Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.1
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pp.47-55
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2006
This paper investigates the performance of sensor models based on satellite position and rotation angles and sensor models based on satellite orbit and attitude angles. We analyze the performance with respect to the accuracy of bundle adjustment and the accuracy of exterior orientation estimation. In particular, as one way to analyze the latter, we establish sensor models with respect to one image and apply the models to other scenes that have been acquired from the same orbit. Experiment results indicated that fer the sole purpose of bundle adjustment accuracy one could use both position-rotation models and orbit-attitude models. The accuracy of estimating exterior orientation parameters appeared similar for both models when analysis was performed based on single scene. However, when multiple scenes within the same orbital segment were used for analysis, the orbit-attitude model with attitude biases as unknowns showed the most accurate results.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.795-797
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2005
During the past few years, various traffic-flow forecasting models, i.e. an ARIMA, an ANN, and so on, have been developed to predict more accurate traffic flow. However, these models analyze historical data in an attempt to predict future value of a variable of interest. They make use of the following basic strategy. Past data are analyzed in order to identify a pattern that can be used to describe them. Then this pattern is extrapolated, or extended, into the future in order to make forecasts. This strategy rests on the assumption that the pattern that has been identified will continue into the future. So ARIMA or ANN models with its traditional architecture cannot be expected to give good predictions unless this assumption is valid; The statistical models in particular, the time series models are deficient in the sense that they merely extrapolate past patterns in the data without reflecting the expected irregular and infrequent future events Also forecasting power of a single model is limited to its accurate. In this paper, we compared with an ANN model and ARIMA model and tried to combine an ARIMA model and ANN model for obtaining a better forecasting performance. In addition to combining two models, we also introduced judgmental adjustment technique. Our approach can improve the forecasting power in traffic flow. To validate our model, we have compared the performance with other models. Finally we prove that the proposed model, i.e. ARIMA + ANN + Judgmental Adjustment, is superior to the other model.
This study examined the role of after-school caregiver absence in the relationship between school adjustment and mobile phone dependency during early adolescence. Sixth grade students(N=1,863) from the nationally representative Korea Child and Youth Panel Study were analyzed using moderated multiple regression models. The results showed that higher school adjustment may be effective in reducing youth mobile phone dependency. There was also a significant interaction effect between school adjustment and high caregiver absence, indicating that the protective role of school adjustment concerning mobile phone dependency may be less effective among youth of highest risk. Policy implications of the results are also discussed.
Active surface adjustment of cable net structures is becoming significant when large-size cable net structures are widely applied in various fields, especially in satellite antennas. A general-duty adjustment method based on active cables is proposed to achieve active surface adjustment or surface profile reconfiguration of cable net structures. Piezoelectric actuators and voice coil actuators are selected for constructing active cable structures and their simplified mechanical models are proposed. A bilevel optimization model of active surface adjustment is proposed based on the nonlinear static model established by the direct stiffness method. A pattern search algorithm combined with the trust region method is developed to solve this optimization problem. Numerical examples of a parabolic cable net reflector are analyzed and different distribution types of active cables are compared.
Purpose: The aim of this study was to examine the correlation between school-life adjustment and suicidal ideation in adolescents by applying the latent growth curve models to the longitudinal data. Methods: This study analyzed three waves of data from the Korean Children & Youth Panel Survey (2014~2016). A total of 1,534 students were included in the analysis. In the application of the latent growth curve models to the longitudinal survey data, we analyzed the initial status and growth changes for each wave, identified individual differences in the general characteristics, and examined the direct relationship between the two latent constructs. Results: The analysis revealed that variations in the initial status and rate of school-life adjustment were significant with respect to parents' education level, household income and academic satisfaction. Variations in the initial status and growth rate of suicidal ideation were significantly associated with household income and family structure. The relationship between school-life adjustment and suicidal ideation showed a negative correlation in which the starting value of the former increased and that of the latter decreased and vice versa. Conclusion: The results confirmed that school-life adjustment and suicidal ideation varied according to students' general characteristics. In addition, school-life adjustment was negatively correlated with suicidal ideation, thereby highlighting students' ability to adjust as an important factor influencing their suicidal thinking.
The study examined whether children's behavioral problem and self-resilience mediated the association between mothers' democratic parenting and their children's school life adjustment perceived by children. We analyzed data from the fourth Korean Children and Youth Panel Study (KCYPS) that included democratic parenting, behavioral problem, self-resilience, and school life adjustment by 1,971 mothers and fourth grade elementary school children. We identified structural relationships among the variables using SPSS 18.0 and AMOS 18.0 applying structural equation modeling. The measurement model and structure model had a favorable goodness of fit and the results of structure models on each path were as follows. First, school life adjustment had positive correlations with mother's democratic parenting and self-resilience, but there was a negative correlation between school life adjustment and behavioral problems. Second, the relationship between mother's democratic parenting and self-resilience was mediated by behavioral problems and behavioral problems; in addition, self-resilience mediated the relationship between mother's democratic parenting and school life adjustment. The results of this study suggested that children's school life adjustment and children's confidence to control behavioral problems could improve by promoting self-resilience. If fourth grade children could perceive mother's parenting as affection, monitoring children's behavioral problems could be reduced, and children's self-resilience and school life adjustment could be increased.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.34
no.2
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pp.190-204
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2008
Recently, it has been strongly required to establish a systematic and sustainable performance investigation and evaluation framework on governmental funding projects for IT small and medium-sized enterprises. In this paper, Data Envelopment Analysis (DEA) models are adopted for performance evaluation on governmental funding projects for IT small and medium-sized enterprises. A new data structure is proposed for the DEA performance evaluation. Generally, in using DEA models, DEA multipliers restriction is critical to achieve the reliability of DEA optimal solutions. Based on the outputs and inputs considered in this study, Acceptance Region (AR) constraints are generated and incorporated into the DEA models so as to improve the reliability of DEA efficiency scores. Associated with AR Type I (AR-I), AR Global Model (ARGM) constraints, DEA/ (AR-I, ARGM) models are designed and then sensitivity analysis follows investigating the robustness of DEA efficiency scores relating to AR constraints adjustment. Finally, a performance evaluation is illustrated regarding governmental direct funding projects from Ministry of Information and Communication (MIC) in Korea where each project unit (i.e. Decision Making Unit (DMU)) is determined whether it is efficient or not. By using DEA/(AR-I, ARGM) models designed in this paper, robustly efficient DMUs are gradually identified according to the successive AR constraints adjustment. Among 25 DMUs, results show that 6 DMUs such as B, E, G, Q, S, Y are determined as robustly efficient against AR constraints intermediate adjustment.
Revenue management (RM) has been widely used to model products characterized as perishable. Classical RM model assumed that price is the sole factor in the model. Thus price adjustment becomes a crucial and costly factor in business. In this paper, an optimal pricing model is developed based on minimization of soft customer cost, one kind of price adjustment cost and is solved by Lagrange multiplier method. It is formed by expected discounted revenue/bid price integrating quantity-based RM and pricing-based RM. Quantity-based RM consists of two capacity models, namely, booking limit and overbooking. Booking limit, built by assuming uncertain customer arrival, decides the optimal capacity allocation for two market segments. Overbooking determines the level of accepted order exceeding capacity to anticipate probability of cancellation. Furthermore, pricing-based RM models occupancy/demand rate influenced by internal and competitor price changes. In this paper, a mathematical model based on game theoretic approach is developed for two conditions of deterministic and stochastic demand. Based on the equilibrium point, the best strategy for both hotels can be determined.
There are numerous adjustment techniques that deal with the adjustment of geodetic networks but the least squares adjustment is the most common one. During the network adjustment procedure two techniques can be used, the free network adjustment technique and the constrained network adjustment technique. In order to determine the optimum technique for adjusting the geodetic networks, which used for the
geodynamical purposes, data from two different geodetic networks "Sinai geodetic network, Egypt, and HGN network, South Korea" had been examined. The used networks had a different configuration and located in different areas with different seismic activity. The results show that both techniques have a high accuracy and no remarkable differences in terms of RMS. On the contrary, the resulted coordinates
shows that the constrained network adjustment technique not only cause a remarkable distortion in the station final coordinates but also if the fixed points that define the datum parameters are changed different solutions for the coordinates will be determined. This distortion affect not only in the determination of point displacement but also in the estimation of the deformation parameters, which play a significant role in the geodynamical interpretation of results. Comparing the results which obtained from both techniques with the widely known geodynamical models of the area reviles that the free network adjustment technique results are clearly match with these models, while those obtained from the constrained technique didn’t match at all. By considering the results it seams to be that the free network adjustment technique is the optimum technique, which can be used for the geodetic network adjustment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.6
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pp.2672-2679
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2012
The study was done to provide basic data of medical quality evaluation after developing the comorbidity disease mortality measurement modeled on the severity-adjustment method of AMI. This study analyzed 699,701 cases of Hospital Discharge Injury Data of 2005 and 2008, provided by the Korea Centers for Disease Control and Prevention. We used logistic regression to compare the risk-adjustment model of the Charlson Comorbidity Index with the predictability and compatibility of our severity score model that is newly developed for calibration. The models severity method included age, sex, hospitalization path, PCI presence, CABG, and 12 variables of the comorbidity disease. Predictability of the newly developed severity models, which has statistical C level of 0.796(95%CI=0.771-0.821) is higher than Charlson Comorbidity Index. This proves that there are differences of mortality, prevalence rate by method of mortality model calibration. In the future, this study outcome should be utilized more to achieve an improvement of medical quality evaluation, and also models will be developed that are considered for clinical significance and statistical compatibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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