Electric power facilities must have effective grounding to provide means to carry electric current into the earth under fault conditions and to prevent damage of equipment, Ignition, and electrocution of presonnel. nuts paper present an algorithm called the Pattern Search method for the optimal parameters selection of the grounding system. Computer simulation results used the CDEGS grounding analysis program verifying the effects of the grounding system design parameters obtained from this method show that the grounding systems are adequately designed.
In this paper, a new method of Eye Movement Pattern Encoding (EMPE) which is based on electrooculography(EOG) was suggested for the purpose of effective communication between man and machine, instead of Point-Of-Regard-Selection (PORS) method. Also, ocular interface is designed and the typing aid, eye-pattern writer, was constructed for the test of theoretical validity and its practical aspect. Effect of eye fatigue on the performance of ocular interface was quantified through fatigue test.
공변량에 결측이 발생한 Cox 비례위험 모형을 적합할 때, 결측이 발생하는 개체를 모두 제거한 후 분석을 실시한다면 정보 손실에 의해 비효율적이고 결측의 발생 메커니즘이 완전 임의 결측(missing completely at random; MCAR)이 아니라면 모수의 추정값에 편향이 발생할 수 있다. Cox 비례위험 회귀모형의 공변량에 결측이 있는 경우 적용할 수 있는 여러 가지 방법들이 제안되어져 왔으나 이 분석들은 선택모델(selection model)에 기반하고 있다. 본 연구에서는 Little (1993)이 제안한 패턴-혼합 모델(pattern-mixture model)을 사용하여 Cox 비례위험 회귀모형에서 생존시간과 결측 메커니즘의 결합분포를 모델화 하고, 여러 가지 제약에 근거한 생존 분석의 결과를 비교하였다. 모의실험을 통해서 패턴-혼합 모델의 제약(restrictions)에 따른 모수 추정의 민감도를 확인하였고 결측을 무시한 채 분석한 결과 및 선택모형에 근거한 분석결과와 비교하였다. 패턴-혼합 모델의 제약에 따라 공변량의 결측으로 인한 모수 추정의 민감성 정도를 쥐백혈병 자료 예제를 통해 설명하였다.
Modern watermelon cultivars (Citrullus lanatus [Thunb.] Matsum.& Nakai var. lanatus) have fruits with diverse phenotypes, including fruit shape, rind patterns, and flesh color. Molecular markers enable efficient selection of plants harboring desirable phenotypes. In the present study, publicly available DNA markers tightly linked to fruit shape, rind stripe pattern, and flesh color were evaluated using 85 watermelon accessions with diverse fruit phenotypes. For fruit shape, the dCAPS SUN - Cla011257 marker revealed an 81% of marker - trait match for accessions with elongated or round fruits. For rind stripe pattern, the SCAR wsb6-11marker was effective for selecting Jubilee-type rind pattern from other rind patterns. For flesh color, the Clcyb.600 and Lcyb markers derived from a mutation in the Lycopene ${\beta}$ - cyclase (Lcyb) gene, were effective at selecting red or yellow flesh. Forty-eight accessions possessing diverse fruit - related traits were selected as a reference array and their genetic relationships assessed using 16 SSR markers. At a coefficient of 0.11, the 48 accessions grouped into two major clades: Clade I and Clade II. Clade I subdivided further into subclades I - 1 and I - 2 at a coefficient of 0.39. All accessions with colored flesh were classified into Clade I, whereas those with white - flesh were classified into Clade II. Differences in fruit traits between subclades I - 1 and I - 2 were observed for rind pattern and fruit color; a majority of the accessions with Crimson-type striped or non-striped rind were grouped together in subclade I - 1, while most accessions in subclade I - 2 had a Jubilee - type rind stripe pattern. These results imply that reference array watermelon accessions possess distinguishable genetic structure based on rind stripe pattern. However, no significant grouping pattern was observed based on other fruit-related traits.
The purpose of this study is to link the Yi tribe's traditional patterns to bag design. Yi tribe is a minor ethic group in China, whose traditional pattern has a high artistic value in that its shapes are diverse and each one has peculiar elegance. Traditional patterns are also indicative of spiritual dept or symbolic stories, rather than being indicative of simple formative beauty. Thus, reorganizing these patterns and applying them artistically to design- in terms of resource utilization- would be significant. Out of all of the Yi tribe's traditional patterns, the cherry blossom_(马樱花), water wave_(水波), sky father and earth mother_(天父地母), pomegranate blossom, triangle, sheep' horn, wisteria vine_(藤条), square and diaper_(四角菱形) and the zigzag_(曲折) patterns were chosen for use during the development of a bag design. This study is based upon document study, including research papers and internet web sites, the point of which was to investigate the form of the traditional patterns, and the creative design process. The design procedure includes these sub-processes: selection, arrangement and color-scheme. In the selection process, the form of the pattern was edited using Adobe Photoshop. The pattern was freely arranged to reflect various emotions. In terms of the color-scheme of the patterns, the colors used by Henri Matisse(1869-1954) in his work were selected and adapted when dyeing the patterns. Subsequently, the final design resulting from these design development processes was applied to the actual production of the bag by using canvas fabric and leather, after which the bag image was proposed using computer simulation. In conclusion, six bag designs were created using traditional patterns from the Yi tribe. Through the processes explained above, this study confirmed that traditional patterns could be widely applied as design motifs and that more sophisticated, modern, and creative designs could be developed based on traditional patterns.
대부분의 웹 기반 학습은 학습자에게 획일적이고 일관된 학습자료를 제공해주고 있다. 이에 문항분석방법을 적용하거나 학습패턴을 이용하여 웹 기반 학습 시스템에 도입하려는 연구가 진행되었다. 그러나, 이러한 방법을 적용하기 위해서는 복잡한 알고리즘이나 파라미터 설정등이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 문항출제특성 중 문항에 대한 학습자의 오답율과 출제 빈도수를 고려하여 문제를 추출하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한, 문제 추출에 관한 비즈니스 로직을 EJB로 구현함으로서, 효율적인 시스템 개발이 가능하였으며 유지보수 및 재사용성을 높였다.
Das, Sunanda;Chang, Chi-Chang;Das, Asit Kumar;Ghosh, Arka
Journal of Computing Science and Engineering
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제11권4호
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pp.130-141
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2017
Feature selection is one of the most challenging problems of pattern recognition and data mining. In this paper, a feature selection algorithm based on an improved version of binary differential evolution is proposed. The method simultaneously optimizes two feature selection criteria, namely, set approximation accuracy of rough set theory and relational algebra based derived score, in order to select the most relevant feature subset from an entire feature set. Superiority of the proposed method over other state-of-the-art methods is confirmed by experimental results, which is conducted over seven publicly available benchmark datasets of different characteristics such as a low number of objects with a high number of features, and a high number of objects with a low number of features.
Now days, the life style of people is getting more scientific and more specialized, so food habit as well as food culture are a measure of cultural level of a country. Studies on consumer behavioral model show that food habit is closely related to consumer preference due to changing life pattern and increasing family income. Therefore, The definition of the impact of menu characteristics on customer menu selection is the object of this study. For that purpose, some attempts are made: First, discuss the theories on Korean food and customer purchasing behavior as a standard of analysis. Second, find out if there are any differences in customer menu-selection factors for Korean restaurantin in a hotel. Third, make an empirical analysis of menu-selection factors for Korean in a hotel to suggest which direction it should go forward. Fourth, analyze the relationship between demographic characteristics and menu-selection factors.
Recent advancement in data gathering technique improves the capability of information collecting, thus allowing the learning process between gathered data patterns and application sub-tasks. A pattern can be associated with multiple labels, demanding multi-label learning capability, resulting in significant attention to multi-label feature selection since it can improve multi-label learning accuracy. However, existing evolutionary multi-label feature selection methods suffer from ineffective search process. In this study, we propose a evolutionary search process for the task of multi-label feature selection problem. The proposed method creates large set of offspring or new feature subsets and then retains the most promising feature subset. Experimental results demonstrate that the proposed method can identify feature subsets giving good multi-label classification accuracy much faster than conventional methods.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권1호
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pp.53-61
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2017
The preferred feature selection methods for text classification are filter-based. In a common filter-based feature selection scheme, unique scores are assigned to features; then, these features are sorted according to their scores. The last step is to add the top-N features to the feature set. In this paper, we propose an improved global feature selection scheme wherein its last step is modified to obtain a more representative feature set. The proposed method aims to improve the classification performance of global feature selection methods by creating a feature set representing all classes almost equally. For this purpose, a local feature selection method is used in the proposed method to label features according to their discriminative power on classes; these labels are used while producing the feature sets. Experimental results obtained using the well-known 20 Newsgroups and Reuters-21578 datasets with the k-nearest neighbor algorithm and a support vector machine indicate that the proposed method improves the classification performance in terms of a widely known metric ($F_1$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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