The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.2A
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pp.196-201
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2010
Measurement of Quality of Service (QoS) parameters and its statistical analysis becomes a key issue for Mobile WiMAX service providers to manage the converged network efficiently and to support end-to-end QoS. In this paper, we investigate the population distribution of end-to-end one-way delay which is the most important QoS parameter in Mobile WiMAX networks. The samples are analyzed with Chi-Square Goodness-of-Fit test, Kolmogorov-Smirnov (K-S), and Anderson-Darling (A-D) test to verify the distribution of parent population. The relation with confidence level and the minimum number of sample size is also performed for logistic distribution. The statistical analysis is a promising approach for measuring the performance Mobile WiMAX networks.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.2
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pp.171-178
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2009
Logistic support activities for weapon systems play an important role at maintenance activities in modern warfares. These activities are essential for keeping weapon systems ready at all time. However, maintenance supplies can be delayed without a proper information system. Further, increases of mean time to repair (MTTR) and unavailability of weapon systems can be occurred. In this study, a web based information system is developed for logistic chains of class 9 supplies. Utilizing web database technologies, the developed system can provide an environment for data exchange and sharing among various participants in the supply chain.
This study explores whether there are differences in financial structure and governmental support between social service organizations and other nonprofit organizations. In addition, it analyzes what factors are related to governmental supports for both types of nonprofit organizations. Guided by the argument that specific areas where nonprofits primarily operate can explain a difference of relations between nonprofit organizations and funders, this study compares revenue sources and expenditures of social service organizations and other nonprofit organizations in the United States. Also, based on resource dependence theory and taking some important indexes from financial ratio analysis, this study also identifies factors that affect governmental supports for nonprofit organizations. The study sample consists of 10,690 organizations that reported tax form 990 in 1996. Binary logistic regression analysis was conducted for the study. The results show that social service organizations obtained more revenue from government than other nonprofit organizations. Also, logistic regression analysis suggests that revenue diversification and financial characteristics were significantly associated with governmental supports for nonprofit organizations in the United States.
The logistics industry in Incheon is lack of basic usage for logistic information. As development of logistics industry the companies recognized the importance of logistics informatization. But due to a small scale of logistic companies it is difficult to equip the basic infrastructure for logistics informatization. To investigate the status of informatization of logistics companies in Incheon, we divide questionnaire by the aspects of information operations, aspects of information needs, information effects and policy aspects of planning and support information. By the result of survey we suggest the supporting plan for Incheon logistics industry.
For the autoencoder (AE) implemented as a construction component, this paper uses the method of greedy layer-by-layer pre-training without supervision to construct the stacked autoencoder (SAE) to extract the abstract features of the original input data, which is regarded as the input of the logistic regression (LR) model, after which the click-through rate (CTR) of the user to the advertisement under the contextual environment can be obtained. These experiments show that, compared with the usual logistic regression model and support vector regression model used in the field of predicting the advertising CTR in the industry, the SAE-LR model has a relatively large promotion in the AUC value. Based on the improvement of accuracy of advertising CTR prediction, the enterprises can accurately understand and have cognition for the needs of their customers, which promotes the multi-path development with high efficiency and low cost under the condition of internet finance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.9-13
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2021
Type 2 diabetes mellitus (T2D) is a complex diabetes disease that is caused by high blood sugar, insulin resistance, and a relative lack of insulin. Many studies are trying to predict variant genes that causes this disease by using a sample disease model. In this paper we predict diabetic and normal persons by using fisher score feature selection, chi-2 feature selection and Logistic Regression supervised learning algorithm with best accuracy of 90.23%.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.1
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pp.17-27
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2021
In this paper, we develop a galaxy image classification method based on hand-crafted features and machine learning techniques. Additionally, we provide an empirical analysis to reveal which combination of the techniques is effective for galaxy image classification. To achieve this, we developed a framework which consists of four modules such as preprocessing, feature extraction, feature post-processing, and classification. Finally, we found that the best technique for galaxy image classification is a method to use a median filter, ORB vector features and a voting classifier based on RBF SVM, random forest and logistic regression. The final method is efficient so we believe that it is applicable to embedded environments.
The technological innovation of IT industry is the competitive tool for them to survive in the environment of an intensive competition. This technological innovation is critical in the survival of firms, but various factors should be considered to embody technological innovation success. This paper aims to identify the determinant factors of the outcome which influence the technological innovation based on the IT industry, and set up a model for measuring technological innovation success. A hypothesis was established for the impact relation between technological innovation success and government support level, which was verified through the logistic regression analysis. In conclusion, in terms of government support, IT manufacturing companies to the success of product innovation, technology development(R&D) and commercialization of direct support is needed for the financial support. And, the success of process innovation is accomplished through manpower training of technical personnel.
Objectives : The purpose of this study was to identify the prevalence of malnutrition and to explore its association with socioeconomic and social support factors among Korean elderly in the community. Methods : The study sample was a weighted population of 10,160 elderly who participated in the 2014 Korean Elderly Living Conditions and Welfare Survey. Multiple logistic regression analyses were performed to assess the association socioeconomic and social support factors have with malnutrition. Results : Of the Korean elderly 18.6% were at risk of malnutrition. Being uneducated (OR=1.40) and having a lower household income (OR=1.97) were significantly associated with malnutrition even after adjusting for other socio-demographic and health-related covariates. Elderly who lived alone (OR=1.86) and who had poor relationships with their children (OR=1.97) were at much higher risk of malnutrition than their counterparts. Their having poor relationships with acquaintances and poor social participation were also associated with malnutrition. Conclusions : Socioeconomic and social support resources are important factors in the nutritional status of the elderly.
Background: Depression is a comorbid disabling problem and potentially affects patient likelihood of survival. The aims of this study were to recognize the characteristics of depression and investigate associated predictor factors in patients with oral cancers. Methods: A cross-sectional and correlational design was used to collect data for this study conducted in northern Taiwan. A set of questionnaires was used to measure depression, symptom distress, performance status, social support, and demographic and disease-related information. Logistic regression was conducted to determine important factors predicting depression. Results: A total of 132 oral cancer patients participated in this study. Of these, 18.2% were identified as depression cases. The patient average performance status score was 90 or higher. Patients reported mild-to-moderate levels of symptom distress. The majority of social support was from families. Religious belief, alcohol use, symptom distress, and social support from family were found to be important factors predicting depression. Patients with religious belief with alcohol use reported greater symptom distress, and those with lower levels of social support from families were significantly more likely to develop depression. Conclusions: Clinicians should assess patient emotional status and manage symptoms in a timely manner to enhance coping abilities. Supportive care provides assurance during the acute survivor phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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