Global average temperature rise accelerates by global warming in the three decades of the 20th century. But Current HDD ( Heating Degree-Days) which we are using has been established 20 years ago. Therefore new heating degree days for 15 district areas of korea was determined using long-term measured data. Five different base temperatures ranging from 24 to $16^{\circ}C$ were chosen in the calculation of heating degree days. And yearly heating degree days were given in the tabular form.
This study aimed at developing the standard questionnaire database system for rural development. By the previous study for the hierarchical listing of the factors related to rural development in the village level, the targetting questionnaire items pool was proposed. The data base system basically consisted of 3 parts: general, principal and sectoral parts for rural development. General and principal parts had the detailed questionnaires without any further hierarchy, but sectoral one 4-step hierarchy from high/medium/low levels to detailed questionnaires. Tentatively, total 417 questionnaires statements were written with 5 questioning styles: single choosing, multiple choosing, tabular, writing and special questions. Through the checking done by college students team from rural area, the database system having 467 questioning statements was finally developed.
연관 규칙들을 이용한 분류학습은 최근 활발히 연구되는 분야의 하나이다. 이러한 연관 규칙을 이용한 분류에는 연관 규칙들에 대한 수치적 중요도를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정보 이론을 사용한 H measure 라는 새로운 규칙 중요도 기법을 제안한다. 구체적으로 Hellinger 변량을 이용하여 연관규칙의 중요도를 계산한다. 제안된 H measure 의 다양한 특성들을 분석하였으며 또한 이러한 H measure를 이용한 분류학습의 성능을 다른 규칙 measure를 이용한 분류학습의 성능과 비교하였다.
Global average temperature rise accelerates by global warming in the three decades of the 20th century. But now we use heating degree days which was established 20 years ago. Therefore new heating degree days for 15 district areas of korea was determined using long-term measured data. Five different base temperatures ranging from 24 to $16^{\circ}C$ were chosen in the calculation of heating degree days. And yearly heating degree days were given in the tabular form.
This paper presents a graphical windows-based program for the education and training for novel network reduction. The object of developed simulator is to provide users with a simple and useable tool for gaining an intuitive feel for power system analysis. The developed simulator consists of the main module (MMI,GUI), the location marginal price module (LMP), the clustering module and network reduction module. Each module has a separate graphical and interactive interfacing window. The developed simulator needs with the PSS/E input data format, generator cost function, location information. Line admittances of reduced network was determined by using the power flow method(Newton-Raphson). So line flow of reduced network is almost same to original power system. Results of reduced network are compared on the window in the tabular format. Therefore, the developed simulator can be utilized as a useful tool for effective education and training for power system analysis.
Malware detection has become increasingly critical with the proliferation of end devices. To improve detection rates and efficiency, the research focus in malware detection has shifted towards leveraging machine learning and deep learning approaches. This shift is particularly relevant in the context of the widespread adoption of end devices, including smartphones, Internet of Things devices, and personal computers. Machine learning techniques are employed to train models on extensive datasets and evaluate various features, while deep learning algorithms have been extensively utilized to achieve these objectives. In this research, we introduce TabNet, a novel architecture designed for deep learning with tabular data, specifically tailored for enhancing malware detection techniques. Furthermore, the Synthetic Minority Over-Sampling Technique is utilized in this work to counteract the challenges posed by imbalanced datasets in machine learning. SMOTE efficiently balances class distributions, thereby improving model performance and classification accuracy. Our study demonstrates that SMOTE can effectively neutralize class imbalance bias, resulting in more dependable and precise machine learning models.
이 논문에서는 역가우스분포의 적합을 위한 변형된 엔트로피 기반 검정을 제시한다. 이 검정은 자료생성분포와 역가우스분포의 엔트로피 차이에 기초를 두고 있으며 검정통계량은 엔트로피 차이의 추정량을 사용한다. 엔트로피 차이의 추정량은 자료생성분포에 대한 엔트로피 추정량으로 Vasicek의 표본엔트로피와 역가우스분포에 대한 엔트로피 추정량로 균일최소분산불편추정량을 사용하여 얻는다. 모의실험을 통해 얻은 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값들을 표의 형태로 제공한다. 제안한 검정의 검정력 알아보기 위해 여러 대립분포와 표본크기에 대해서 모의실험을 수행하고 기존의 엔트로피 기반 검정과 비교한다.
NGUYEN, Huyen Thi Thanh;NGUYEN, Chau Van;NGUYEN, Cong Van
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.229-239
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2020
This article aims to measure the impact of economic growth and urbanization on poverty reduction in Vietnam, and verify whether economic growth and urbanization will help reduce poverty rates. Data for this study are tabular data related to growth, urbanization and poverty at the provincial level for the period of nine years, from 2006 to 2014 provided by the Vietnam General Statistics Office and the Vietnam General Department of Customs. The level of economic growth and urbanization mentioned in the study is reflected in such indicators as GDP value, exports value, imports value, urbanization rate and employment rate. The authors used logistic regression models with fixed-effects and logistic regression models with random effects. With 5% confidence level tested by the Chi-Square test of Hausman trial with the fixed-effect model, research results show that: (1) factors with significant negative impact on the poverty rate include imports value, urbanization rate and, employment rate; (2) factors that do not affect the poverty rate include exports value and GDP value. Based on the research results, this study proposes a number of policy recommendations to help promote economic growth, to sustain the urbanization process, and to contribute directly and positively to poverty reduction in Vietnam.
In this study, uncertainty analysis based on ITTC(International Towing Tank Conference) Recommended Procedures is carried out in the towing-tank experiment for motion responses and added resistance. The experiment was conducted for KVLCC2 model in head sea condition. The heave, pitch and added resistance were measured in different wave conditions, and the measurement was repeated up to maximum 15 times in each wave condition in order to observe the uncertainty of measured data. The uncertainty analysis was carried out by adopting the ISO-GUM(International Organization for Standardization, Guide to the Expression of Uncertainty in Measurements) method recommended by ITTC. This paper describes the details about the analysis method, uncertainty and the measured uncertainty for each source. The uncertainty analysis results are summarized as a tabular form. To validate the accuracy of the present measurement, the experimental results are compared with the results of numerical computation and other experiment. From the present uncertainty analysis, the main sources of uncertainty are identified, which can be very useful to improve the accuracy for added resistance experiment.
본 논문에서는 개인의 신체적인 특성을 입력하여 이를 전문 트레이너가 미리 입력한 데이터베이스와 비교한 후 개인 특성에 맞는 헬스 트레이닝 방법을 3D 애니메이션으로 사용자에게 제시해주는 개인 맞춤형 헬스 트레이닝 시스템을 설계하고 구현하였다. 스포츠 센터나 헬스클럽에서는 개인별 특성에 따른 맞춤식 운동을 제공하지 못하고 트레이너의 개인적인 경험에 따른 대략적인 운동방법과 운동 기구 사용법만 지도하고 있다. 제안하는 시스템은 개인별 특성을 미리 준비된 표 형식에 입력하고 운동 목적과 운동 장소, 정상 운동 가능 유무, 자신의 RM을 입력하면 보다 정확하게 데이터베이스를 검색하여 개인에게 적합한 헬스 트레이닝 동작과 운동 효과 및 운동 방법을 화면에 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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