The purpose of this research is to investigate the relationship among self-efficacy, engineering interest and social support on adjustment to college and learning persistence in first year engineering college students. The participants were 74 freshman of engineering college students, SPSS and SmartPLS were used to analyze the data. The key findings revealed were as follows: First, self-efficacy, engineering interest and social support had a significant influence on adjustment to college. Second, engineering interest and adjustment to college had a significant influence on learning persistence. This research suggested the implications for adjustment to college and learning persistence in engineering education.
Interest rate spreads indicate the conditions of the economy and serve as an indicator of the recession. The purpose of this study is to predict Korea's interest rate spreads using US data with long-term continuity. To this end, 27 US economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through principal component analysis to build a dataset necessary for prediction. In the prediction model of this study, three RNN models (BasicRNN, LSTM, and GRU) predict the US interest rate spread and use the predicted results in the SVR ensemble model to predict the Korean interest rate spread. The SVR ensemble model predicted Korea's interest rate spread as RMSE 0.0658, which showed more accurate predictive power than the general ensemble model predicted as RMSE 0.0905, and showed excellent performance in terms of tendency to respond to fluctuations. In addition, improved prediction performance was confirmed through period division according to policy changes. This study presented a new way to predict interest rates and yielded better results. We predict that if you use refined data that represents the global economic situation through follow-up studies, you will be able to show higher interest rate predictions and predict economic conditions in Korea as well as other countries.
It is confusing in Korean Society of Engineering Economy that terminologies of interest formula in Korean were defined differently literature by literature. In this paper, we proposed a rationale for standardization of interest formula by analyzing and comparing them from American, Japan, and Korean literatures. Twenty formulas of interest were interpreted into Korean language so that ones can identify by knowing their title.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.467-474
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2013
Construction contactors must continuously seek to improve their cash flows, which reside at the heart of their financial success. They require careful planning, analysis, and optimization to avoid the risk of bankruptcy, remain profitable, and secure long-term growth. Sources of cash include bank loans and retained earnings, which are conceptually similar in that they both incur a cost of capital. Financial management therefore requires accurate yet customizable modeling capabilities that can quantify all expenses, including said cost of capital. However, currently existing cash flow models in construction engineering and management have strongly simplified the manner in which interest is assessed, which may even lead to overstating it at a disadvantage to contractors. The variable nature of cash balances, especially in the early phases of construction projects, contribute to this challenging issue. This research therefore extends a new cash flow model with an accurate interest calculation. It utilizes singularity functions, so called because of their ability to flexibly model changes across any number of different ranges. The interest function is continuous for activity costs of any duration and allows the realistic case that activities may begin between integer time periods, which are often calendar months. Such fractional interest calculation has hitherto been lacking from the literature. It also provides insights into the self-referential behavior of compound interest for variable cash balances. The contribution of this study is twofold; augmenting the corpus of financial analysis theory with a new interest formula, whose strengths include its generic nature and that it can be evaluated at any fractional value of time, and providing construction managers with a tool to help improve and fine-tune the financial performance of their projects.
물리 이미지 및 관심은 물리 학습에 영향을 미치는 요인 중에 하나이다. 공과대학 신입생은 고등학교 때에 다양한 학습 환경 조건에서 대학에 입학한다. 대학 물리교육을 위하여 공과대학 신입생의 특성에 따른 물리 이미지 및 관심을 조사할 필요가 있다. 이 연구는 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지와 관심 여부를 조사하여, 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다. 연구 대상은 공과대학 1학년 공과 계열 286명, 정보기술 계열 242명, 건설환경 계열 136명 총 664명이다. 분석 내용은 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지 및 관심 여부를 분석한다. 분석결과 첫째, 물리 이미지는 공과대학 신입생의 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 고등학교 때 물리를 배우지 않은 학생의 물리 이미지 점수가 물리I 또는 물리I,II를 배운 학생보다 높게 나타났다. 둘째, 물리 관심 여부는 성별과 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 성별에서는 남학생이 여학생보다 물리 관심이 높았고 고등학교 때 물리 이수 여부에서는 고등학교 때 물리를 이수하지 않은 학생이 물리를 이수한 학생보다 물리 관심이 높았다. 끝으로 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다.
본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한 다. 일반적으로, SURF를 이용한 물체 인식은 특징점 추출 및 정합만을 수행하지만, 본 논문에서 제안하는 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법은 특징점 추출 및 정합뿐만 아니라 얼굴 영상 회전 및 특징점 검증을 추가로 수행한다. 얼굴 영상 회전은 특징점의 수를 증가시키기 위해 수행되며, 특징점 검증은 정확하게 정합된 특징점들을 찾기 위해 수행된다. 비록 본 논문에서 제안한 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법은 PCA를 이용한 방법보다 연산 시간이 더 요구되었지만, 인식률은 보다 더 높았다. 이러한 실험 결과를 통해, 특징점 추출 알고리즘도 얼굴 인식에 적용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
This study investigated the effect of clothing interest on party preference and suggested four party unities according to party wear types. A hypothesized model based on consumer innovativeness, clothing interest, party benefit, party interest and party preference was tested to determine the effect of clothing interest on party preference. Party unities were constructed according to party wear types along with party place, party food, and party music. Data was collected through two online surveys. The population of the survey was female consumers in their twenties. Descriptive statistics, factor analysis, reliability, correlations, and regressions were applied to the data of 305 samples. As a result, positive tendency toward consumer innovativeness, clothing interest, party benefit, party interest and party preference was observed in young female consumers with significant relations among five variables. Party preference was well-explained from the hypothesized research model, but the direct path from clothing interest to party interest was identified as insignificant. The most preferred party elements of place, food, music and wear was garden, barbecue, house music and mini dress, respectively. Four party unities according to party wear types were constructed and suggested based on the correlation analysis results between party wear and other party elements. The concept of party unity is useful to establish marketing strategies such as advertising and experience marketing in the party wear industry.
최근 원하는 정보를 수집하기 위한 무선 센서 네트워크(WSN) 사용이 증가하고 있으며, 이때 여러개의 작은 센서들이 배터리의 용량에 한정되어 있기 때문에 가장 우선적으로 고려해야 할 부분은 에너지 효율성이다. Directed Diffusion(DD)은 데이터 중심 기반 라우팅 알고리즘으로 싱크는 모든 센서 노드에게 인터레스트(Interest)를 전송(Flooding)하면 Interest를 받은 노드들은 경사(Gradient)를 만들어서 그 경로들 중 최적화 경로를 강화(Reinforce)한다. 이 경로는 센서 네트워크 전체적으로 볼 때는 에너지를 최소화 하지만, 매 Flooding시 에너지 고갈과 시간 낭비의 문제점이 나타난다. 본 논문에서는 DD의 문제점을 개선하여 싱크가 Interest를 Flooding할 때 마다 여러 번의 Flooding으로 노드의 에너지 고갈과 시간 낭비가 심각해지는 것을 방지하기 위해 중간노드가 Interest를 기억하도록 Middle-Interest Node(MIN)를 두어 데이터를 전달하는 새로운 기법을 제안한다. 본 기법의 성능은 DD와 제안기법인 MIN에 대한 수학적 분석에 기반 하여 측정하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1676-1689
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2014
At present, the Content-Based Image Retrieval (CBIR) system has become a hot research topic in the computer vision field. In the CBIR system, the accurate extractions of low-level features can reduce the gaps between high-level semantics and improve retrieval precision. This paper puts forward a new retrieval method aiming at the problems of high computational complexities and low precision of global feature extraction algorithms. The establishment of the new retrieval method is on the basis of the SIFT and Harris (APISH) algorithm, and the salient region of interest points (SRIP) algorithm to satisfy users' interests in the specific targets of images. In the first place, by using the IPDSH and SRIP algorithms, we tested stable interest points and found salient regions. The interest points in the salient region were named as salient interest points. Secondary, we extracted the pseudo-Zernike moments of the salient interest points' neighborhood as the feature vectors. Finally, we calculated the similarities between query and database images. Finally, We conducted this experiment based on the Caltech-101 database. By studying the experiment, the results have shown that this new retrieval method can decrease the interference of unstable interest points in the regions of non-interests and improve the ratios of accuracy and recall.
This paper is to study whether cooperative learning applying group games becomes a teaching method that can increase interest and participation in class in calculus and the effect of the number of students. To increase interest and participation in class, the researcher conducted cooperative learning by applying smartphones and various game tools to group games. The consequences of the study confirmed that students' interest and participation in the class increased regardless of their mathematics basics. Therefore, it is expected that the calculus which is difficult for students to understand will be more easily approached by cooperative learning applying group games in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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