This tutorial presents an approach to perform the covariance based structural equation modeling using the R. For this purpose, the tutorial defines the criteria for the covariance based structural equation modeling by reviewing previous studies, and shows how to analyze the research model with an example using the "lavaan" which is the R package supporting the covariance based structural equation modeling. In this tutorial, a covariance-based structural equation modeling technique using the R and the R scripts targeting the example model were proposed as the results. This tutorial will be useful to start the study of the covariance based structural equation modeling for the researchers who first encounter the covariance based structural equation modeling and will provide the knowledge base for in-depth analysis through the covariance based structural equation modeling technique using R which is the integrated statistical software operating environment for the researchers familiar with the covariance based structural equation modeling.
From the study on A Study on A Study on Formation of Oriental Medicine Theory based on Analogical Inference, the conclusion is as follows. Analogical inference belonging to informal logic has very important point that it makes new knowledges of unknown field from basis of common knowledge field. The form of Analogical Inference is "A: a-B: (b)", In "Naegyeong(內經)", models of analogy are classified into two types. One is that of analogical inference making new knowledges in company with effects of Heung-gi(興起), Another is to unite common knowledges, While the example of analogy between military science and medicine belongs to type of the former, example of bureaucracy and medicine belongs to type of the latter, that based on rearrangement of common knowledge. Two type have similar system of national government or military management in basis. In such process of analogical inference, we expect that new knowledges of Oriental Medicine would be accumulated in the future, in the same way of the past.
Electronic Product Code Information Services(EPCIS) is an EPCglobal standard for sharing EPC related information between trading partners. EPCIS provides a new important capability to improve efficiency, security, and visibility in the global supply chain. EPCIS data are classified into two categories, master data (static data) and event data (dynamic data). Master data are static and constant for objects, for example, the name and code of product and the manufacturer, etc. Event data refer to things that happen dynamically with the passing of time, for example, the date of manufacture, the period and the route of circulation, the date of storage in warehouse, etc. There are four kinds of event data which are Object Event data, Aggregation Event data, Quantity Event data, and Transaction Event data. This thesis we propose an event-based data model for EPC Information Service repository in RFID based integrated logistics center. This data model can reduce the data volume and handle well all kinds of entity relationships. From the point of aspect of data quantity, we propose a formula model that can explain how many EPCIS events data are created per one business activity. Using this formula model, we can estimate the size of EPCIS events data of RFID based integrated logistics center for a one day under the assumed scenario.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.22
no.4
s.58
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pp.97-109
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2005
To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use I-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.
Draw resonance is both an important and interesting instability encountered in various extensional-deformation-dominated polymer processing operations. It is important because of its paramount relevance to the productivity and quality issue in the related industry: and it is interesting because of as yet unanswered questions as to what its cause and origin are in terms of physics involved. Specifically, a short chronological account of the draw resonance research is presented in this paper bringing several previous results together and focusing on the derivation of a new criterion for draw resonance based on the interaction of the traveling times of some kinematic waves propagating along the spinline from the die exit to the take-up position. The new explanation of draw resonance put forward here based on the physics of the system is seen to have wide implications on both theoretical and practical aspects of draw resonance instability. The importance of the role played by spinline tension in determining draw resonance is an example of the former whereas interpretation of the mechanism of the draw resonance eliminator is an example of the latter. Finally, an approximate yet a very fast and convenient method for determining draw resonance is also derived based on the above findings and found to agree well with the exact stability results.
In this paper, we propose a new method of indexing and searching based on object-specific features at different semantic levels for video retrieval. A moving trajectory model is used as an indexing key for accessing the individual object in the semantic level. By tracking individual objects with segmented data, we can generate motion trajectories and set model parameters using polynomial curve fitting. The proposed searching scheme supports various types of queries including query by example, query by sketch, and query on weighting parameters for event-based video retrieval. When retrieving the interested video clip, the system returns the best matching event in the similarity order.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.549-556
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2020
Real estate markets play an essential role in the economic development of both developed and developing countries. Investment decisions in private real estate demand the consideration of several qualitative and quantitative criteria. Especially in Vietnam, demand for housing, apartments are rising which has resulted because of the migration from rural to urban areas. This study aims to determine the influencing factors of the real estate purchasing behavior and then recommend a grey Multi-Criteria Decision Making (MCDM) support model to evaluate real estate alternatives based on a numerical example in Vietnam. A set of essential criteria are identified based on experts' opinion, and the proposed determinants are initial investment, maintenance cost, prestige location, distance to interesting places, parking lot, public transportation, property condition, total area size, number of rooms, and neighbors. The subjective weights were obtained by using the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) model, and the Grey Relational Analysis (GRA) technique is employed to prioritize and rank real estate alternatives. The results reveal that this approach can be useful to make purchasing decisions for many kinds of real estate property under uncertain business environments. These findings indicate that the presented hybrid model has advantages in granting flexibility to the preferences of decision makers.
Education equipment for field programmable gate array (FPGA) based multimedia player design is introduced. Using the education equipment, an example of hardware design for color detection and augment reality (AR) game is described, and an example of syllabus for "Digital system design using FPGA" course is introduced. Using the education equipment, students can develop the ability to design some hardware, and to train the ability for the creative capstone design through conceptual, partial-level, and detail designs. By controlling audio codec, system-on-chip (SOC) design skills combining a NIOS II soft microprocessor and digital hardware in one FPGA chip are improved. The ability to apply wireless communication and LabView to FPGA-based digital design is also increased.
The purpose of this study is to analyze middle school students' learning characteristics they showed on the inquiry-based learning process of circumcenter using various teaching tools, and then to identify the effects of using teaching tools in the middle school students' learning process of circumcenter. For this purpose, we developed teaching materials for inquiry-based learning of circumcenter using textbook, origami, ruler and compass, GeoGebra and sand experiment. Then we applied them on the learning process of circumcenter for five groups of middle school students. From the analyzing of audio/video materials and documents which are collected from the process of participants' inquiry-based learning of circumcenter, we identified the following results. First, inquiry-based learning of circumcenter using various teaching tools promoted mathematical discourses among participants of this study. For example, they conjectured mathematical properties or justified their opinions after manipulated teaching tools in the process of learning circumcenter. Second, inquiry-based learning of circumcenter using various teaching tools promoted participants' divergent thinking. They tried many inquiry methods to find new mathematical properties relate to circumcenter. For example, they tried many inquiry methods to know whether there is unique circle containing four vertices of given quadrangles. Third, we found several didactic implications relate to inquiry-based learning of circumcenter using various teaching tools which are due to characteristics of teaching tools themselves. Participants showed several misconceptions about mathematical properties during they participated inquiry-based activity for learning of circumcenter using various teaching tools. We identified their misconceptions were not due to any other variables containing their learning characteristics but to characteristics of teaching tools.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.2
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pp.31-41
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2024
Deep learning models show excellent performance in tasks such as image classification and object detection in the field of computer vision, and are used in various ways in actual industrial sites. Recently, research on improving robustness has been actively conducted, along with pointing out that this deep learning model is vulnerable to hostile examples. A hostile example is an image in which small noise is added to induce misclassification, and can pose a significant threat when applying a deep learning model to a real environment. In this paper, we tried to confirm the robustness of the edge-learning classification model and the performance of the adversarial example detection model using it for adversarial examples of various algorithms. As a result of robustness experiments, the basic classification model showed about 17% accuracy for the FGSM algorithm, while the edge-learning models maintained accuracy in the 60-70% range, and the basic classification model showed accuracy in the 0-1% range for the PGD/DeepFool/CW algorithm, while the edge-learning models maintained accuracy in 80-90%. As a result of the adversarial example detection experiment, a high detection rate of 91-95% was confirmed for all algorithms of FGSM/PGD/DeepFool/CW. By presenting the possibility of defending against various hostile algorithms through this study, it is expected to improve the safety and reliability of deep learning models in various industries using computer vision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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