Moon Il-ki;Yi Kyongsu;Cavency Derek;Hedrick J. Karl
Journal of Mechanical Science and Technology
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제19권9호
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pp.1742-1752
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2005
This paper presents a Multiple Target Tracking (MTT) Adaptive Cruise Control (ACC) system which consists of three parts; a multi-model-based multi-target state estimator, a primary vehicular target determination algorithm, and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models, which are validated using simulated and experimental data, are adopted to distinguish large lateral motions from longitudinally excited motions. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. However, the performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. The MTT-ACC system is tested under lane changing situations to examine how much the system performance is improved when multiple models are incorporated. Simulation results show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
The aim of this study was to explore the effects of a computerized review program which was introduced in August 1, 2003, using claims data for acute respiratory infection related diseases. National Health Insurance (NHI) claims data on respiratory infection related diseases before and after the introduction, with six month intervals respectively, were used for the analysis. Clinic was the unit of observation, and clinics with only one physician whose specialty was internal medicine, pediatrics, otorhinolaryngology and family medicine and clinics with a general practitioner were selected. The final sample had 7,637 clinics in total. Indices used to measure practice pattern was prescription rates of antibiotics, prescription rates of injection drug per visit, treatment costs per claim, and total costs per claim. Changes in the number of claims for major disease categories and upcoding index for disease categories were used to measure claiming behavior. Data were analysed using descriptive analysis, t-test for indices changes before and after the introduction, analysis of variance (ANOVA) for practice pattern change for major disease categories, and multiple regression analysis to identify whether new system influenced on provider' practice patterns or not. Prescription of antibiotics, prescription rates of injection drug, treatment costs per claim, and total costs per claim decreased significantly. Results from multiple regression analysis showed that a computerized review system had effects on all the indices measuring behavior. Introduction of the new system had the spillover effects on the provider's behavior in the related disease categories in addition to the effects in the target diseases, but the magnitude of the effects were bigger among the target diseases. Rates of claims for computerized review over total claims for respiratory diseases significantly decreased after the introduction of a computerized review system and rates of claims for non target diseases increased, which was also statistically significant. Distribution of the number of claims by disease categories after the introduction of a computerized review system changed so as to increase the costs per claims. Analysis of upcoding index showed index for 'other acute lower respiratory infection (J20-22)', which was included in the review target, decreased and 'otitis media (H65, H66)', which was not included in the review target, increase. Factors affecting provider's practice patterns should be taken into consideration when policies on claims review method and behavior changes. It is critical to include strategies to decrease the variations among providers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.1-19
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2021
The graph-based tag recommendation algorithm FolkRank can effectively utilize the relationships between three entities, namely users, items and tags, and achieve better tag recommendation performance. However, FolkRank does not consider the internal relationships of user-user, item-item and tag-tag. This leads to the failure of FolkRank to effectively map the tagging behavior which contains user neighbors and item neighbors to a tripartite graph. For item-item relationships, we can dig out items that are very similar to the target item, even though the target item may not have a strong connection to these similar items in the user-item-tag graph of FolkRank. Hence this paper proposes an improved FolkRank algorithm named FolkRank++, which fully considers the user-user and item-item internal relationships in tag recommendation by adding the correlation information between users or items. Based on the traditional FolkRank algorithm, an initial weight is also given to target user and target item's neighbors to supply the user-user and item-item relationships. The above work is mainly completed from two aspects: (1) Finding items similar to target item according to the attribute information, and obtaining similar users of the target user according to the history behavior of the user tagging items. (2) Calculating the weighted degree of items and users to evaluate their importance, then assigning initial weights to similar items and users. Experimental results show that this method has better recommendation performance.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
The increasing interest that GEANT4 is gaining nowadays, because of its special capabilities, prompted us to address its reliability in neutronic calculation for the realistic and complex spallation target MEGAPIE of the Paul Scherrer Institute of Switzerland. In this paper we have specifically addressed the neutronic characterization of the active zone of this target. Three physical quantities are evaluated: neutron flux spectra and total neutron fluxes on target's z-axis, and the neutron yield as a function of the target's altitude and radius. Comparison of the obtained results with those of the MCNPX reference code and some experimental measurements have confirmed the impact of the geometrical and proton beam models on the neutron fluxes. It has also allowed to reveal the intrinsic influence of the code type. The resulting differences reach a factor of ~2 for the beam model and 4-18% for the other parameters cumulated. The analysis of the neutron yield has led us to conclude that: 1) Increasing the productivity of the MEGAPIE target cannot be achieved simply by increasing the thickness of the target, if the irradiation parameters are not modified. 2) The size of the spallation area needs to be redefined more precisely.
SERFRAZ, Ayesha;MUNIR, Zartashia;MEHTA, Ahmed Muneeb;QAMRUZZAMAN, Md.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권3호
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pp.311-318
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2022
Nepotism practices have had a severe impact on the social, ethical, and economic culture of not only corporations but also countries in the modern world. Nepotism behavior not only discourages the determined and motivated employee, but also has a detrimental impact on the worker's satisfaction, performance, and contribution to the firm's success. This increases economic tensions due to workers' dissatisfaction with their jobs and occasionally withdrawal intentions, resulting in poor economic activity and a decline in society as a whole. The purpose of this study is to see how organizations' nepotism affects individual work happiness, withdrawal behavior, social and ethical values, and the country's economic development. The study's target audience was private-sector employees, including managers, non-managerial staff, and middle and lower-level employees. Convenient sampling was used to ensure that the target population was accessible and available. The findings demonstrated that organizational nepotism causes substantial harm not only to employees but also to businesses and the economy. The employee who is happy with his or her job and working environment is less likely to withdraw.
The objective of this study was to use cluster analysis to determine differences in eating-out behavior among grouped clusters of female consumers after each cluster was divided based on lifestyle patterns. The data were collected by interview survey from a biased sample of 1,300 females, ranging from ages 20 to 59, and living in residential districts of Seoul. Reliability analysis, factor analysis, cluster analysis, cross-tabulation analysis, and analysis of variance (ANOVA) were applied to the data. Four lifestyle factors were extracted by lower-division and classified as follows: health condition, consuming, food, and housing lifestyles. Based on these four factors, the female consumers were grouped as three clusters: the consuming-individuality type, rational-pursuit type, and conservative-stability type. The eating-out behavior of each cluster was significantly different in terms of frequency of eating-out, eating-out expenditures, restaurant selection criteria, food preferences, and the purpose for eating-out. Since this study surveyed females from ages 20 to 59, age and demographics were the differential factors in determining the various lifestyle types. Thus, to target the consumers who form a target market, the food industry should consider market segmentation that combines demographic factors such as age, income, and marital status.
대개의 게임 플레이어들은 정해진 패턴대로만 행동하는 NPC(Non-Player Character)보다 사람 플레이어와 상호작용할 때 더욱 큰 만족을 얻는다. 하지만 항상 사람 플레이어를 상대할 수 있는 것은 아니기 때문에 다양한 게임 플레이어에 맞추어 행동할 수 있는 적응형 NPC가 필요하다. 본 논문에서는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 적응형 NPC를 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 행동 데이터베이스의 행동 정보를 이용하여 FSM을 구성하고, 게임을 진행하는 동안 FSM의 종합 효율값이 목표 효율값으로 접근하도록 실시간으로 FSM을 갱신하는 것을 반복한다. 이 과정에서 NPC는 플레이어에게 적응한다. 실험은, 제안한 기법을 적용한 2D 게임을 제작하여 목표 효율값을 다양하게 설정하여 진행하였다. 실험 결과로, 게임이 진행되면서 종합 효율값이 목표 효율값으로 접근하는 것을 볼 수 있었다. 이는 NPC가 플레이어에게 적응하여 적응형 NPC가 생성됨을 의미하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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