This study investigated the heat level rating of several varieties of Korean red peppers. The chemical constitution of Korean red pepper samples were as follows: 0.54~290.15 mg% capsaicinoids, 79.22~139.09 ASTA value, and 16.76~29.92% free sugar content. The heat level of the Korean red pepper samples was evaluated by trained panelists and the correlation coefficient and F value (0.001%) of the panelist’s results were determined to be significant. In the principle component analysis (PCA), PC1 (capsaicinoids) and PC2 (free sugar) were shown to represent 31.98% and 25.77% of the total variance, respectively. The results of panelists trained for red pepper heat rating were evaluated using analysis of variance and correlation analysis. The trained panelists showed a high F value (p=0.05) and high correlation coefficient. A high correlation efficient of 0.84~0.93 for the test samples with a 40 Scoville heat unit (32,000 SHU red pepper powder) was reported in the sensory evaluation of the Korean red pepper heat level by a trained panel. However, the panel showed a low correlation efficiency of 0.70 $R^2$ when the 60 SHU test samples were included in the analysis.
Measures are very useful tools for comparing the shape variability in statistical shape analysis. For examples, the Procrustes statistic(PS) is isolated measure, and the mean Procrustes statistic(MPS) and the root mean square measure(RMS) are overall measures. But these measures are very subjective, complicated and moreover these measures are not statistical for comparing the shape variability. Therefore we need to study some tests. It is well known that the Hotelling's $T^2$ test is used for testing shape variability of two independent samples. And for testing shape variabilities of several independent samples, instead of the Hotelling's $T^2$ test, one way analysis of variance(ANOVA) can be applied. In fact, this one way ANOVA is based on the balanced samples of equal size which is called as BANOVA. However, If we have unbalanced samples with unequal size, we can not use BANOVA. Therefore we propose the unbalanced analysis of variance(UNBANOVA) for testing shape variabilities of several independent samples of unequal size.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.16
no.4
s.44
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pp.443-455
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1992
The purpose of this study is to verify the theoretical model on the clothing satisfaction. Research problems are as following; 1. To identify a causal model on the clothing satisfaction. 2. To examine the causal model by the brand levels. 3. To examine the causal model by the consumer characteristics. The empirical study of the above research problems is carried out by the longitudinal survey. The subjects selected for the final analysis are 362 women living in Seoul and Pusan. The results of our analysis are as following; 1. The main causal course of the clothing satisfaction is that the brand level and the consumer expectation $\rightarrow$ the expectation $\rightarrow$ the perceived performance ($\rightarrow$ the disconfirmation) $\rightarrow$ the clothing satisfaction. Those relevant variables explain $70\%$ of the clothing satisfac-tion variance. Especially, the influence of the perceived performance appears to be greater than that of the disconfirmation. 2. According to our analysis, the expectation influences the clothing satisfaction indirectly through the perceived performance. Especially, the normative expectation exhibits the contrast effect on the disconfirmation, while the predictive expectation exhibits the assimilation effect on the perceived performance. 3. The clothing satisfaction model differs by the brand levels (high price brand vs. moderate price brand) and by the consumer involvement levels (high involvement vs. low involvement). The relevant variables explain $65\%$ of the clothing satisfaction variance in the high price brand, while they explain $77\%$ in the moderate price brand. In the high involvement group, the relevant variables explain $78\%$ of the clothing satisfaction variance and $60\%$ in the low involvement group. In both involvement groups, the most critical direct variable is the perceived perfor-mance. In conclusion, we find that the clothing satisfaction can be explained by three constructs, the expectation, the perceived performance and the disconfirmation. The hypothesis that the two dimensions of the expectation explain the clothing satisfaction better is empirically supported in our study. Finally, we find that the clothing satisfaction models differ between two brand levels and consumer involvement levels.
Objective: The objectives of the current study were to study the main environmental factors affecting birth weight (BW) and weaning weight (WW), estimate variance components, genetic parameters and genetic trend and to evaluate the variability and relationships among breeding value of BW and WW using principal components analysis (PCA). Methods: A total of 16,370 records were collected from 8,271 buffalo calves. Genetic parameters and breeding values were estimated using a bivariate animal model which includes direct, maternal and permanent maternal effects. These estimates were standardized and used in PCA. Results: The direct heritability estimates were 0.06 and 0.41 for BW and WW, respectively whereas direct maternal heritability values were 0.03 and 0.14, respectively. Proportions of variance due to permanent environmental effects of dam were 0.455 and 0.280 for BW and WW respectively. The genetic correlation between BW and WWs was weak approaching zero, but the maternal correlation was 0.26. The first two principal components (PC1 and PC2) were estimated utilizing the standardized breeding values according to Kaiser method. The total variance explained by the first two PCs was 71.17% in which 45.91% and 25.25% were explained by PC1 and PC2, respectively. The direct breeding values of BW were related to PC2 but those of WW and maternal breeding values of BW and WWs were associated with PC1. Conclusion: The results of genetic parameters and PCA indicate that BW and WWs were not genetically correlated and improving growth traits of Egyptian buffaloes could be achieved using WW without any adverse effect by BW.
In Oriental Medicine, there have been a number of researches in 8-Constitution medicine which classifies human bodies into one of 8 categories. Since the diagnosis of 8-Constitution depending on pulse types is often subjective, standardization of the diagnosis and therapy requires objective characteristics of 8 constitutions. A questionnaire of 80 items about personal symptoms were given to patients while they were classified into one of 8 constitutions based on their pulse types and responses to constitution-based acupuncture therapy. One-way analysis of variance and Duncan's multiple comparison test were used to verify the significant items. Most of the significant items in this study coincided with supposed-to-be clinical characteristics of 8-constitutions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.25-34
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2008
By comparing two images, which are captured with the same scene at different time, we can detect a set of outliers, such as occluding objects due to moving vehicles. To reduce the influence from the different intensity properties of the images, an intensity compensation scheme, which is based on the polynomial regression model, is employed. For an accurate detection of outliers alleviating the influence from a set of outliers, a simple technique that reruns the regression is employed. In this paper, an algorithm that iteratively reruns the regression is theoretically analyzed by observing the convergence property of the estimates of the noise variance. Using a correction constant for the estimate of the noise variance is proposed. The correction enables the detection algorithm robust to the choice of thresholds for selecting outliers. Numerical analysis using both synthetic and Teal images are also shown in this paper to show the robust performance of the detection algorithm.
This research is about influence on academic motivation and satisfaction of college life by Dong-A-Ry activity in students on department of dental hygiene. The results of the study were as follows: 1. The relationship between academic motivation and Dong-A-Ry activity was found to a positive relationship with ${\alpha}$ <0.05 in analysis of variance, which shows that correlation between variables are significantly high. 2. The relationship between satisfaction of college life and Dong-A-Ry activity was found to a positive relationship with ${\alpha}$ < 0.05 in analysis of variance, which shows that correlation between variables are significantly high. 3. This research suggests that students obtain the experience of group activity which is difficult to approach by regular curricular activity. As a result, to improve the highly motivated study and the better satisfaction in college life, Dong-A-Ry activities are needed. And Dong-A-Ry activity can be efficiently facilitated by active participants, efficient program development, facilitator's leadership and so on.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.6
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pp.925-937
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2008
In this study, we considered the clustering analysis for stock return traded in the stock market. Most of financial time-series data, for instance, stock price and exchange rate have conditional heterogeneous variability depending on time, and, hence, are not properly applied to the autoregressive moving-average(ARMA) model with assumption of constant variance. Moreover, the variability is font and center for stock investors as well as academic researchers. So, this paper focuses on the generalized autoregressive conditional heteroscedastic(GARCH) model which is known as a solution for capturing the conditional variance(or volatility). We define the metrics for similarity of unconditional volatility and for homogeneity of model structure, and, then, evaluate the performances of the metrics. In real application, we do clustering analysis in terms of volatility and structure with stock return of the 11 Korean companies measured for the latest three years.
This study has intended to analyze citizen's recognition on Photovoltaic (PV) System Supply Policy in Korea. To reach this goal, this study has employed a survey method and statistical analysis. We have asked 140 citizens knowing the policy to some degree to answer questionnaires including various contents related to PV supply policy driven by central government of Korea. The contents of questionnaires consist of three parts: 1) supply policies, 2) PV system and 3) expected effect from the policy. To verify any differences among the characteristics of respondents, ANOVA (Analysis of Variance) was carried out in 95% confidence level. This study has found the following results: 1) most citizens were positive about the 'Photovoltaic System Supply Policies'; 2) most citizens anticipated the policy would be helpful to cope with the environmental problems and energy crisis and 3) there exit subtle differences between residents according to the respondent's characteristics such as sex, age, occupation, and housing type.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.2
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pp.165-171
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2012
In this paper, an analytical method is used to perform a sensitivity analysis of geometric errors in a three-axis machine tool. First, an error synthesis model is constructed for evaluating the position volumetric error due to the geometric errors, and then an output variable is defined, such as the magnitude of the position volumetric error. Next, the global sensitivity analysis is executed using an analytical method. Finally, the sensitivity indices are calculated using the quantitative values of the geometric errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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