users play a strong role in explaining the forecast error of express service variance over time. Based on our results, we suggest 7 potential regions(Guangdong, Jiangsu, Zhejiang, Beijing, Shanghai, Liaoning and Shandong) as well as managerial implications for entry into China for logistics companies and retailers.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1479-1494
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2015
Since the Markowitz's mean-variance framework for portfolio analysis, the topic of portfolio optimization has been an important topic in finance. Traditional approaches focus on maximizing the expected return of the portfolio while minimizing its variance, assuming that risky asset returns are normally distributed. The normality assumption however has widely been criticized as actual stock price distributions exhibit much heavier tails as well as asymmetry. To this extent, in this paper we employ the genetic algorithm to find the optimal portfolio under the Value-at-Risk (VaR) constraint, where the tail of risky assets are modeled with the generalized Pareto distribution (GPD), the standard distribution for exceedances in extreme value theory. An empirical study using Korean stock prices shows that the performance of the proposed method is efficient and better than alternative methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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