Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS) fingerprint analysis, Principle Components Analysis (PCA), and Hierarchical Cluster Analysis (HCA) were introduced for quality assessment of Curcuma longa L. (C. longa). The GC-MS fingerprint method was developed and validated by analyzing 33 batches of samples of C. longa from different geographic locations. 18 chromatographic peaks were selected as characteristic peaks and their relative peak areas (RPA) were calculated for quantitative expression. Two principal components (PCs) were extracted by PCA. C. longa collected from Guizhou and Fujian were separated from other samples by PC1, capturing 71.83% of variance. While, PC2 contributed for their further separation, capturing 11.13% of variance. HCA confirmed the result of PCA analysis. Therefore, GC-MS fingerprint study with chemometric techniques provides a very flexible and reliable method for quality assessment of C. longa.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.7
no.5
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pp.267-275
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2012
In this paper, we present the model-based autonomic computing framework for a cyber-physical system which provides a self-management and a self-adaptation characteristics. A development process using this framework consists of two phases: a design phase in which a developer models faults, normal status constrains, and goals of the CPS, and an operational phase in which an autonomic computing engine operates monitor-analysis-plan-execute(MAPE) cycle for managed resources of the CPS. We design a hierachical architecture for autonomic computing engines and adopt the Model Reference Adaptive Control(MRAC) as a basic feedback loop model to separate goals and resource management. According to the GroundVehicle example, we demonstrate the effectiveness of the framework.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.1A
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pp.18-26
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2000
Yeung suggested[10] efficient channel management technique suitable for the mobility model in the hierachical cellular system. It improved the existing channel allocation techniques by additionally considering the user’s mobility, allocating the channel of microcell to low-speed mobiles, and the channels of macrocell to high-speed mobiles. In this paper, we have suggested new channel management technique, which is directly compared with those of Yeung’s system and existing model. Blocking probabilities for each model are found through the queuing analysis and we have shown that our proposed system outperforms the both.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.4
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pp.285-292
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2000
In general, exploratory data analysis consists of three processes: i) assessment of clustering tendency, ii) cluster analysis, and iii) cluster validation. This analysis method requiring a number of iterations of step ii) and iii) to converge is computationally inefficient. In this paper, we propose a density function-based approximate fuzzy clustering method with a hierachical structure which consosts of two phases: Phase I is a features(i.e., number of clusters and cluster centers) extraction process based on the tendency assessment of a given data and Phase II is a standard FCM with the cluster centers intialized by the results of the Phase I. Numerical examples are presented to show the validity of the proposed clustering method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.11
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pp.1971-1979
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2010
As a result of increasing environmental concern, the penetration of renewable power on power systems is now increasing. Wind energy can be considered as the most economical energy sources to generate electricity without depletion of fossil fuel. To devise adequate control strategies for wind farm, time domain simulation analysis needs to be performed. This presents a continuation time integration (CTI)-based time domain simulation algorithm for wind farm with doubly fed asynchronous generator (DFAG) connected to the external power systems. This paper depicts how to time trajectories are traced using CTI-based time domain simulation. Also this paper describes the possibilities of hierachical control for wind farm output limitation, and the coordinated control has been designed by hierarchical control structured from central control level to wind farm control board and to an individual wind turbine level. Finally it shows an illustrative example of time domain simulation result with two test systems through case study.
The purpose of this study is to investigate the level of mother's caregiving satisfaction of a person with mental disorder and factors influencing to it as a positive aspect of caregiving experience. A survey conducted upon 231 mothers who live together with their adult-children with mental disorder through community mental health centers, social rehabilitation facilities and day hospitals. Collected data were analysed by t-test, Oneway-ANOVA, hierachical multiple regression analysis, and so on. The results are as follows: 1) The mean of mother's caregiving satisfaction is 3.06 in 5 point scale. Among the total items of the caregiving satisfaction scale, the means of the items 'finding strength through caregiving' and 'personal growth through caregiving' are higher than any others. 2) In the final regression model, statistically significant factors influencing to the caregiving satisfaction are 'the relationship quality between mothers and the mentally disordered', 'perceived social support from family, significant others, and friends', 'marital status of mothers', and 'family income'. Better relationship quality between mothers and the adult children with mental disorder and higher social support from family, significant others, and friends explained higher caregiving satisfaction of mothers. The level of a widow or divorced mother's caregiving satisfaction is higher than married one. The less family income affected to higher caregiving satisfaction. Variables related to mental disorder of adult-children, such as social function, years of mental disorder and frequency of hospitalization were not statistically significant influencing factors to mother's caregiving satisfaction. Through this research, the implications of social work practice were suggested in many ways.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.24
no.5
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pp.652-662
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2000
Most of established study about consumer behavior was directly connected abstract value with concrete purchase behavior, nevertheless several recognizable process is intervened between abstract concept and concept behavior. Of course researchers suggest hierarchical causality through means-end chain model. However empirical study is insufficient. And it's not certain whether the consumer's personal value affects actual evaluation about product attributes. Thus the purpose of this paper was to explore hierarchical causality of personal value, benefits sought and clothing product attributes and to suggest an alternative approach method. For the empircial study the data sets were collected through 150 female consumers living in Pusan and SAS and LISREL VIII were used for statistical analysis. As the result, hierarchical causality suggested by means-end chain model was positively substantiated. That is, benefits sought is differentiated according to personal value, and actual product attributes are indirectly influenced by personal value through benefits sought. Benefits sought are found to be key mediating variables.
Objective: The purpose of the present study was to explore the moderating role of children's verbal ability in the relation between shyness and teacher-child relationships. Methods: Participants were 200 children, their mothers, and their kindergarten teachers. Children's shyness was rated by their mothers and teachers, and children's verbal ability was measured using the language problem solving ability test. And teachers completed a rating scale in order to examine the teacher-child relationship. The collected data were analyzed using correlations and hierarchical multiple regressions. Results: Children's shyness had a negative relation to close teacher-child relationships. And child's verbal ability was significantly related to teacher-child relationships. Hierachical regression analysis indicted to the interaction of child's shyness and verbal ability predicted close teacher-child relationships. Children's shyness, those who demonstrated the lowest level of child's verbal ability, was significantly associated with close teacher-child relationships. Children's shyness had no significant relation to close teacher-child relationships, especially for the highest level of children's verbal ability. Conclusion/Implications: We suggested that verbal ability training for children might be valuable for shy children in order to buffer the link between shyness and teacher-child relationships.
Purpose: This cross-sectional survey study explored the moderating effect of social support between hierarchy-oriented nursing organizational culture and turnover intention in clinical nurses. Methods: Data were collected using self-report questionnaires from 240 nurses working at three general hospitals in February 2018. Hierarchy-oriented nursing organizational culture, turnover intention and social support were measured using 5, 6, and 8 items, respectively, of validated instruments. Descriptive analysis and hierachical multiple regression were conducted using SPSS/WIN 21.0. Results: Nurses rated $3.66{\pm}0.50$ for hierarchy-oriented nursing organizational culture, $3.40{\pm}0.64$ for turnover intention, and $3.77{\pm}0.56$ for social support respectively. Nurses' turnover intention was positively correlated with hierarchical organizational culture, but negatively with social support. The moderating effect of social support was not significant in the relationship between hierarchical nursing organizational culture and turnover intention. Conclusion: It is required to improve the hierarchy-oriented nursing organizational culture. Institutional preparation and education are urgently needed to strengthen the boss and peer support for clinical nurses and finally to reduce turnover intention.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.11
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pp.135-146
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1997
This paper describes fault diagnosis method in complex system with hierachical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from current machine state signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis comprising Hierarchical Neural Network(HNN). HNN consists of four level neural network, first level for item fault symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing HNN wiht multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows(Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural newtork operate as a separate process in HNN. The message queue take charge of information exdhange and cooperation between each neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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