Two experiments were conducted to explore whether the Or structure works as a default causal model in inferring the causal structure from the contingency data. The contingencies of three unfamiliar variables were used in Experiment 1. Participants inferred the Or structure quite well from the OR data, but incorrectly inferred the Or structure from the And data for about a little less than half of the time, and almost always inferred the Or structure from the chain data. The results suggested that the Or interpretation can be the default causal model. The prevalence of the Or interpretation from the contingency data was reported even when the three variables were familiar ones in Experiment 2. Multinomial modeling performed on the results of the two experiments strongly suggested that the Or interpretation work as a default causal model.
With the development of Computer & Communication Technology, nowadays many people are interested in remote metering, and many vendors are suggesting various remote metering solutions. KEPCO (Korea Electric Power Corporation) adopts some of these to some customers who uses a lot of electric power, also continues researching them. But, currently used electronic watt-hour meters vary in terms of communication protocol and data structure by the vendors. So we have to know each vendor's communication protocol and data structure to construct a remote metering system, or to find problems in it. But that's impossible to know each vendor's protocol and data structure because they are reluctant to tell those to outside the company. To solve these problems and to make a much more cost-effective metering system, KEPCO developed standard communication protocol between meters and PC (or metering server), and defined standard functions and data structure which can be used by everyone easily. Those developments support standard interface for every vendors' meters. And Those will be adopted by KEPCO for a part of a new metering standard for electronic watt-hour meters.
A Bayesian dynamic linear model (BDLM) is presented for a data-driven analysis for response prediction and load effect separation of a revolving auditorium structure, where the main loads are self-weight and dead loads, temperature load, and audience load. Analyses are carried out based on the long-term monitoring data for static strains on several key members of the structure. Three improvements are introduced to the ordinary regression BDLM, which are a classificatory regression term to address the temporary audience load effect, improved inference for the variance of observation noise to be updated continuously, and component discount factors for effective load effect separation. The effects of those improvements are evaluated regarding the root mean square errors, standard deviations, and 95% confidence intervals of the predictions. Bayes factors are used for evaluating the probability distributions of the predictions, which are essential to structural condition assessments, such as outlier identification and reliability analysis. The performance of the present BDLM has been successfully verified based on the simulated data and the real data obtained from the structural health monitoring system installed on the revolving structure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.3
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pp.813-829
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2022
In multi-view subspace clustering, how to integrate the complementary information between perspectives to construct a unified representation is a critical problem. In the existing works, the unified representation is usually constructed in the original data space. However, when the data representation in each view is very diverse, the unified representation derived directly in the original data domain may lead to a huge information loss. To address this issue, different to the existing works, inspired by the latest revelation that the data across all perspectives have a very similar or close spectral block structure, we try to construct the unified representation in the spectral embedding domain. In this way, the complementary information across all perspectives can be fused into a unified representation with little information loss, since the spectral block structure from all views shares high consistency. In addition, to capture the global structure of data on each view with high accuracy and robustness both, we propose a novel low-rank approximation via the tight lower bound on the rank function. Finally, experimental results prove that, the proposed method has the effectiveness and robustness at the same time, compared with the state-of-art approaches.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.33
no.1
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pp.345-369
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2022
The purpose of this study is to build a metadata set based on the semantic structure of the humanities field research articles for research data that can associate research data and research articles. To understand the interest of Humanities researchers, keywords of research articles were categorized. By proceeding the keywords classification and analyzing based on the semantic structure of general research papers, additional elements to be added were identified for reflecting the characteristics of the humanities field. Based on it, 17 metadata elements based on the semantic structure of research papers in the humanities field was determined. In order to evaluate whether the metadata is appropriate as a metadata for research data in the humanities field, a survey was conducted on researchers in the humanities field. As a result of the survey, 7 elements were judged to be suitable for use as metadata for research data in the field of humanities, and 10 other elements were identified as usable elements. Drawing on the survey results, the metadata based on the semantic structure of the humanities field research articles for research data was constructed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.12
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pp.556-561
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2002
In this paper, a discrete-time variable structure controller for linear time-varying sampled-data systems with disturbances is proposed. The proposed method guarantees that the system state if globally uniformly ultimately bounded (G.U.U.B), and the ultimate bound is shown to be the order of T, O(T), where T is a sampling period.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.96-99
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1996
본 연구는 CAD/CAM에서 3차원 물체를 표현하는 기법중 하나인 Solid Modeling을 구성하는 데이터 구조를 객체지향화 함으로써 보다 효율적이고 유연한 설계개발환경을 제공하고자 한다. 이를 위해서 가장 일반적으로 Solid Modeling을 표현하는 데이터 구조인 기존의 Half-Edge Data Structure를 기본모델로 하여 점(Vortex), 선(Edge), 면(Face), 입체(Solid)를 객체 Class로 하고 Euler Operator를 Method로 하는 객체지향 반모서리 데이터 구조(Object Oriented Half-Edge Data Structure)를 개발하였다.
The ordering method is used to reduce the fill-ins in interior point methods. In ordering, the data structure plays an important role. In this paper, first, we compare the efficiency and the memory storage requirement of the quotient graph structure and the clique storage. Next, we propose a method of reducing the number of cliques and a data structure for clique storage. Finally, we apply a method of merging rows and absorbing cliques and show the experimental results.
This study analyzes various factors affecting a firm's investments, focusing on both a firm's ownership structure and CEO's incentives. While previous empirical works focus on various financial data in order to test the Schumpeterian Hypotheses, this paper is using various ownership structure data as well as financial data. Empirical results show that the greater a firm's CEO has the company's own stock, the less he spends in R&D investments. The main empirical results of this study is in line with past empirical studies on various markets outside of Korea.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.2
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pp.395-403
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2004
The purpose of this study is to investigate the structure relationships between job satisfaction of dental residents and its related factors. The study subject was 458 dental residents who were training at 6 university dental hospitals in Korea. Data for this study were obtained by self-administrated questionnaire during 3 months. Structure equation modeling using LISREL procedure was statistically appropriate and well fitted. By the model, the socio-demographic characteristics, working condition, and status perception directly influenced on subscale satisfactions, and the subscale satisfactions positively influenced on job satisfaction.
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