The standard reference collection of strains for E. coli, the ECOR collection, was analyzed by a genome-based typing method. Seventy-one ECOR strains were subjected to repetitive extragenic palindromic PCR genome fingerprinting with BOX primers (BOX-PCR). Using a similarity value of 0.8 or more after cluster analysis of BOX-PCR fingerprinting patterns to define the same genotypes, we identified 28 genotypes in the ECOR collection. Shannon's entropy-based diversity index was 3.07, and the incident-based coverage estimator indicated potentially 420 genotypes among E. coli populations. Chi-square test of goodness-of-fit showed statistically significant association between the genotypes defined by BOX-PCR fingerprinting and the groups previously defined by multi-locus enzyme electrophoresis. This study suggests that the diversification of E. coli strains in natural populations is actively ongoing, and rep-PCR fingerprinting is a convenient and reliable method to type E. coli strains for the purposes ranging from ecology to quarantine.ine.
The purposes of this study were (1) to segment female college students' apparel shoppers into unique apparel buying decision-making style groups; and (2) to profile for each segment in terms of personal characteristics (material values, change seeking tendency and prestige sensitivity) and fashion information sources. Data were collected through questionnaires from convenient sample of 290 female college students. As a result of cluster analysis and univariate analysis of variance, distinctive consumer decision-making style groups of consumers were identified; Value-maximizing Recreational Shoppers, Brand-Maximizing Emotional Shoppers, and Apathetic Shoppers. These three groups were compared as to the effect of personal characteristics variables and fashion information sources through univariate analysis of variance and chi-square statistics. The result showed that personal characteristics (material values, change seeking tendency and prestige sensitivity) and fashion-information sources do influence the consumer decision-making styles and that these three groups were unique in their decision-making characteristics showing that consumer decision-making styles can be a good segmentation base for apparel market.
The purpose of this study was to investigate the relationship between life styles and use of the bedclothes. The data were obtained from questionnaires completed by 356 women in Daegu area whose age was 20 years and older. The SPSS package was used for data analysis which includes frequency, percentage, $\chi$$^2$-test, ANOVA, Scheffe test, and cluster analysis. The life styles of the respondents were classified into 6 factors such as shopping-oriented, family-oriented, achievement-oriented, value-oriented, conservative, and economic type. Three clusters were developed by 6 factors of life styles. Demographic characteristics and preference, use, and purchase behavior of the bedclothes for three clusters were analysed.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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제27권3호
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pp.88-97
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1999
Current landscape management is focused towards managing uniformly, such as setting a limit on building's height and managing by putting first priority on building. For this reason, broader impact of landscape has not been studies thoroughly, and it was considered to be an important factor of not being able to operate diverse and active landscape management. Accordingly, the objective of this particular research to establish concrete and diverse device for managing landscape by adapting Map Algebra and Spatial Statistics, as one of the means of efficient landscape management, and applying the effectiveness of each landscape element in numerical value. Furthermore, this research was done in order to make a spatial estimation possible for resources to be located in compliance with each facility or landscape condition of individual region.
This study characterized the full range of vegetation in a upland wetland (marshland) in Korea. Classified community types were used to describe vegetation at the marshland and adjacent areas. The communities contained 44 species of vascular plants and all species were identified into four plant community types. The Rhododendron yedoense f. poukhanense type and Lespedeza cyrtobotrya type had a high representation infacultative upland species (FU) and obligate upland species (OU), respectively. The monocot type was dominant in marshland by Miscanthuns saccharifloruc and contained 14 species. Together the three areas contained four species, with the strongest indicator species being Ranunculus acris var. nipponicus, Rhododendron yedoense f. poukhanense, Hemerocallis fulva, and Miscanthuns sinensis var. purpurascens. Shannon-Weaver index of diversity also varied among the community types (F = 18.9, df = 2), with the types FU having significantly higher value (3.467) than the others (1.125 for type FW and 1.239 for type OU).
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제1권2호
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pp.105-111
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1995
This paper proposes a segmentation algorithm using gray-level discontinuity and surface reflectance ratio of input images obtained under different illumination conditions. Each image is divided by a certain number of subregions based on the thresholds. The thresholds are determined using the histogram of fusion image which is obtained by ANDing the multiple input images. The subregions of images are projected on the eigenspace where their bases are the major eigenvectors of image matrix. Points in the eigenspace are classified into two clusters. Images associated with the bigger cluster are fused by revised ANDing to form a combined edge image. Missing edges are detected using surface reflectance ration and chain code. The proposed algorithm obtains more accurate edge information and allows to more efficiently recognize the environment under various illumination conditions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권1호
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pp.97-113
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2017
This paper proposes a method for sufficient dimension reduction (SDR) of mixture data. We consider mixture data containing more than one component that have distinct central subspaces. We adopt an approach of a model-based sliced inverse regression (MSIR) to the mixture data in a simple and intuitive manner. We employed mixture probabilistic principal component analysis (MPPCA) to estimate each central subspaces and cluster the data points. The results from simulation studies and a real data set show that our method is satisfactory to catch appropriate central spaces and is also robust regardless of the number of slices chosen. Discussions about root selection, estimation accuracy, and classification with initial value issues of MPPCA and its related simulation results are also provided.
This study aimed to analyze the process of courtship form having date and marriage toward women who had job before marriage. The objects were 27.36 years old and had 9.59 months marital life at average. This study conducted structured questionnaires using the reflection of spouse selection procedure. By using collected data through questionnaires, it conducted descriptive statistics, cluster analysis and t-test. The type of marriage would be divided into the emotional marriage group and the implemental marriage group The emotional marriage group had longer dating time and more satisfaction of spouse selection than the implemental group. On value variable, the emotional marriage group had more subjective selection standard and more expectation social and emotional benefit than the latter group. On search variable, the emotional marriage group estimated the relation stability and satisfied the relation with spouse more than the implemental marriage group and expected the less possibility to meet new partner.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.201-206
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1998
In this paper, we have considered the method for clustering land cover types over the East Asia from AVHRR data. The feature vectors such that maximum NDVI, amplitude of NDVI, mean NDVI, and NDVI threshold are extracted from the 10-day composite by maximum value composite(MVC) for reducing the effect of cloud contaninations. To find the land cover clusters given by the feature vectors, we are adapted the self-organizing feature map(SOFM) clustering which is the mapping of an input vector space of n-dimensions into a one - or two-dimensional grid of output layer. The approach is to find first the clusters by the first layer SOFM and then merge several clusters of the first layer to a large cluster by the second layer SOFM. In experiments, we were used the 8-km AVHRR data for two years(1992-1993) over the East Asia.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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제33권3호
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pp.343-354
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2009
This study examined the factors(intrinsic cues, extrinsic cues, private brands familarity, store loyalty) influencing clothing PB preference of large-scale discount stores, and investigated the differences according to the consumer's decision types. Questionaries were collected from 316 female customers in front of the discount stores and the data were analyzed by SPSS 12.0 using T-test, correlation, regression analysis and cluster analysis. The results were as follows. First of all, According to the correlation and regression analysis, the private brand preference were influenced by store loyalty and PB familiarity. Secondly, Differences are found according to the consumer's decision types. That is the price-conscions consumers regard store loyalty, PB familiarity, extrinsic cues, and PB preference more importantly than the value-conscious consumers.
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