Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.4
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pp.669-679
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2010
A sample survey design is suggested for the service satisfaction evaluation of regional education offices based on the sample size of 2009 Gyeongnam regional education offices's customer satisfaction survey. The sample design is developed to fit the goal of evaluation of individual regional offices and allocate at least the minimum sample size to each city or county in Gyeongnam to achieve the goal of the survey. The population is stratified according to the regions and the types of schools, and the sample of schools is selected with proportional to the size of classes within each stratum. Finally, each sample student is selected according to two-stage cluster sampling within each sample school. Weighting averages, weighting totals and so on can be evaluated for analysis purposes. Their variance estimates can be evaluated using re-sampling methods like BBR, Jackknife, linearization-substitution methods, which are generally used for the data from a complex sample.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.5
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pp.841-852
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2010
An integrated process control (IPC) procedure is a scheme which simultaneously applies the engineering control procedure (EPC) and statistical control procedure (SPC) techniques to reduce the variation of a process. In the IPC procedure, the observed deviations are monitored during the process where adjustments are repeatedly done by its controller. Because the effects of the noise, the special cause, and the adjustment are mixed, the use and properties of the SPC procedure for the out-of-control process are complicated. This paper considers efficiency of EWMA charts for detecting special causes in an ARMA(1,1) noise model with a minimum mean squared error adjustment policy. And we propose the readjustment procedure after having a true signal. This procedure can be considered when the elimination of the special cause is not practically possible.
This study established the efficient system that retrieves the 3D model by using a statistical technique called the function of discriminant analysis. This method was suggested to search index, which was formed by the statistics of 128 feature vectors including those scope, minimum value, average, standard deviation, skewness and scale. All of these were sampled with Osada's D2 method and the statistics as a factor effecting a change turned the value of discriminant analytic function into that of index. Through the primary retrieval on the model of query, the class above the top 2% was drawn out by comparing the query with the index of previously saved class from the group of same models. This method was proved an efficient retrieval technique that saved its procedural time. It shortened the retrieval time for 3D model by 57% faster than the existing Osada's method, and the precision that similar models were found in the first place was recorded 0.362, which revealed it more efficient by 44.8%.
Purpose: The conjoint analyst in marketing are interested in detecting whether there exist synergy or antagonistic effects between two attributes. In the cases where attributes have two or three levels, we research on the design of survey questionnaire to estimate all the main effect and as many two factor interaction effects as possible. Methods: We consider the balanced incomplete block (BIB) mixed level factorial design $2^f{\times}3^g$ or fractional factorial design. To reduce the number of questions in a questionnaire, we propose the balanced incomplete block mixed level design with minimum aberration which is generated by implementing proc factex in SAS. Also, we propose using two or three level BIB factorial design instead of mixed level designs by transforming three level attributes into two attributes of two levels and two level attribute into three level attribute by using dummy level technique. Results: We propose three methods for designing survey questionnaire where the block and design generators are found with practical number of questions in a questionnaire. By analyzing all the respondents survey data generated by the simulation study, we find the proper model and do the concepts optimization. Conclusion: The proposed methods of designing survey questionnaires seem to perform well in the sense that the proper model, and then the optimal concept is found in a case study where all the respondents survey data are generated by the simulation study.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.4
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pp.335-341
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2006
This paper aims at developing an efficient method that extracts building using local spatial association of raw LiDAR data without setting up empirical variables such as a minimum building area, and applying the method to survey data to evaluate the efficiency of that. To do this, LISA(Local Indicatiors of Spatial Association) statistics are used which reflect local variations that can be appeared in the research area. It can be also a preprocess that detects spatial outliers through the significance test of LISA statistics and interpolate using kernel estimation. Boundaries of buildings as well as buildings can be extracted based on quadrant of Moran Scatterplot. Experimental results show that the proposed method is promising in extracting buildings from LiDAR data automatically.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.969-977
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2016
Climate change affects the growth of crops which were planted especially in fields, and it becomes more important to use climate data to predict the yields of the major vagetables. The variation of the crop products caused by climate change is one of the significant factors for the discrepancy of the demand and supply, and leads to the price instability. In this paper, using a panel regression model, we predicted the garlic yields with the weather conditions of different regions. More specifically we used the panel data of the several climate variables for 15 main garlic production areas from 2006 to 2015. Seven variables (average temperature, average maximum temperature, average minimum temperature, average surface temperature, cumulative precipitation, average relative humidity, cumulative duration time of sunshine) for each month were considered, and most significant 7 variables were selected from the total 84 variables by the stepwise regression. The random effects model was chosen by the Hausman test. The average maximum temperature (January), the cumulative precipitation (March, October), the cumulative duration time of sunshine (April, October) were chosen among the variables as the significant climate variables of the model
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1155-1168
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2016
This paper considers a probability density estimation problem of climate values. In particular, we focus on estimating probability densities of summer extreme temperature over South Korea. It is known that the probability density of climate values at one location is similar to those at near by locations and one doesn't follow well known parametric distributions. To accommodate these properties, we use a mixture of conditional autoregressive species sampling model, which is a nonparametric Bayesian model with a spatial dependency. We apply the model to a dataset consisting of summer maximum temperature and minimum temperature over South Korea. The dataset is obtained from University of East Anglia.
It is known that fruit is more affected by the weather than other crops. Therefore, in order to create high value for farmers, it is necessary to develop a wholesale price model considering the weather. Peaches produced under relatively limited conditions were chosen as subjects of study. The data were collected from 2015 to 2017 provided by okdab 4.0. The meteorological data used for the analysis were generated by weighting the cultivation area and the variables with high correlation among the weather data were selected from the day before to 7 days before. Randomforest, gradient boosting machine, and XGboost were used for the analysis. As a result of analysis, XGboost showed the best performance in the sense of RMSE and correlation, and price prediction was comparatively well predicted, but the accuracy of the trading volume prediction was not so good enough. The top three weather variables affecting to the peach were minimum temperature, average maximum temperature, and precipitation.
Yuchen Zheng;Hussein Aljawad;Min-Seok Kim;Su-Hoon Choi;Min-Soo Kim;Min-Hee Oh;Jin-Hyoung Cho
The korean journal of orthodontics
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v.53
no.5
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pp.317-327
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2023
Objective: This study aimed to evaluate the association between low tongue position (LTP) and the volume and dimensions of the nasopharyngeal, retropalatal, retroglossal, and hypopharyngeal segments of the upper airway. Methods: A total of 194 subjects, including 91 males and 103 females were divided into a resting tongue position (RTP) group and a LTP group according to their tongue position. Subjects in the LTP group were divided into four subgroups (Q1, Q2, Q3, and Q4) according to the intraoral space volume. The 3D slicer software was used to measure the volume and minimum and average cross-sectional areas of each group. Airway differences between the RTP and LTP groups were analyzed to explore the association between tongue position and the upper airway. Results: No significant differences were found in the airway dimensions between the RTP and LTP groups. For both retropalatal and retroglossal segments, the volume and average cross-sectional area were significantly greater in the patients with extremely low tongue position. Regression analysis showed that the retroglossal airway dimensions were positively correlated with the intraoral space volume and negatively correlated with A point-nasion-B point and palatal plane to mandibular plane. Males generally had larger retroglossal and hypopharyngeal airways than females. Conclusions: Tongue position did not significantly influence upper airway volume or dimensions, except in the extremely LTP subgroup.
This study examines the long-term prospects for a minimum living guarantee by public pensions for the elderly using a dynamic micro-simulation model. "Elderly poverty" here is an estimate calculated by considering only the public pension income and it means how public pension affects the minimum living guarantee for the elderly. The main results are: First the impact of the public pension system on elderly poverty can be decomposed into economic growth and institutional effect. When considering both effects, the absolute poverty rate of the elderly will be reduced to 20% by the year 2040. But when considering the institutional effect(except economic growth effect), that rate is expected to be a long-term level of around 90%. Second, even if the Basic Pension is indexed to 10% of A-value, the elderly poverty rate is only about 10%p to be reduced further, compared to the current CPI-indexed system. Third, current benefit formula for National Pension does not consider the actual correlation of income level and insured period; consequently, the reversal possibility of the replacement rate appears likely. Fourth, the reform of 2007 improves the sustainability of the National Pension; however, it deteriorates the adequacy of the pension policy, i.e., the past system would be better than the current system in regards to a reduction in elderly poverty. Further discussion is needed on aspects of correct pension reform assessments which is difficult to achieve without understanding the comprehensive benefits and costs to society.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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