This study aims to find the determining factors for apartment rental prices by using Stepwise Multiple Regression Analysis. In the process, differences among the groups and multicollinearity and correlation between the variables are examined using analysis of variance(ANOVA), correlation analysis and factor analysis. The comprehensive analysis of reliability of the variable and comprehensivization ensure objectivity. For this analysis, the characteristics of the determining factors for apartment rental prices by sub-regions in Seoul are as follows : First, the housing supply rate appears center of the central and the southwest region is influenced by the cultural and ecological environment, convenience, the size of the complex and reputation of the developer. Second, the northeast region is generally influenced by the regional economy, housing size, the density of the complex, well-known construction companies and relevant variables of individual housing and the density of the complex, physical and social environment, reputation of the developer, local economy and housing size. Lastly, the southeast region appears to be influenced by the local economy, the density of the complex, housing size and the educational environment.
본 논문에서는 간단히 한국통신학회본 논문에서는 웨이브렛 영역에서의 질감 유사성을 특징으로 사용함으로써 프레임간의 급격한 밝기변화에 강건한 특성을 가지는 툴게이트 과금을 위한 차량검지 및 차종분류 알고리듬을 제안하였다. 질감의 유사성을 나타내는 특징으로는 웨이브렛 변환된 입력영상과 배경영상 간의 국부상관계수를 이용하였다. 기존의 차량검지에서 사용되었던 특징인 차영상에 대한 분산과 비교하여 제안된 특징의 유용성을 정상적으로 분석하였으며, 실제 테스트 영상에 대하여 차량과 그림자가 관측되거나 관측되지 않는 도로와의 구분 용이성 정도를 측정함으로써 제안된 특징의 우수성을 보인다. 현장 테스트에 대한 실험 결과는 제안된 차량검지 및 차종분류 알고리듬이 센서의 특성과 그림자의 발생에 의한 프레임 간의 급격한 밝기 변화와 같은 상황하에서도 매우 안정적이며 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
SAR 영상은 speckle 잡음의 multiplicative 특성으로 인해 영상 해석에 많은 제약을 받고 있다. Speckle 잡음을 제거하기 위한 방법은 크게 여러 개의 독립 영상을 multi-looks 처리 방법과 디지털 영상 처리 기술을 이용하는 방법으로 speckle 잡음 특성에 따른 비선형필터의 적용이다. 본 연구에서는 국지적 통계 자료를 이용하는 LEE와 Refined LEE 필터 그리고 speckle 자체의 통계 특성을 이용하는 EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)필터를 이용하여 speckle 잡음을 제거하여 SAR 영상의 화질을 개선하고 그 결과를 기존의 mean과 median 필터와 비교하였다.
Purpose: This study was done to identify the relationship between emotional intelligence (EI) and job stress of clinical nurses in small to medium-sized hospitals. Methods: Data were collected from a convenience sample of 152 nurses working in 4 local public hospitals in one district. EI was measured with the scale developed by Law, Wong, & Song (2004), and job stress with the scale by Choi, Kang, & Woo (2006). Data were analyzed with PASW (SPSS) 18.0, using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffe' test, Pearson correlation coefficients, and multiple regression. Results: There were significant differences in EI according to work time, in self-emotional appraisal according to salary, in regulation of emotion according to marital status, age, work time, and salary. There were also significant differences in job stress including somatization, depression and anger according to marital status, work time, and salary. Correlation between EI and job stress was negative. EI explained 17.3% of variance in job stress. Conclusion: The findings indicate that to decrease job stress, nursing managers need to develop EI, especially self-emotional appraisal and regulation of emotion for nurses in their twenties and for unmarried nurses.
Digital image watermarking scheme using adaptive block division is proposed. To increase the perceptual invisibility, the image is divided into blocks by local properties and the human visual system (HVS), then the significant blocks are selected in the divided blocks. The significant coefficient is determined by Weber's law in these blocks. To increase the robustness, low frequency domains of the discrete cosine transform (DCT) and the discrete wavelet transform (DWT) are used. The watermark is embedded into the selected significant blocks of the DCT's and DWT's low frequency domains with adaptive watermark strengths. The watermark strength is determined by the variance and the local properties of the significant block. The experimental results prove that the proposed scheme has a good robustness against several image processing operations (e.g. median filtering, cropping, scaling, JPEG, JPEG2000, etc.) without significant degradation of the watermarked image.
The objective of this study was to determine sensory profiles of rice confections. The samples used in this study obtained from Korea (traditional Korea rice snack and local specialty rice snack) and three countries (USA, Japan, and China) were evaluated and compared. The sensory characteristics of five kinds of rice confections were evaluated using a sensory test and were analyzed via quantitative description analysis (QDA), principal component analysis (PCA), and hierarchical cluster analysis (HCA). In the descriptive analysis, 10 trained panelists evaluated sensory characteristics consisting of 19 attributes, and there were significant differences (p<0.05) among the 16 characteristics. For the descriptive data, multivariate analysis of variance was carried out and identified differences among the samples. The PCA of rice confections for the first two principal components could explain 85.66% of the variations. The Korean, Japanese, and Chinese rice confections were savory, gritty, and particle-sized, the other Korean local specialty rice confections were fruity, sweet, honey-flavored, compact, and crispy, and those from the USA were glossy, grainy, bright, adhesive, cohesive, crispy, and sweet.
In this study, we analyzed and developed the monitoring system in order to confirm the effect of observations on forecast sensitivity on ensemble-based data assimilation. For this purpose, we developed the Ensemble Forecast Sensitivity to observation (EFSO) monitoring system based on Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) system coupled with Korean Integrated Model (KIM). We calculated 24 h error variance of each of observations and then classified as beneficial or detrimental effects. In details, the relative rankings were according to their magnitude and analyzed the forecast sensitivity by region for north, south hemisphere and tropics. We performed cycle experiment in order to confirm the EFSO result whether reliable or not. According to the evaluation of the EFSO monitoring, GPSRO was classified as detrimental observation during the specified period and reanalyzed by data-denial experiment. Data-denial experiment means that we detect detrimental observation using the EFSO and then repeat the analysis and forecast without using the detrimental observations. The accuracy of forecast in the denial of detrimental GPSRO observation is better than that in the default experiment using all of the GPSRO observation. It means that forecast skill score can be improved by not assimilating observation classified as detrimental one by the EFSO monitoring system.
Bii, Joash Kiprotich;Rimiru, Richard;Mwangi, Ronald Waweru
ETRI Journal
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제42권6호
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pp.886-898
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2020
Unusual data patterns or outliers can be generated because of human errors, incorrect measurements, or malicious activities. Detecting outliers is a difficult task that requires complex ensembles. An ideal outlier detection ensemble should consider the strengths of individual base detectors while carefully combining their outputs to create a strong overall ensemble and achieve unbiased accuracy with minimal variance. Selecting and combining the outputs of dissimilar base learners is a challenging task. This paper proposes a model that utilizes heterogeneous base learners. It adaptively boosts the outcomes of preceding learners in the first phase by assigning weights and identifying high-performing learners based on their local domains, and then carefully fuses their outcomes in the second phase to improve overall accuracy. Experimental results from 10 benchmark datasets are used to train and test the proposed model. To investigate its accuracy in terms of separating outliers from inliers, the proposed model is tested and evaluated using accuracy metrics. The analyzed data are presented as crosstabs and percentages, followed by a descriptive method for synthesis and interpretation.
본 논문에서는 지문 영상의 품질을 평가하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지문 융선의 분포와 방향성, 특징점의 밀도 뿐 아니라 지문의 크기, 위치 등을 분석하여 지문 영상의 품질을 평가하게 된다. 특히 지문의 입력 위치를 분석하여 한쪽으로 치우치거나 일부만 입력된 지문을 걸러냄으로서 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 제안한 품질 평가 방법을 다양한 지문 데이터베이스에 적용하여 지문 영상의 품질과 인식 성능 간의 상관도 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 인식 성능 향상을 위한 영상의 품질에 대한 임계값을 결정할 수 있었다.
Purpose: This study aimed to analyze the effects of fatigue, resilience, and self-leadership on nursing service quality of local medical center nurses who nursed COVID-19 patients. Methods: The participants were 135 nurses who worked at regional public hospitals located in H-gun, G, and C-city in province C. The collected data were analyzed using descriptive statistics, t-test, analysis of variance (ANOVA), Pearson's correlation coefficients, and stepwise multiple regression using IBM SPSS Statistics version 25. Results: The participants' nursing service quality showed significant positive correlation with resilience (r=.53, p<.001), and self-leadership (r=.60, p<.001). The factors affecting participants' nursing service quality were commitment to self-leadership (β=.57, p<.001) and work position (chief nursing officer) (β=.26, p<.001), which explained 42% of the participants' nursing service quality. Conclusion: During a crisis such as the COVID-19 pandemic, it is necessary to help nurses enhance their self-leadership skills and build their career continuously by developing relevant policies, systems, and nursing intervention programs. Future studies could expand the knowledge base by including more participants to explore other ways to improve nursing service quality during the COVID-19 pandemic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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