International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제31권2호
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pp.115-126
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2015
The tropical climate prevailing in India adversely affects temperate bivoltine silkworm rearing and causes crop loss especially during summer. Identification of high temperature tolerant bivoltine breeds by screening for thermotolerance in the silkworm, Bombyx mori (Lepidoptera: Bombycidae) is an essential prerequisite for the development of thermotolerant bivoltine breeds / hybrids. Therefore, in this study, 20 silkworm breeds were reared at different temperatures (25 ± 1℃,32 ± 1℃, 34 ± 1℃ and 36 ± 1℃) for 6 h every day from 3rd d of 5th instar to till spinning. Significant differences (p < 0.01) were found among all the rearing traits over temperature. Based on pupation percentage, SK4C and BHR3 were identified as thermotolerant bivoltine breeds. Hierarchical clustering analysis based on rearing traits at tested temperatures grouped 20 silkworm breeds in four clusters which included one cluster each of susceptible and tolerant, and two clusters of moderately tolerant silkworm breeds. This suggests that clustering based on rearing data at high temperatures by using Euclidean distance can be an effective approach in classifying the silkworm breeds on their thermotolerance capacity. The identified breeds would be used for development of thermo tolerant bivoltine silkworm breeds / hybrids.
In order to statistically predict $O_3$ levels in Seoul, the study used the TMS (telemeted air monitoring system) data from the Department of Environment, which have monitored at 20 sites in 1989 and 1990. Each data in each site was characterized by 6 major criteria pollutants ($SO_2, TSP, CO, NO_2, THC, and O_3$) and 2 meteorological parameters, such as wind speed and wind direction. To select proper variables and to determine each pollutant's behavior, univariate statistical analyses were extensively studied in the beginning, and then various applied statistical techniques like cluster analysis, regression analysis, and expert system have been intensively examined. For the initial study of high level $O_3$ prediction, the raw data set in each site was separated into 2 group based on 60 ppb $O_3$ level. A hierarchical cluster analysis was applied to classify the group based on 60 ppb $O_3$ into small calsses. Each class in each site has its own pattern. Next, multiple regression for each class was repeatedly applied to determine an $O_3$ prediction submodel and to determine outliers in each class based on a certain level of standardized redisual. Thus, a prediction submodel for each homogeneous class could be obtained. The study was extended to model $O_3$ prediction for both on-time basis and 1-hr after basis. Finally, an expect system was used to build a unified classification rule based on examples of the homogenous classes for all of sites. Thus, a concept of high level $O_3$ prediction model was developed for one of $O_3$ alert systems.
P2P를 포함하는 인터넷 애플리케이션 트래픽의 보다 빠르고 정확한 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 분류방법으로 대표되는 port 번호 및 payload 정보를 이용하는 방법론의 구조적 한계점을 극복하는 새로운 대안으로써, 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM을 계층적으로 결합한 다중 클래스 SVM을 구축하여 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류를 수행하였다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM으로 P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, 3개의 단일클래스 SVM을 기반으로 P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지의 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 flow 기반의 트래픽 정보를 수집하여 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 bandwidth의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장하였다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습 시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성에도 기여하였다. 평가항목인 recall과 precision에서 만족스러운 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.
This study evaluated the types of daily routines that occurred in child care centers based on four general categorizations: time spent on indoor free choice activities, outdoor activities, group activities and special activities. In addition, resulting child care teacher behaviors were examined based on daily routine types. A total 23 classes' activity times and teacher behaviors were observed. The collected data were analyzed using descriptive statistics, hierarchical cluster, and Mann-Whitney U. Results indicated that there were 2 principle daily routine, 'indoor/outdoor activity time oriented' and 'group activity time oriented'. Analysis showed that teachers who belonged to the 'indoor/outdoor activity time oriented' type showed more positive affect, positive guidance, neural guidance, and less non-involved behavior. Results suggest the importance of time spent on free choice activities in the context of daily routine for quality childcare.
The purpose of this research is to explore the levels of luxury-frugality consumption of the female consumers and classify their types on luxury-frugality consumption behaviors. Total of 479 on-line questionnaires were surveyed nationwide for this research in February, 2012. Statistical analysis was achieved by using t-test, one-way ANOVA, Duncan's multiple range test, ${\chi}^2$, and Ward' hierarchical cluster analysis with a total of 479 questionnaires. The research results are summarized as follows: First, the overall luxury-frugality consumption average mark of female consumers was 2.44. Second, all surveyed female consumers were classified into four types based on the means scores of two dimension luxury-frugality consumption behaviors. A total 26.51% of female consumers belonged to Type 1 (named as luxury consumption group) where females scored high points on two dimension luxury consumption behaviors. Type 2 (named as excessive consumption group) occupied 32.78% and this group scored low on the luxurious consumption but high on the overconsumption. Type 3 (named as prefer prestige group) occupied 28.39% and this group scored low on the overconsumption but high on the luxurious consumption. Type 4 (named as frugal consumption group) had 12.32% of females whose scores of two dimension luxury-frugality consumption behaviors were low.
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.
Purpose: As the importance of software has been emphasized recently, the size of the software market is continuously expanding. The development of the software market is being adversely affected by software piracy. In this study, we try to classify countries around the world based on the macro environmental factors, which influence software piracy. We also try to identify the differences in software piracy for each classified type. Design/methodology/approach: The data-driven approach is used in this study. From the BSA, the World Bank, and the OECD, we collect data from 1990 to 2015 for 127 environmental variables of 225 countries. Cronbach's ${\alpha}$ analysis, item-to-total correlation analysis, and exploratory factor analysis derive 15 constructs from the data. We apply two-step approach to cluster analysis. The number of clusters is determined to be 5 by hierarchical cluster analysis at the first step, and the countries are classified by the K-means clustering at the second step. We conduct ANOVA and MANOVA in order to verify the differences of the environmental factors and software piracy among derived clusters. Findings: The five clusters are identified as underdeveloped countries, developing countries, developed countries, world powers, and developing country with large market. There are statistically significant differences in the environmental factors among the clusters. In addition, there are statistically significant differences in software piracy rate, pirated value, and legal software sales among the clusters.
This paper investigated materialism inclination of the parents recognized by the adolescents and analysed the relationships between 5 categorized types about parents' materialism inclination and financial characteristics of the adolescents. Statistical analysis was achieved by using Cronbach'$\alpha$, paired t-test, one-way ANOVA, two-way ANOVA, Duncan's multiple range test, chi-square analysis, and Ward' hierarchical cluster analysis with a total of 801 questionnaires. The results are summarized as follows: First, the adolescents felt that calculated points of father and mother's materialism inclination were lower than median points and mother's inclination for materialism was higher than that of father. Second, five categories were classified according to materialism inclination of parents. First classified category was the type which showed both parents had little interest in materials and the second category was the type which father had strong interest in materials. The third one was the type which mother had strong interest in materials. The last two categories were the ones which both parents had much interest in materials. Final result of this study revealed that attitudes of the adolescents for materialism and money were higher for those whose parents had strong interest in materialism than those whose parents had little materialism interest. They showed not only the behaviors of impulsive and overspending consumption but also low financial satisfaction and high financial stress.
Protective coveralls are very uncomfortable to work in comparison to ordinary top and bottom separated clothing. A pattern maker has to consider the size of the human body and human motion range when designing protective coverall patterns. It is difficult to produce well-fitted coveralls because of the lack of readymade patterns despite the increased need for protective coveralls at various jobs. Patterns are decomposed by unsewing 18 products in the domestic market to provide the fundamental information on developing patterns for protective coveralls. The characteristics and differences of pattern types are compared after grouping patterns with information taken from the analysis of the shapes and measurements of patterns from the acquired patterns. The results of the analysis showed that on-market protective coveralls were less curved but much linear when compared to ordinary clothing patterns; however, the breasts and crotch circumferences were very loose and bulky, which is quite different from the other all-in one style working clothes. For the pattern shapes, patterns are classified into waistline-seamed and bustline-seamed types. The result of the hierarchical cluster analysis with 27 measurement variables were classified into four groups. Types by shape and measurements were related to each other; therefore, we expect the information of each type to be used in developing protective clothing patterns.
The Functional Independence Measure (FIM) is widely used to determine the dependency of activity of daily living in rehabilitation patients. The purposes of this study were to evaluate the unidimentionality of the FIM physical items and to analyze the validity of cross-functional levels in stroke survivors in Korea. Thirteen physical items of FIM were rated according to an ordinal scale of a 7-level classification. Two hundred and seventy-nine patients participated in the study (age range 18~92 years and 57% male). Six items-eating, bladder control, bowel control, transfer to and from the bed/wheelchair, transfer to and from the toilet, and bathing-showed misfits with the Rasch model. The most difficult item was 'bathing', the easiest item was 'bowel control'. Although there were several differences within functional levels, the hierarchical order of item measures was rather similar. 'Bathing' was the most difficult in high level patients (above 60), however 'stairs' was most difficult in the middle level (41~60) group. In the low level group (below 40), 'toileting' was the most difficult. In conclusion, the present study has shown several differences of item difficulty among functional levels. This result will be useful in planning interventions, and developing rehabilitation programs for stroke survivors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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