Purpose: The purpose of this study was to identify the construct equivalence of the general five factors of health behavior and to compare the latent means between adolescents with a health problem and those without in Korea. Methods: The 2009 KYRBS (Korean Youth Risk Behavior Survey) data were used for the analysis. Multi-group confirmatory factor analysis was performed to test whether the scale had configural, metric, and scalar invariances across the existence of health problems in adolescents. Results: Configural, metric, and factor invariances were satisfied for the latent mean analysis (LMA) between adolescents with health problem and those without. Adolescents with health problem and those without were not different in the LMA of all factors. Conclusion: Health providers should give more interest to the group of adolescents with health problems and consider prudential school life to the same group.
최근 심층강화학습을 활용한 종단간 자율주행에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 차량의 종방향 주행 성능을 개선하는 잠재 SAC 기반 심층강화학습의 보상함수를 제시한다. 기존 강화학습 보상함수는 주행 안전성과 효율성이 크게 저하되는 반면 제시하는 보상함수는 전방 차량과의 충돌위험을 회피하면서 적절한 차간거리를 유지할 수 있음을 보인다.
We present a retrieval scheme for the remote sensing of evapotranspiration (ET) over rice paddy. To perform the retrieval, high-resolution airborne imagery of multi-spectral visible and thermal infrared data, and ground-based meteorological measurements are utilized. Our ET retrieval scheme is based on the basic principal of surface energy budget, which is a result of balance in longwave and shortwave radiation, latent heat, sensible heat, and energy flux into the ground. To partition the latent and sensible heat fluxes of interest from the energy balance equation, three basic parameters are of most concern, including albedo, surface temperature, and normalized difference vegetation index (NDVI). The NDVI and albedo can be easily derived from the visible and near infrared spectral data, while the surface tem-perature can be determined through the analysis of the infrared data with the Stefan Boltzmann law. From the airborne imagery taken on 28 April 2003, we observe very good dry and wet pixels that can be easily corre-sponded to the radiation and evaporation controlled crite-ria, respectively, and, hence, for the further use in defin-ing the evaporative fraction needed to partition sensible and latent heat fluxes from the net energy flux. The de-rived ET is compared with the in situ measurements.
본 논문에서는 검색된 수많은 결과 중에서 특정 사용자의 선호도를 고려 한 최적의 문서만을 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 이용한 문서 순위 결정기법을 제안한다. 사용자 프로파일을 구축하여 사용자의 선호도를 표현하고 검색결과 문서들을 대상으로 잠재적 구조를 분석 한 다음, 사용자 프로파일과 분석 결과로 표현된 문서들과의 유사성을 비교한다. 그리고 적합성 정도에 따라 사용자에게 최적의 문서를 제공하는 데에 목적이 있다.
The pattern of methylation draws significant attention from cancer researchers because it is believed that DNA methylation and gene expression have a causal relationship. As the interest in the role of methylation patterns in cancer studies (especially drug resistant cancers) increases, many studies have been done investigating the association between gene expression and methylation. However, a model-based approach is still in urgent need. We developed a finite mixture model in the Bayesian framework to find a possible relationship between gene expression and methylation. For inference, we employ Expectation-Maximization(EM) algorithm to deal with latent (unobserved) variable, producing estimates of parameters in the model. Then we validated our model through simulation study and then applied the method to real data: wild type and hydroxytamoxifen(OHT) resistant MCF7 breast cancer cell lines.
Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.752-755
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2006
Evaportranspiration is an important factor in hydrology cycle. Traditionally, it is measured by using basin or empirical formula with meteorology data, while it does not represent the evaportranspiration over a regional area. With the advent of improved remote sensing technology, it becomes a surface parameter of research interest in the field of remote sensing. Airborne and satellite imagery are utilized in this study. The high resolution airborne images include visible, near infrared, and thermal infrared bands and the satellite images are acquired by MODIS. Surface heat fluxes such as latent heat flux and sensible heat flux are estimate by using airborne and satellite images with surface meteorological measurements. We develop a new method to estimate the evaportranspiration over the rice paddy. The surface heat fluxes are initialized with a surface energy balance concept and iterated for convergent solution with atmospheric correct functions associated with aerodynamic resistance of heat transport. Furthermore, we redistribute the total net energy into sensible heat and latent heat fluxes. The result reveals that radiation and evaporation controlled extremes can be properly decided with both airborne and satellite images. The correlation coefficient of latent heat flux and sensible heat flux with corresponding in situ observations are 0.66 and 0.76, respectively. The relative root mean squared errors (RMSEs) for latent heat flux and sensible heat flux are 97.81 $(W/m^2)$ and 124.33 $(W/m^2)$, respectively. It is also shown that the newly developed retrieval scheme performs well when it is tested by using MODIS date.
최근에 위,변조 영상의 처리이력 복구를 위한 포렌식 툴로서 미디언 필터링 (MF: Median Filtering) 검출기가 크게 고려되고 있다. 미디언 필터링의 분류를 위한 미디언 검출기는 적은 양의 특징 셋과 높은 검출율을 갖도록 설계되어야 한다. 본 논문은 변조된 영상의 미디언 필터링 검출을 위한 새로운 방법을 제안한다. BMP를 미디언 윈도우 사이즈에 의하여 여러 미디언 필터링 영상으로 변환하고, 윈도우 사이즈에 따른 차분포 값을 계산하여 그 값으로 미디언 필터링 윈도우 사이즈와 같은 특징 셋을 만든다. 미디언 필터링 검출기에서, 특징 셋은 잠재성장 모델링 (LFM: Latent Growth Modeling)을 사용하는 모델 특성으로 변환된다. 실험에서, 테스트 영상은 TP (True Positive)와 FN (False Negative) 두 분류로 판별된다. 제안된 알고리즘은 분류 효율성이 TP와 FN의 혼동에서 최소거리 평균이 0.119로서 훌륭한 성능임이 확인 되었다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.68-71
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2008
Our goal is to obtain a better scientific understanding how to define the nature and role of remotely sensed land surface parameters and energy fluxes in the heat island phenomena, and local and regional weather and climate. By using the MODIS visible and thermal imagery data and analyzing the surface energy flux images associated with the change of the landcover and landuse in study area, we will estimate and present how significant is the magnitude of the heat island heat effect and its relation with the surface parameters and the energy fluxes in Taiwan. To achieve our objective, we used the energy budget components such as net radiation, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux in the study area of interest derived form remotely sensed data to understand the island heat effect. The result shows that the water is the most important component to decrease the temperature, and the more the consumed net radiation to latent heat, the lower urban surface temperature.
The proliferation of mobile applications and the unique characteristics of the mobile environment have attracted significant research interest in understanding customers' purchasing behaviors in mobile commerce. In this study, we extend customer value theory by combining the predictors of product performance with customer value framework to investigate how in-store information creates value for customers and influences mobile application downloads. Using a data set collected from the Google Application Store, we find that customers value both text and non-text information when they make downloading decisions. We apply latent semantic analysis techniques to analyze customer reviews and product descriptions in the mobile application store and determine the embedded valuable information. Results show that, for mobile applications, price, number of raters, and helpful information in customer reviews and product descriptions significantly affect the number of downloads. Conversely, average rating does not work in the mobile environment. This study contributes to the literature by revealing the role of in-store information in mobile application downloads and by providing application developers with useful guidance about increasing application downloads by improving in-store information management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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