In this paper, we proposed the principal component analysis (PCA) fuzzy mixture model for speaker identification. A PCA fuzzy mixture model is derived from the combination of the PCA and the fuzzy version of mixture model with diagonal covariance matrices. In this method, the feature vectors are first transformed by each speaker's PCA transformation matrix to reduce the correlation among the elements. Then, the fuzzy mixture model for speaker is obtained from these transformed feature vectors with reduced dimensions. The orthogonal Gaussian Mixture Model (GMM) can be derived as a special case of PCA fuzzy mixture model. In our experiments, with having the number of mixtures equal, the proposed method requires less training time and less storage as well as shows better speaker identification rate compared to the conventional GMM. Also, the proposed one shows equal or better identification performance than the orthogonal GMM does.
The study is in attempting for reviewing the selection problem of the measurement and the model, concerning a consumer satisfaction model. Therefore, a common model, which measures degree of consumer satisfaction by an arithmetic mean from measurement method including data, which assess compulsively the attribution and the importance to consumers, shows the problems of a field application. There showed a high predictive validity in the model of a singular item using the degree of a general satisfaction rather than a detailed assessment. However, the single model needs the model of consumer satisfaction from the using of plural items, because of the field problems that produce in an alternative application. There showed a high significance level in the model including variables, which are showing a high correlation between purchase intention and predictive validity.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.3
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pp.145-153
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2015
This study aims to accurately estimate population distribution more specifically than administrative unites using a RK (Regression-Kriging) model. The RK model is the areal interpolation technique that involves linear regression and the Kriging model. In order to estimate a population’s distribution using a sample region, four different models were used, namely; a regression model, RK model, OK (Ordinary Kriging) model and CK (Co-Kriging) model. The results were then compared with each other. Evaluation of the accuracy and validity of evaluation analysis results were the basis RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error), G statistic and correlation coefficient (ρ). In the sample regions, every statistic value of the RK model showed better results than other models. The results of this comparative study will be useful to estimate a population distribution of the metropolitan areas with high population density
In this paper, we design a programming education model that uses emotional intelligence and apply the model to programming education in elementary school. In our previous work, we found that there is a meaningful correlation between emotional intelligence and programming ability. In this paper, as a follow-up study, we design a programming education model based on a storytelling model and emotional intelligence. In order to test the performance of the proposed model, we applied our proposed model to the 5th grade elementary school students who have no programming experience. Based on extensive survey work and statistical analysis, we found that the experimental group by the programming education using the emotional intelligence got a statistically significant higher achievement than the comparative group by the traditional programming education. We hope that our model will be helpful in programming education in schools.
Park, Ji Yun;Lee, Do Kyun;Hwang, Soon Cheol;Kim, Sang Kyum;Lee, Sang Heon;Yoon, Soo Kyung;Yoo, Ji Ho;Lee, Si Hyun;Rhee, Young Woo
Clean Technology
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v.19
no.3
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pp.306-312
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2013
We investigated the effects of the concentration of carbon dioxide on the char-$CO_2$ gasification reaction under isothermal conditions of $850^{\circ}C$ using the Drayton coal. Potassium carbonate was used to improve the low-temperature gasification reactivity. The enhancement of carbon dioxide concentration increased the gasification rate of char, while gasification rate reached a saturated value at the concentration of 70%. The best $CO_2$ concentration for gasification is determined to be 70%. We compared the shrinking core model (SCM), volumetric reaction model (VRM) and modified volumetric reaction model (MVRM) of the gas-solid reaction models. The correlation coefficient values, by linear regression, of SCM are higher than that of VRM at low concentration. While the correlation coefficients values of VRM are higher than that of SCM at high concentration. The correlation coefficient values of MVRM are the highest than other models at all concentration.
The present study aimed to investigate the effects of maternal factors on body weight at hatching (day-old) and at six weeks of age in a commercial broiler line. A total of 6,765 records on body weight at day-old (BWTDO) and 115,421 records on body weight at six weeks of age (BWT6W), originated from a commercial broiler line during 14 generations, were used to estimate genetic parameters related to the effects of maternal traits on body weight of chicks immediately after hatch or six weeks thereafter. The data were analyzed using restricted maximum likelihood procedure (REML) and an animal model with DFREML software. Direct heritability ($h^{2}{_a}$), maternal heritability ($h^{2}{_m}$), and maternal environmental variance as the proportions of phenotypic variance ($c^{2}$) for body weight at day-old were estimated to be 0.050, 0.351, and 0.173, respectively. The respective estimated values for body weight at six weeks of age were 0.340, 0.022, and 0.030. The correlation coefficient between direct and maternal genetic effects for six-week-old body weight was found to be -0.335. Covariance components and genetic correlations were estimated using a bivariate analysis based on the best model determined by a univariate analysis. Between weights at hatching and at six week-old, the values of -0.07, 0.53 and 0.47 were found for the direct additive genetic variance, maternal additive genetic variance and permanent maternal environmental variance, respectively. The estimated correlation between direct additive genetic effect influencing weight at hatch and direct additive maternal effect affecting weight at six weeks of age was -0.21, whereas the correlation value of 0.15 was estimated between direct additive maternal effect influencing weight at hatch and direct additive genetic effect affecting weight at six-week-old. From the present findings, it can be concluded that the maternal additive genetic effect observed for weight at six weeks of age might be a factor transferred from genes influencing weight at hatch to weight at six-week-old.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.1
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pp.55-62
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2017
The SRP (Solar Radiation Pressure) model has always been an issue in the dynamic GPS (Global Positioning System) orbit determination. The widely used CODE (Center for Orbit Determination in Europe) model and its variants have nine parameters to estimate the solar radiation pressure from the Sun and to absorb the remaining forces. However, these parameters show a very high correlation with each other and, therefore, only several of them are estimated at most of the IGS (International GNSS Service) analysis centers. In this study, we attempted to numerically verify the correlation between the parameters. For this purpose, a bi-directional, multi-step numerical integrator was developed. The correlation between the SRP parameters was analyzed in terms of post-fit residuals of the orbit. The integrated orbit was fitted to the IGS final orbit as external observations. On top of the parametric analysis of the SRP parameters, we also verified the capabilities of orbit prediction at later time epochs. As a secondary criterion for orbit quality, the positional discontinuity of the daily arcs was also analyzed. The resulting post-fit RMSE (Root-Mean-Squared Error) shows a level of 4.8 mm on average and there is no significant difference between block types. Since the once-per-revolution parameters in the Y-axis are highly correlated with those in the B-axis, the periodic terms in the D- and Y-axis are constrained to zero in order to resolve the correlations. The 6-hr predicted orbit based on the previous day yields about 3 cm or less compared to the IGS final orbit for a week, and reaches up to 6 cm for 24 hours (except for one day). The mean positional discontinuity at the boundary of two 1-day arcs is on the level of 1.4 cm for all non-eclipsing satellites. The developed orbit integrator shows a high performance in statistics of RMSE and positional discontinuity, as well as the separations of the dynamic parameters. In further research, additional verification of the reference frame for the estimated orbit using SLR is necessary to confirm the consistency of the orbit frames.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.8
no.3
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pp.274-284
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2003
The analysis of wave parametric characteristics in sea regions in the vicinity of Korean Peninsula have been carried out using the third generation wave model, WAVEWATCH-III (Tolman, 1999) and four observed buoy data of Korea Meteorological Administration (KMA). Significant wave height increases about 2-3 hours later after the increase of wind speed. Maximum correlation coefficient between two parameters appears in Donghae buoy data, which is at off-shore region. When land breeze occurs, it can be found that the correlation coefficient decreases. Time differences between wind speeds and wave heights correspond to significant tidal periods at all of the buoy locations except for Donghae buoy. After verifying the WAVEWATCH-III model results by the comparing with observed buoy data, we have carried out numerical experiments near the Kuroshio current and East Sea areas, and then reconfirmed that when there exist an opposite strong current in the propagation direction of the waves or wind direction, wave height and length get higher and shorter, respectively and vice versa. It has been shown that these modulations of wave parameters are considerable when wind speed is week or mean current is relatively strong, and corresponding values have been represented.
The middle school students' health hazard behaviors, health education needs, related to health hazard behaviors and life, were investigated on the basis of the PRECEDE model, for the purpose of a diagnostic research on health education. The data for this study were collected from the sample consisted of the middle school in Chongju for two weeks period in December, 2001. In analyzing the data, t-test, one-way ANOVA and $x^2$-test were done by using SPSS 10.1 for window to compare data between the sexes of the students and grades of the students. A Pearson's correlation analysis was carried out to determine the relationships among the diagnostic variables. The Pearson's correlation between health behavior and life satisfaction was .52, which was significant at the level of P<.01. The Pearson's correlation between drug use behavior and mental health was .40, which was significant at the level of P<.01. The relationships between each diagnosis variable suggested by the PRECEDE model had been experimentally proven to be valid, supporting the conceptual framework of the study as appropriate for assessing the students' health and health education needs. The significance of this research is that it has diagnosed the needs of middle school health education by assessment of factors related to health hazard behaviors and meantal health of the students. The research findings suggest an integrated system of school health education to be contrieved to enhance the effectiveness of the education by strengthening the related factors such as parents' interest to improve the health of middle school students.
Purpose: The purpose of this study was to conduct a systematic assessment on the level of health status, and quality of life of the health care beneficiaries registered in health management programs of public health centers. In order to investigate the level of health status and the quality of life and to find factors affecting them, the PRECEDE model, that was developed by Green, et al. for the purpose of a comprehensive diagnostic research, was used. Method: The subjects were 81 residents who resided K-gu, Seoul. Data were collected from September, 1999 to August, 2000 using a self reported questionnaire. The data were analyzed by descriptive statistics, t-test, Kruskall-Wallis test, Pearson's correlation coefficient. and path analysis. Results: 1. The quality of life and the level of health promoting lifestyle were moderate or more, but were not significantly different by sex, age, marital status, educational level. occupation, and monthly household income. 2. Self-efficacy was significantly correlated to be a perceived benefit, social support and health-promoting lifestyle. Perceived benefit had a significant correlation with social support and health promoting lifestyle. There was also a significant correlation between the level of satisfaction, and the availability of the health promotion program. 3. Social support, health promoting lifestyle, and health status were found to influence the quality of life directly, whereas self efficacy and perceived benefit affected the quality of life indirectly through social support. Conclusion: The results of this study suggest that the health promotion program should include strategies to strengthen self efficacy and perceived benefit to enhance social support, and to encourage health promoting behaviors in order to improve the quality of life of the health care beneficiary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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