The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.2
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pp.221-228
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2020
This study suggests an alternative to the conventional collaborative filtering method for predicting consumer choice, using case-based reasoning. The algorithm of case-based reasoning determines the similarity between the alternative sets that each subject chooses. Case-based reasoning uses the inverse of the normalized Euclidian distance as a similarity measurement. This normalized distance is calculated by the ratio of difference between each attribute level relative to the maximum range between the lowest and highest level. The alternative case-based reasoning based on similarity predicts a target subject's choice by applying the utility values of the subjects most similar to the target subject to calculate the utility of the profiles that the target subject chooses. This approach assumes that subjects who deliberate in a similar alternative set may have similar preferences for each attribute level in decision making. The result shows the similarity between comparable alternatives the consumers consider buying is a significant factor to predict the consumer choice. Also the interaction effect has a positive influence on the predictive accuracy. This implies the consumers who looked into the same alternatives can probably pick up the same product at the end. The suggested alternative requires fewer predictors than conjoint analysis for predicting customer choices.
In the paper, we propose a new CMF(Constant Modulus Fourth) algorithm for WCDMA(Wideband Code Multiple Access) RF(Radio Frequency) Repeater. CMF algorithm is proposed by modifying the CMA(Constant Modulus Algorithm) algorithm and improved performances are achieved by properly adjusting step size values. The steady state MSE(Mean Square Error) performance of the proposed CMF algorithm with step size of 0.35 is about 4dB better than that of the conventional CMA algorithm. And the proposed CMF algorithm requires 400~1100 less iterations than the LMS(Least Mean Square) and NLMS(Normalized Least Mean Square) algorithms at MSE of -25dB.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.1
no.2
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pp.95-100
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2009
As ships become larger, thicker and higher tensile steel plate are used in shipyard. Though special chemical compositions are required for high-tensile steels, recently they are made by the TMCP (Thermo-Mechanical control process) methodology. The increased Yield / Tensile strength of TMCP steels compared to the normalized steel of same composition are induced by suppressing the formation of Ferrite and Pearlite in favor of strong and tough Bainite while being transformed from Austenite. But this Bainite phase could be vanished by another additional thermal cycle like welding and heating. As thermal deformations are deeply related by yield stress of material, the study for prediction of plate deformation by heating should niflect the principle of TMCP steels. The present study is related to the development of an algorithm which could calculate inherent strain. In this algorithm, not only the mechanical principles of thermal deformations, but also the initial portion of Bainite is considered when calculating inherent strain. Distortion analysis results by these values showed good agreements with experimental results for normalized steels and TMCP steels during welding and heating. This algorithm has also been used to create an inherent strain database of steels in Class rule.
A probabilistic approach for evaluating failure risk is suggested in this paper. Probabilistic fracture analyses were performed for a pressurized pipe of a Cr-Mo steel reflecting variation of material properties at high temperature. A crack was assumed to be located along the weld fusion line. Probability density functions of major variables were determined by statistical analyses of material creep and creep crack growth data measured by the previous experimental studies by authors. Distributions of these variables were implemented in Monte Carlo simulation of this study. As a fracture parameter for characterizing growth of a fusion line crack between two materials with different creep properties, $C_t$ normalized with $C^*$ was employed. And the elapsed time was also normalized with tT, Resultingly, failure probability as a function of operating time was evaluated fur various cases. Conventional deterministic life assessment result was turned out to be conservative compared with that of probabilistic result. Sensitivity analysis for each input variable was conducted to understand the most influencing variable to the analysis results. Internal pressure, creep crack growth coefficient and creep coefficient were more sensitive to failure probability than other variables.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.20
no.10
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pp.669-678
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2008
When operating a complex facility, Fault Detection and Diagnosis (FDD) system is beneficial in equipment management by providing the operator with tools which can help find out a failure of the system. In this research, FDD algorithm was developed using the general pattern classifier method that can be applied to centrifugal chiller system. The simulation model for a centrifugal chiller system was developed in order to obtain characteristic data of turbo chiller system under normal and faulty operation. We tested FDD algorithm of a centrifugal chiller using data from simulation model at full load performance and 60% part load performance. In this research, we presented fault detection method using a normalized distance. Sensitivity analysis of fault detection was carried out with respect to fault progress. FDD algorithm developed in this study was found to indicate each failure modes accurately.
Purpose: The purpose of this study was to compare the CBC and HRV of postpartum women in the early 30s. according to parity. Methods: This study was done on 107 postpartum women between 30 and 34 years who admitted for postpartum care in Oriental Hospital of Woosuk University from 3rd February 2008 to 19th September 2008. They took the test of CBC and HRV. The SPSS 12.0 for windows was used to analyze the data and the independent samples t-test were used to verify the results. Results: 1. WBC and Grn of primipara group significantly increased compared with that of multipara group. LYM of multipara group significantly increased compared with that of primipara group. 2. Mean-RR and Complexity of multipara group significantly increased compared with that of primipara group. Mean-HR of primipara group significantly increased compared with that of multipara group. 3. Ln (HF) and Normalized HF of multipara group significantly increased compared with that of primipara group. Normalized LF of primipara group significantly increased compared with that of multipara group. Conclusion: The findings suggest that activation of the sympathetic nervous system in primipara group is higher than in multipara group. and activation of the parasympathetic nervous system in primipara group is lower than in multipara group.
The LH-OAT (Latin Hypercube One factor At a Time) method for sensitivity analysis and SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) optimization method were applied for the automatic calibration of SWAT model in Bocheong-cheon watershed. The LH-OAT method which combines the advantages of global and local sensitivity analysis effectively identified the sensitivity ranking for the parameters of SWAT model over feasible parameter space. Use of this information allows us to select the calibrated parameters for the automatic calibration process. The performance of the automatic calibration of SWAT model using SCE-UA method depends on the length of calibration period, the number of calibrated parameters, and the selection of statistical error criteria. The performance of SWAT model in terms of RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), and NMSE (Normalized Mean Square Error) becomes better as the calibration period and the number of parameters defined in the automatic calibration process increase. However, NAE (Normalized Average Error) and SDR (Standard Deviation Ratio) were not improved although the calibration period and the number of calibrated parameters are increased. The result suggests that there are complex interactions among the calibration data, the calibrated parameters, and the model error criteria and a need for further study to understand these complex interactions at various representative watersheds.
Kim, Young-Ho;Choi, Jinwon;Heo, Sohee;Jeong, Nangyeong;Hwang, Gil Chan
Journal of the Mineralogical Society of Korea
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v.28
no.4
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pp.325-332
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2015
Apophyllite (KF)($K_{0.84}Ca_{3.99}Si_{7.70}O_{20}F_{0.72}{\cdot}8H_2O$), one of the sheet silicates, was compressed up to 7.7 GPa at ambient temperature and 15 high pressure data were obtained. Lattice parameters of the starting specimen were as follows: $a_0=8.954(2)\;{\AA}$, $c_0=15.795(2)\;{\AA}$, $V_0=1266.4(4)\;{\AA}^3$. Symmetrical diamond anvil cell was employed with synchrotron radiation in the mode of angular dispersive X-ray diffraction. Bulk modulus was determined to be 59(4) GPa when ${K_0}^{\prime}$ is 4. No clear first order phase transition symptom was observed in the series of XRD pattern. However, second-order phase transition cannot be ruled out from the correlation between normalized pressure and strain.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.4
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pp.853-861
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2003
An improved K-means document clustering method has been presented, where a concept vector is manipulated for each cluster on the basis of cosine similarity of text documents. The concept vectors are unit vectors that have been normalized on the n-dimensional sphere. Because the standard K-means method is sensitive to initial starting condition, our improvement focused on starting condition for estimating the modes of a distribution. The improved K-means clustering algorithm has been applied to a set of text documents, called Classic3, to test and prove efficiency and correctness of clustering result, and showed 7% improvements in its worst case.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.30
no.9
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pp.893-899
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2008
Changes in spectroscopic characteristics and pyrene binding coefficients of terrestrial dissolved organic matters(DOM) were investigated during microbial incubation. The incubation studies were conducted for 21 days using a leaf litter DOM and a soilderived DOM with an inoculum from a river. The dissolved organic carbon(DOC), the specific UV absorbance(SUVA), the synchronous fluorescence spectra, and the pyrene organic carbon-normalized binding coefficient(K$_{oc}$) of the DOM were measured at the incubation days of 0, 3, 7, 14 and 21. After the 21-day incubation, DOC were reduced to 61% and 51% of the original concentrations of the litter DOM and the soil-derived DOM, respectively. Comparison of the spectroscopic characteristics before and after the incubation revealed that the SUVA, the fulvic-like fluorescence(FLF), the humic-like fluorescence(HLF) of the different DOM were enhanced by the incubation whereas the protein-like fluorescence(PLF) was reduced. This indicates that more aromatic and humic-like compounds were enriched during the biodegradation process while biodegradable and weak carbon structures were depleted. Irrespective of the DOM sources, SUVA values showed a positive relationship with pyrene K$_{oc}$ with a correlation coefficient of 0.97. The FLF and HLF also exhibited good correlations with K$_{oc}$ values although different regression equations were obtained from the different DOM. Our results suggest that the selected spectroscopic characteristics could be good estimation indices for the changes of the binding reactivity of DOM for hydrophobic organic contaminants during biodegradation process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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