Purpose: This research aims to examine gender preferences for men and women advertising models in Saudi advertisements. Saudi Arabia is known as one of the most gender-segregated society in the world, and it has gender-specific roles, characteristics, and behaviors that are undesirable for the other gender. Methodology: The questionnaire was developed with the help of earlier studies on perceptions towards advertising models and validated by a jury of experts and focus groups. The gender preferences for ten product categories (including automobiles, baby care products, cigarettes, cosmetics for women, fashion, food & beverages, motorcycles, personal care for men, personal care for women, sporting goods) were examined for men and women models. Similarly, three personal preferences characteristics for both genders (face beauty, voice quality, and Islamic dress), two characteristics for women models (body shape, femininity), and two characteristics for men models (height-weight balance, masculinity) were examined for men and women models separately. Finally, a survey was conducted to solicit responses from respondents (N=412). Findings: Results indicated significant gender preferences for gender-specific product categories and typical gender stereotypes in advertising models. Men models were preferred in men-specific products, and women models were required in women-specific products. Some product categories (including personal care for men and sporting goods) were ranked higher for men advertising models, while for women advertising models, other product categories (including personal care for women and cosmetics for women) were ranked higher. Masculinity was ranked highest as the preferred personal characteristic for men advertising models, while voice quality was highest for women advertising models. Finally, there is a significant difference between the preferred personal characteristic for men and women advertising models for three characteristics, including face beauty, Islamic dress, and masculinity and femininity. Implications: Saudi Arabia is a unique society with predominantly unique cultural dominance. Consequently, local culture greatly influences advertisements. It has stereotyped gender roles even in advertisements. This study will establish a baseline for further research on the subject area.
The present study is concerned with the extension of the Effective Convectivity Model (ECM) to the phase-change problem to simulate the dynamics of the melt pool formation in a Light Water Reactor (LWR) lower plenum during hypothetical severe accident progression. The ECM uses heat transfer characteristic velocities to describe turbulent natural convection of a melt pool. The simple approach of the ECM method allows implementing different models of the characteristic velocity in a mushy zone for non-eutectic mixtures. The Phase-change ECM (PECM) was examined using three models of the characteristic velocities in a mushy zone and its performance was compared. The PECM was validated using a dual-tier approach, namely validations against existing experimental data (the SIMECO experiment) and validations against results obtained from Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. The results predicted by the PECM implementing the linear dependency of mushy-zone characteristic velocity on fluid fraction are well agreed with the experimental correlation and CFD simulation results. The PECM was applied to simulation of melt pool formation heat transfer in a Pressurized Water Reactor (PWR) and Boiling Water Reactor (BWR) lower plenum. The study suggests that the PECM is an adequate and effective tool to compute the dynamics of core melt pool formation.
Seo, Hyun-Soo;Kyong, Nam-Ho;Vaas, Franz;Kim, Hyun-Goo
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.262-267
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2008
The long-term wind data are reconstructed from the short-term meteorological data to design the 4 MW offshore wind park which will be constructed at Woljeong-ri, Jeju island, Korea. Using two MCP (Measure-Correlate-Predict) models, the relative deviation of wind speed and direction from two neighboring reference weather stations can be regressed at each azimuth sector. The validation of the present method is checked about linear and matrix MCP models for the sets of measured data, and the characteristic wind turbulence is estimated from the ninety-percent percentile of standard deviation in the probability distribution. Using the Gumbel's model, the extreme wind speed of fifty-year return period is predicted by the reconstructed long-term data. The predicted results of this analysis concerning turbulence intensity and extreme wind speed are used for the calculation of fatigue life and extreme load in the design procedure of wind turbine structures at offshore wind farms.
Background: This study used receiver operating characteristic curve to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) Ewing sarcoma (ES) outcome data. The aim of this study was to identify and optimize ES-specific survival prediction models and sources of survival disparities. Materials and Methods: This study analyzed socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for ES. 1844 patients diagnosed between 1973-2009 were used for this study. For the risk modeling, each factor was fitted by a Generalized Linear Model to predict the outcome (bone and joint specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. Results: The mean follow up time (S.D.) was 74.48 (89.66) months. 36% of the patients were female. The mean (S.D.) age was 18.7 (12) years. The SEER staging has the highest ROC (S.D.) area of 0.616 (0.032) among the factors tested. We simplified the 4-layered risk levels (local, regional, distant, un-staged) to a simpler non-metastatic (I and II) versus metastatic (III) versus un-staged model. The ROC area (S.D.) of the 3-tiered model was 0.612 (0.008). Several other biologic factors were also predictive of ES-specific survival, but not the socio-economic factors tested here. Conclusions: ROC analysis measured and optimized the performance of ES survival prediction models. Optimized models will provide a more efficient way to stratify patients for clinical trials.
Kim, Jisu;Kim, Minseok;Kim, Jin Kwan;Oh, Hyun-Joo;Woo, Choongshik
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.28
no.2
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pp.31-44
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2021
Due to recent climate change, continuous soil loss is occurring in the mountainous watershed. The development of geographic information systems allows the spatial simulation of soil loss through hydrological models, but more researches applied to the mountain watershed areas in Korea are needed. In this study, prior to simulating the soil loss characteristics of the mountainous watershed, the field monitoring and the SWAT and GeoWEPP models were used to simulate and analyze the rainfall and runoff characteristics in the mountainous watershed area of Jirisan National Park. As a result of monitoring, runoff showed a characteristic of a rapid response as rainfall increased and decreased. In the simulation runoff results of calibrated SWAT models, R2, RMSE and NSE was 0.95, 0.03, and 0.95, respectively. The runoff simulation results of the GeoWEPP model were evaluated as 0.89, 0.30, and 0.83 for R2, RMSE, and NSE, respectively. These results, therefore, imply that the runoff simulated through SWAT and GeoWEPP models can be used to simulate soil loss. However, the results of the two models differ from the parameters and base flow of actual main channel, and further consideration is required to increase the model's accuracy.
Reject inference in credit scoring is a statistical approach to adjust for nonrandom sample bias due to rejected applicants. Function estimation approaches are based on the assumption that rejected applicants are not necessary to be included in the estimation, when the missing data mechanism is missing at random. On the other hand, the density estimation approach by using mixture models indicates that reject inference should include rejected applicants in the model. When mixture models are chosen for reject inference, it is often assumed that data follow a normal distribution. If data include missing values, an application of the normal mixture model to fully observed cases may cause another sample bias due to missing values. We extend reject inference by a multivariate normal mixture model to handle incomplete characteristic variables. A simulation study shows that inclusion of incomplete characteristic variables outperforms the function estimation approaches.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.36
no.9
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pp.660-669
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1987
Routh approximation method is the most computationally attractive. But this method may cause time-response error because this method does not match the time-response directly. In this paper a new mixed method for obtaining stable reduced-order models for high-order continuous-time systems is proposed. It makes use of the advantages of the Routh approximation method and the Minimization of Integral Squared Error(MISE) criterion approach. In this mixed method the characteristic polynomial of the reduced-order model is first obtained from that of original system by using the Auxiliary Denominator Polynomial(ADP). The numerator polynomial is then determined so as to minimize the intergral squared-error of unit step responses. The advantages of the propsed method are that the reduced models are always stable if the original system are stable and the frequency domain and time domain characteristic of the original system will be preserved in the reduced models.
Lagged regressor models with general stationary errors independent of the regressors are considered. The regressor process is unstable having characteristic roots on the unit circle. If the order of the lag matches the number of roots on the unit circle, the ordinary least squares estimator (OLSE) is asymptotically efficient in that it has the same limiting distribution as the generalized least squares estimator (GLSE) under the same normalization. This result extends the well-known result of Grenander and Rosenblatt (1957) for asymptotic efficiency of the OLSE in deterministic polynomial and/or trigonometric regressor models to a class of models with stochastic regressors.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.4
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pp.911-920
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2004
We try receiver operating characteristic(ROC) curves by neural networks of logistic function. The models are shown to arise from model classification for normal (diseased) and abnormal (nondiseased) groups in medical research. A few goodness-of-fit test statistics using normality curves are discussed and the performances using neural networks of logistic function are conducted.
This paper shows two models of the duplex system having a fault tolerant system characteristic used in airplane and railway system. The architecture of these systems is based on Mc68000, and we designed the single system, single duplex system, dual system and dual duplex system to evaluate the system characteristic. We calculate the failure rate of components using MIL-SPEC-2l7F and evaluate the reliability, avaliability, safety and MTTF(Mean Time To Failure) of the designed systems by Markov model. We choose our system depending on the developing system characteristic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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