This study is to clarify the effect of security majoring students' loyalty on department to future direction and job choice to suggest basic data for supporting student to prepare more active school life and future. The research object is security majoring male/female students among Y university in Gyeonggi-do Y city, K university in Gyeongsangbuk-do G city, k university in Gyeonggi-do S city between 1 Fab 2012 to 20 Aug 2012 and we randomly extracted the sample. In this research, we performed exploratory factor analysis and used principal components analysis and selected varimax direct rotation method to prove the reasonability of the contents. We then use the Cronbach's ${\alpha}$ value to measure the trust coefficient and during the process, the repeated or questions lack of correlation were deleted with judgment of researcher to improve trusty and reasonability.
The horseshoe prior is notably one of the most popular priors in sparse regression models, where only a small fraction of coefficients are nonzero. The parameter space of the horseshoe prior is much smaller than that of the spike and slab prior, so it enables us to efficiently explore the parameter space even in high-dimensions. However, on the other hand, the horseshoe prior has a high computational cost for each iteration in the Gibbs sampler. To overcome this issue, various MCMC algorithms for the horseshoe prior have been proposed to reduce the computational burden. Especially, Johndrow et al. (2020) recently proposes an approximate algorithm that can significantly improve the mixing and speed of the MCMC algorithm. In this paper, we compare (1) the traditional MCMC algorithm, (2) the approximate MCMC algorithm proposed by Johndrow et al. (2020) and (3) its variant in terms of computing times, estimation and variable selection performance. For the variable selection, we adopt the sequential clustering-based method suggested by Li and Pati (2017). Practical performances of the MCMC methods are demonstrated via numerical studies.
In this paper, we propose a DWT (discrete Wavelet Transform) based watermarking method, which can be conveniently Integrated In the up-coming JPEG2770 baseline system. Although Conventional DWT based watermarking techniques insert watermark signal Into wavelet coefficients after the transform, our proposed method embeds a watermark into wavelet coefficients obtained from the ongoing process of lifting for DWT. The proposed method allows us to selectively determine frequency characteristics of the coefficients where the watermark is embedded. so that the Inserted watermark cannot be removed or altered even when the filter-bank for DWT is known. Through the simulation, we show that the proposed method is more secure and more robust against various attacks than conventional DWT barred watermarking techniques.
Ultrafiltration has been performed to separate proteins, which is almost unique method of protein separation in mass production scale. The problems of its low selectivity and decline in permeation flux resulted from gel formation on the membrane surface have been greatly improved by an applied electric field across the membrane. The applied electric field promoted or hindered the permeation of protein through membranes depending on the electric charge of protein molecules in aqueous solution. With the effects of electric field, the permeation flux and the selectivity of the ultrafiltration could be improved significantly.
Gas permeation properties of simple gases(He, $H_2,\;CO_2,\;O_2,\;N_2,\;CH_4$) through plasma-polymerized films were investigated, and the chemical structure of the plasma polymers was analyzed by infrared spectra. The plasma-polymerized films were prepared by plasma polymerization of fluorine-containing aromatic compounds, and permeation measurements were made at $35^{\circ}C$, latm. The permeability coefficient of the plasma films decreased as the size of penetrant molecules increased. The plasma polymers showed higher $CO_2/CH_4$ selectivities than those of commonly used polymers, while $O_2/N_2$ selectivities were similar of slightly lower than those of common polymers. FT-IR spectra shows that the plasma polymers contain both aromatic and aliphatic structures.
It is important to identify geometries of fracture that act as a conduit of fluid flow for characterization of ground water flow in fractured rock. Fracture geometries control hydraulic conductivity and stream lines in a rock mass. However, we have difficulties to acquire whole geometric data of fractures in a field scale because of discontinuous distribution of outcrops and impossibility of continuous collecting of subsurface data. Therefore, it is needed to develop a method to describe whole feature of a target fracture geometry. This study suggests a new approach to develop a method to characterize on the whole feature of a target fracture geometry based on the Fourier transform. After sampling of specimens along a target fracture from borehole cores, effective frequencies among roughness components were selected by the Fourier transform on each specimen. Then, the selected effective frequencies were averaged on each frequency. Because the averaged spectrum includes all the frequency profiles of each specimen, it shows the representative components of the fracture roughness of the target fracture. The inverse Fourier transform is conducted to reconstruct an averaged whole roughness feature after low pass filtering. The reconstructed roughness feature also shows the representative roughness of the target subsurface fracture including the geometrical characteristics of each specimen. It also means that overall roughness feature by scaling up of a fracture. In order to identify the characteristics of permeability coefficients along the target fracture, fracture models were constructed based on the reconstructed roughness feature. The computation of permeability coefficient was performed by the homogenization analysis that can calculate accurate permeability coefficients with full consideration of fracture geometry. The results show a range between $10^{-4}{\;}and{\;}10^{-3}{\;}cm/sec$, indicating reasonable values of permeability coefficient along a large fracture. This approach will be effectively applied to the analysis of permeability characteristics along a large fracture as well as identification of the whole feature of a fracture in a field scale.
The retention behaviors of poly(ethylene-co-vinyl acetate)s have been studied by thermal field-flow fractionation(ThFFF) with respect to effective separation and characterization of thermal diffusion coefficients($D_{\tau}$) as one of the physicochemical properties of polymers. The eight copolymers are different in vinyl acetate composition ranging from 25% to 70% and in molecular weight ranging from 110,000 to 285,000. The carrier solvents are THF, toluene and chlorobenzene which have different viscosities and thermal conductivities. It is shown that the retention of a copolymer is dependent on the type of the carrier, the molecular weight and chemical composition of the copolymer. The results show that the retention of a copolymer increases when either vinyl acetate composition or the molecular weight increase. $D_{\tau}$ values measured by experiments vary from 1.36∼5.97 $\cm^2/(s.K)$ depending on the copolymer composition and the type of the carrier solvent. These values increase $(r^2{\geq}0.928)$ with increase of weight % of vinyl acetate. THF is found to be the proper carrier solvent for separation of copolymers employed in this study due to the fact that a $D_{\tau}$ value greatly changes with variation of copolymer composition. From the above results, ThFFF can be used for separation of copolymers with similar molecular sizes but different compositions.
Calibration curves are essential in quantitative methods and for improving the accuracy of analyte measurements in biological samples. In this study, a statistical analysis model built in the R language (The R Foundation for Statistical Computing) was used to identify a set of weighting factors and regression models based on a stepwise selection criteria. An LC-MS/MS method was used to detect the presence of urinary methamphetamine, amphetamine, and 11-nor-9-carboxy-Δ9 -tetrahydrocannabinol in a sample set. Weighting factors for the calibration curves were derived by calculating the heteroscedasticity of the measurements, where the presence of heteroscedasticity was determined via variance tests. The optimal regression model and weighting factor were chosen according to the sum of the absolute percentage relative error. Subsequently, the order of the regression model was calculated using a partial variance test. The proposed statistical analysis tool facilitated selection of the optimal calibration model and detection of methamphetamine, amphetamine, and 11-nor-9-carboxy-Δ9-tetrahydrocannabinol in urine. Thus, this study for the selection of weighting and the use of a complex regression equation may provide insights for linear and quadratic regressions in analytical and bioanalytical measurements.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.42
no.1
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pp.41-46
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2005
A new multiple description selective coding is proposed to overcome noisy channels. Our algorithm adopts an embedded coding scheme, in which subband coefficients are encoded one bit plane at a time using a non-adaptive arithmetic encoder. According to the importance ratio for each region, we code interest regions with more passes than background in order to reconstruct interest regions with higher quality. To overcome channel errors, we adopt multiple description scheme which adds controlled amounts of redundancy to the original data during the compression process. Proposed algorithm achieves better qualify compared with other algorithms especially in the circumstances where very low bit rate coding is required and some regions are more important than other regions.
Park, Il-Mong;Han, Myeong-Su;Han, Seok-Man;Go, Hang-Ju;Kim, Hyo-Jin;Sin, Jae-Cheol;O, Tae-Seung;Kim, Dong-Il
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.08a
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pp.223-223
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2011
적외선 감지기로 사용되는 microbolometer 소자재료로 VOx 또는 비정질 Si이 가장 많이 사용된다. 그 중에서 VOx 물질은 온도저항계수 즉, TCR이 높고 감지도가 우수하기 때문에 비냉각 적외선 검출기에 많이 응용된다. Microbolometer 검출기는 그 응답도는 micromachining 공정에 의해 좌우되는 열 고립구조에 의해 좌우된다. 특히 TCR 값이 크고, 열시상수 값이 작을수록 양질의 감지도를 얻을 수 있으므로 재료의 선택 및 공정이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 비냉각 적외선 감지소자로 사용되는 VOx 박막을 DC Sputtering을 사용하여 증착하였으며, 그 특성을 조사하였다. MEMS 공정에 의한 센서의 제작은 적외선을 흡수하여 저항변화를 읽어내어 판독하는 Readout IC(ROIC) 위에 행해진다. Monolithic 공정에 의해 이러한 ROIC 위에서 공정이 동시에 행해지므로 공정온도는 매우 중요한 요소로 작용한다. 따라서 증착된 VOx 박막의 열처리 효과를 연구하였다. 열처리 온도는 $250^{\circ}{\sim}420^{\circ}C$, 열처리 시간은 20~80 min 까지 변화시켰다. 갓 증착된 VOx 박막의 저항은 약 200 $k{\Omega}$이였으며, TCR은 -1.5%/$^{\circ}C$로 나타났다. 열처리 온도가 증가함에 따라 TCR 값은 증가하였으며, 열처리 시간이 증가할수록 역시 TCR 값이 증가하는 경향을 보였다. 열처리 온도 320$^{\circ}C$, 열처리 시간 40 min에서 TCR 값은 약 -2%/$^{\circ}C$의 값을 얻을 수 있었다. 이러한 성능의 VOx 박막을 이용하여 비냉각형 microbolometer 검출소자를 열변형없이 공정을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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