• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1202-1211
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• 2018

In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent's chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.

• 대한가정학회지
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• 제47권10호
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• pp.1-11
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• 2009

The purpose of this study was to explore differences in style preference, information source, and store selection behaviors of Korean and Chinese wedding dress shoppers. Data obtained from 141 Chinese and 143 Korean females were analyzed through descriptive analysis, t-test, cross-tabulation and factor analysis. Results for Chinese and Korean consumers depended on the marketer-driven information source as well as on the consumer-driven information source. Both groups considered the aesthetics of the wedding dress as the most important criterion for store selection. There were some differences between Chinese and Korean consumers in style preferences and store selection criteria. Chinese consumers liked a wider range of wedding dress styles compared to Korean consumers. Also, Chinese consumers regarded fashionability as more significant whereas Koreans considered economic benefits more importantly when selecting stores for a wedding dress.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제6권2호
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• pp.213-221
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• 2019

The study aims to investigate some criteria of supplier selection in the textile and apparel (T&A) sector in Vietnam. Most research on supplier selection criteria for T&A sector was mainly conducted based on the review of literature. Therefore, the purpose of this study is to explore these criteria based on a framework in which an integrated approach of qualitative and quantitative was employed. First, an in-depth interview was used to explore what supplier selection criteria T&A companies were utilized after the literature on supplier selection criteria had been reviewed. Next, a prequestionnaire was built and sent to some practitioners and experts for their revision. Then, a pilot survey of 31 T&A companies with numerous statistical tests was conducted to validate the questionnaire. Finally, an official study of 282 respondents was conducted to determine supplier selection criteria which are best suited for T&A companies through exploratory factor analysis. The findings of the study suggest that there are eight supplier selection criteria including Quality, Cost, Delivery, Service, Capability, Company's image, Relationship, and Sourcing country. Each criterion comprises certain sub-criteria to make the supplier selection criteria set more comprehensive. The findings will be a contribution to the selection process of T&A companies as they can utilize these criteria to select capable suppliers.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.371-381
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• 1993

표준화된 중회귀모형에서 다중공선성(multicollinearity)이 존재할 때, 공선성(collinearity)의 영향을 완화하기 위해서 능형회귀가 사용된다. 반응변수의 예측을 위한 기준으로서 반응변 수의 예측치의 평균제곱합(MSE)을 설명변수의 관심영역 R에서 적분한(IMSE) $J_w(k)$ 기 준이 Lim, Choi & Park(1980)에 의해 소개되었다. $C_k$기준이 설명변수의 관심영역 R상 에서의 가중치 함수인 w(x)가 각각의 자료점에서 등확률 1/n을 갖는 경우의 IMSE 기준인 $J_n(k)$ 기준과 동치라는 관계를 이용함으로 $C_k$ 기준에 대해서 Myers(1986)에 의해 주어진 k의 선택방법 보다 더 합리적이라 기대되는 k의 선택방법이 제시되었다. 다음으로 관심이 있는 모든 기준들에 대해서 상대적으로 효율이 좋은 능형회귀추정량 $\beta(k)$를 선택하기 위해서, 관심이 있는 기준들 간의 가장 나쁜 효율을 최대화한다는 의미에서 MiniMax 원칙을 채택하여 관심이 있는 기준들에 대해서 로버스트한 k의 선택방법을 제시 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.21-27
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• 2019

RNA 시퀀싱 데이터 (RNA-seq)에서 수집된 많은 양의 데이터에 변별력이 확실한 특징 패턴 선택이 유용하며, 차별성 있는 특징을 정의하는 것이 쉽지 않다. 이러한 이유는 빅데이터 자체의 특징으로써, 많은 양의 데이터에 중복이 포함되어 있기 때문이다. 해당이슈 때문에, 컴퓨터를 사용하여 처리하는 분야에서 특징 선택은 랜덤 포레스트, K-Nearest, 및 서포트-벡터-머신 (SVM)과 같은 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 해결하려고 노력한다. 해당 분야에서도 SVM-기반 제약을 사용하는 서포트-벡터-머신-재귀-특징-제거(SVM-RFE) 알고리즘은 많은 연구자들에 의해 꾸준히 연구 되어 왔다. 본 논문의 제안 방법은 RNA 시퀀싱 데이터에서 빅-데이터처리를 위해 SVM-RFE에 강화학습의 Q-learning을 접목하여, 중요도가 추가되는 벡터를 세밀하게 추출함으로써, 변별력이 확실한 특징선택 방법을 제안한다. NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 리보솜 단백질 클러스터 데이터에 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하고, 해당 알고리즘에 의해 나온 결과와 이전 공개된 SVM의 Welch' T를 적용한 알고리즘의 결과를 비교 평가하였다. 해당결과의 비교가 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 좀 더 나은 성능을 보여줌을 알 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권6호
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• pp.673-683
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• 2017

The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) has been a popular regression estimator with simultaneous variable selection. However, LASSO does not have the oracle property and its robust version is needed in the case of heavy-tailed errors or serious outliers. We propose a robust penalized regression estimator which provide a simultaneous variable selection and estimator. It is based on the rank regression and the non-convex penalty function, the smoothly clipped absolute deviation (SCAD) function which has the oracle property. The proposed method combines the robustness of the rank regression and the oracle property of the SCAD penalty. We develop an efficient algorithm to compute the proposed estimator that includes a SCAD estimate based on the local linear approximation and the tuning parameter of the penalty function. Our estimate can be obtained by the least absolute deviation method. We used an optimal tuning parameter based on the Bayesian information criterion and the cross validation method. Numerical simulation shows that the proposed estimator is robust and effective to analyze contaminated data.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권3호
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• pp.215-219
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• 2012

This paper applies transmit antenna selection algorithms to spatial-temporal combining-based spatial multiplexing (SM) ultra-wideband (UWB) systems. The employed criterion is based on the largest minimum output signal-to-noise ratio of the multiplexed streams. It is shown via simulations that the bit error rate (BER) performance of the SM UWB systems based on the two-dimensional Rake receiver is significantly improved by antenna diversity through transmit antenna selection on a log-normal multipath fading channel. When the transmit antenna diversity through antenna selection is exploited in the SM UWB systems, the BER performance of the spatial-temporal combining-based zero-forcing (ZF) receiver is also compared with that of the ZF detector followed by the Rake receiver.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.165-168
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• 2015

본 논문에서는 파일럿 심볼을 이용한 안테나 선택방법을 적용한 SFBC-OFDM(Space Frequency Block Code-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에 대한 성능을 분석한다. 안테나 선택은 파일럿 심볼로부터 산출된 채널 계수에 기반하여 결정된다. 각 주파수에서, 산출된 채널 계수들을 정렬하고 그 중 가장 양호한 채널이 선택된 후 가장 좋은 계수를 가지는 안테나로 데이터가 전달된다. 또한 이 방법에 대해서 부호 이득과 다이버시티 이득도 분석된다.

• International Journal of Costume and Fashion
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• 제18권2호
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• pp.45-64
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• 2018

This study assessed scuba divers' wetsuit selection criteria based on the gender, age and scuba diving commitment level along with identifying currently owned and preferred wetsuit types. Lamb and Kallal's Functional, Expressive, and Aesthetic Consumer Needs (FEA) Model was the conceptual framework used for this study. Scuba diving has seen consistent growth, worldwide, it is necessary to investigate with wetsuit needs of this consumer group. A survey of 302 active scuba divers participated in the study. Total participants included 202 male and 100 female scuba divers. Divers stated fit was the most highly rated criteria with don/doff being most problematic. Female and older divers regarded functional performance criterion greatly(p<.05). Highly committed divers regarded the functional quality (p<.01) and aesthetic/expressive features (p<.05) of the wetsuit as important and owned more wetsuits(p<.01). Gender saw differences in required sizes ranges(p<.001) and style preferences(p<.05). Results suggest gender, age, and commitment levels all impact the wetsuit selection criteria of scuba divers.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.114-123
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• 2003

본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 부호화를 위한 새로운 정점 선택 기법을 제안한다. 객체의 모양을 효율적으로 표현하기 위해서 정점 선택 과정에서 기존의 최대 거리 척도뿐만 아니라 곡률 정보를 이용한다. 제안된 기법은 두 단계 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 곡률이 큰 윤곽선 화소들을 CSS (curvature scale space)를 이용하여 키 정점(key vortices)으로 선택한다. 이 점들은 객체의 윤곽선을 여러 개의 부분 윤곽선(contour segment)들로 나누며, 각 부분 윤곽선은 양 끝점이 인접한 두 개의 키 정점인 하나의 열린 윤곽선으로 독립적으로 처리된다. 두 번째 단계에서는 각각의 부분 윤곽선에서 주어진 허용 오차(D/sub max//sup */)를 만족하면서 최소 개수의 정점을 선택하기 위해 순차적 정점 선택 기법을 이용하여 정점을 선택한다. 그리고 선택된 정점들은 오차 영역 면에서 최적의 위치를 찾기 위해 동적 프로그래밍(DP : dynamic programming) 기법을 사용하여 조정된다. 제안된 기법과 기존의 기법들의 근사 성능을 비교하기 위해 실험 결과를 제시한다.