This study seeks to use the law sociological system model, to define the internal and external environmental changes that influence decisions of teacher appeals, and to analyze time-series trends of teacher appeals. This study analyzed appeal cases for 21 years from 1991 to examine number of lawsuits and relief rates by year. As a result, overall, in the case of the 1990s, the relief rates changed irregularly. However, after 2000, overall relief rates declined. This result was discussed to come from the societal request for responsibility of teachers and schools. It was suggested that, to achieve the original objective of appeal system for teachers, there should be a change toward the legal stability.
This paper investigates the characteristics of Japanese vocational education and training(VET) system and its recent changes with regard to the labour market changes under the long-term economic depression. The employment system model of Marsden(1999) is used as an analytical framework. By the review of 'the debate of intellectual skill', it is pointed out that the fundamental characteristic of Japanese VET system lies in forming multi-functional workers by the internal promotion in connection with the OJT-focused enterprise training along the job-competency rank system. In this system 'the skill as work-competency' is not institutionalised. By the long-term depression this type of internal labour market (ILM) has been under serious changes. By the policy analyses it is made clear that the direction of its change is not toward the collapse of the ILM. A series of labor market and VET policies does aim at sustaining the ILM by the introduction of the unified job qualification system, which is expected to institutionalise the widening external labour market into the craft-based labour market.
We present a novel method to estimate the light source direction and relight a face texture image of a single 3D model under arbitrary unknown illumination conditions. We create a virtual irradiance sphere to detect the light source direction from a given illuminated texture image using both normal vector mapping and weighted bilinear interpolation. We then induce a relighting equation with estimated ambient and diffuse coefficients. We provide the result of a series of experiments on light source estimation, relighting and face recognition to show the efficiency and accuracy of the proposed method in restoring the shading and shadows areas of a face texture image. Our approach for face relighting can be used for not only illuminant invariant face recognition applications but also reducing visual load and Improving visual performance in tasks using 3D displays.
Based on daily time series from RDAPS numerical weather forecast, Streamflow prediction was simulated and the result of ESP analysis was implemented considering quantitative mid- and long-term forecast to compare the results and review applicability. The result of ESP, ESP considering quantitative weather forecast, and flow forecast from RDAPS numerical weather forecast were compared and analyzed with average observed streamflow in Guem River Basin. Through this process, the improvement effect per method was estimated. The result of ESP considering weather information was satisfactory relatively based on long-term flow forecast simulation result. Discrepancy ratio analysis for estimating accuracy of probability forecast had similar result. It is expected to simulate more accurate flow forecast for RDAPS numerical weather forecast with improved daily scenario including time resolution, which is able to accumulate 3 hours rainfall or continuous simulation estimation.
The numerical modeling and simulation have been used increasingly as tools for examining and interpreting the bulk structure and properties of materials. The use of molecular dynamics (MD) simulations to model the structure of materials is now both widespread and reasonably well understood. In this research, we introduced the numerical method to calculate the physico-chemical properties such as a diffusion coefficient and a viscosity of clay mineral. In this research, a series of MD calculations were performed for clay mineral and clay-water systems, appropriate to a saturated deep geological setting. Then, by using homogenization analysis (HA), the diffusion coefficients are calculated for conditions of the spatial distribution of the water viscosity associated with some configuration of clay minerals. This result of numerical analysis is quite similar to the previous experimental results. It means that the introduced numerical method is very useful to calculate the physico-chemical properties of clay minerals under various environmental conditions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.10
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pp.6860-6868
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2015
In this study, we consider a problem of forecasting daily city gas demand of Korea. Forecasting daily gas demand is a daily routine for gas provider, and gas demand needs to be forecasted accurately in order to guarantee secure gas supply. In this study, we analyze the time series of city gas demand in several ways. Data analysis shows that primary factors affecting the city gas demand include the demand of previous day, temperature, day of week, and so on. Incorporating these factors, we developed a multiple linear regression model. Also, we devised a sampling procedure that selectively collects the past data considering the characteristics of the city gas demand. Test results on real data exhibit that the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) obtained by the proposed method is about 2.22%, which amounts to 7% of the relative improvement ratio when compared with the existing method in the literature.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.5
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pp.1464-1473
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2000
In this paper, we analyze the cycle property of the (n,k)-star graph that has an attention as an alternative interconnection network topology in recent years. Based on the graph-theoretic properties in (n,k)-star graphs, we show the pancyclic property of the graph and also present the corresponding algorithm. Based on the recursive structure of the graph, we present such top-down approach that the resulting cycle can be constructed by applying series of "dimension expansion" operations to a kind of cycles consisting of sub-graphs. This processing naturally leads to such property that the resulting cycles tend to be integrated compactly within some minimal subset of sub-graphs, and also means its applicability of another classes of the disjoint-style cycle problems. This result means not only the graph-theoretic contribution of analyzing the pancyclic property in the underlying graph model but also the parallel processing applications such a as message routing or resource allocation and scheduling in the multi-computer system with the corresponding interconnection network.
The constant on-time current-mode controlled (COT-CMC) switching dc-dc converter is stable, with no subharmonic oscillation in its current loop when a voltage ripple in its outer voltage loop is ignored. However, when its output capacitance is small or its feedback gain is high, subharmonic oscillation may occur in a COT-CMC buck converter with a proportional-integral (PI) compensator. To investigate the subharmonic instability of COT-CMC buck converters with a PI compensator, an accurate reduced-order asynchronous-switching map model of a COT-CMC buck converter with a PI compensator is established. Based on this, the instability behaviors caused by output capacitance and feedback gain are investigated. Furthermore, an approximate instability condition is obtained and design-oriented stability boundaries in different circuit parameter spaces are yielded. The analysis results show that the instability of COT-CMC buck converters with a PI compensator is mainly affected by the output capacitance, output capacitor equivalent series resistance (ESR), feedback gain, current-sensing gain and constant on-time. The study results of this paper are helpful for the circuit parameter design of COT-CMC switching dc-dc converters. Experimental results are provided to verify the analysis results.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.2
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pp.45-51
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2006
In this paper, we propose a new architecture of Information Granulation based genetically optimized Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (IG_gSOFPNN) that is based on a genetically optimized multilayer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially information granulation and genetic algorithms. The proposed IG_gSOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process and NOx process data).
This paper, using AMR (Automatic Meter Reading) electricity data accurately measured in real time, analyses the characteristics and patterns of temperature effect on the industrial electricity usage. For this goal, the paper constructs and estimates a model which captures the properties of AMR time series including long-term trends, mid-term temperature effects, and short-term special day effects. Based on the estimated temperature response function and the temperature effect, we categorize the whole industry into two groups: one group with sharp temperature effect and the other with weak temperature effect. Furthermore, the industry group with sharp temperature effect is classified into a summer peak industry group and a winter peak industry group, based on the estimates of the temperature response function. These empirical results carry practical policy implications on the real time electricity demand management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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