MAI, Khac Thanh;LE, Son-Tung;PHUNG, Manh-Trung;NGUYEN, Thi Thuy Hong
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.545-553
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2020
Although networking behavior is an effective job search method to students, far too little attention has been paid to mechanisms explaining the antecedents and networking behavior. The goal of this study was to demonstrate the effect of the HEXACO personality dimensions on graduated students' job search networking behavior through their network size. A survey of 773 participants was conducted to assess personality traits, network size, and networking behavior. All constructs in the study were measured by 5-point Likert scales. This study employed a structural equation model to examine the proposed conceptual model and the correlations among variables. Results showed that the personality of emotionality negatively influence students' network size, while extraversion and agreeableness are positively associated with the scope of their social network. Second, the findings confirmed that network size is directly related to the level of looking-for job behavior, particularly networking behavior. Finally, our results explored that network size played the mediating effect on how personality traits affect networking behavior. These findings suggest that network size is a dynamic mechanism that helps to understand the correlation between personality traits and job search networking behavior. The theoretical and practical implication of the study, as well as the future research direction were discussed.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.11
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pp.2095-2101
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2008
In this paper, we consider a performance improvement of neural network for predicting defect size of steam generator tube using early stopping. Usually, neural network is trained until MSE becomes less than a prescribed error goal. The smaller the error goal, the greater the prediction performance for the trained data. However, as the error goal is decreased, an over fitting is likely to start during supervised training of a neural network, which usually deteriorates the generalization performance. We propose that, for the prediction of an axisymmetric defect size, early stopping can be used to avoid the over-fitting. Through various experiments on the axisymmetric defect samples, we found that the difference bet ween the prediction error of neural network based on early stopping and that of ideal neural network is reasonably small. This indicates that the error goal used for neural network training for the prediction of defect size can be efficiently selected by early stopping.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.31
no.1
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pp.3-20
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2015
The objective of this study is to identify the applicability of urban network theory. The degree of network and city size of 163 Si-Guns in Korea are used to perform an empirical analysis for 2005 and 2010. The result indicates that the effect of city size (based on central place theory) is still larger than the network effect (based on urban network theory). However, the effects are different according to the industrial types. The size-based effectis more efficient in manufacturing sector, whereas the network-based effect is more efficient in service industry. The trend from 2005 to 2010 indicates that there is an increasing pattern in network-based effect and decreasing patternin size-based effect. It is necessary to recognize continual benefit of the sized-based effect, however it is also important to distinguish different characteristics of the functional form by the size and network. The feasibility of the urban network theory is tested in this study with the empirical analysis and recommends the importance of policy implication with recognition of the distinction between size and network-based effects.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.166-172
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2020
Video streaming application such as YouTube is one of the most popular mobile applications. To adjust the quality of video for available network bandwidth, a streaming server provides multiple representations of video of which bit rate has different bandwidth requirements. A streaming client utilizes an adaptive bit rate scheme to select a proper video representation that the network can support. The download behavior of video streaming client player is governed by several parameters such as maximum buffer size. Especially, the size of the maximum playback buffer in the client player can greatly affect the user experience. To tackle this problem, in this paper, we propose the maximum buffer size optimization according to available network bandwidth and buffer status. Our simulation study shows that our proposed buffer size optimization scheme successfully mitigates playback stalls while preserving the similar quality of streaming video compared to existing ABR schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1144-1158
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2016
In this paper, delay-constrained data transmission is considered over error-prone networks. Network coding is deployed for efficient information exchange, and an approximate decoding approach is deployed to overcome potential all-or-nothing problems. Our focus is on determining the cluster size and its impact on approximate decoding performance. Decoding performance is quantified, and we show that performance is determined only by the number of packets. Moreover, the fundamental tradeoff between approximate decoding performance and data transfer rate improvement is analyzed; as the cluster size increases, the data transfer rate improves and decoding performance is degraded. This tradeoff can lead to an optimal cluster size of network coding-based networks that achieves the target decoding performance of applications. A set of experiment results confirms the analysis.
Among many factors to affect the network performance, this paper analyses how the buffer size of NIC(Network Interface Card) can affect web server and LAN(Local Area Network). We use the ns-2 which is defacto network simulation tool to observe the changes in drop rate, throughput, RTT(Round Trip Time), effective throughput depending on varying buffer sizes. And we analyse the effect of NIC buffer size on the web traffic in Ethernet.
We present a Brownian dynamics simulation study on the diffusion of a neutral tracer particle confined in a regularly crosslinked polymer network, especially, when the tracer size is comparable to the mesh size of the network. Polymer networks with different mesh sizes are prepared and compressed to the extent that the total polymer densities become the same. Irrespective of the network mesh size, the tracer diffusion in the networks is slowed down, showing the subdiffusion on intermediate time scales followed by the normal diffusion at long times. However, the confinement effect on the tracer diffusion becomes more significant when network strands are tightly stretched with smaller mesh size. The time scales of dynamic transitions are analyzed in terms of the probability distribution of time-correlated particle displacements.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.3
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pp.87-94
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2020
In this study, the factors affecting the efficiency of 48 projects of private R&D institutes were analyzed using the Tobit model. Influencing factors were selected as open R&D network size, IT industry, interaction between R&D network size and IT industry, and type of R&D network cooperation. As a result of Tobit analysis, the R&D network size, the IT industry, and the type of R&D network cooperation were found to be significant. The larger the open R&D network size, the lower the efficiency, and the IT industry showed lower R&D efficiency than other industries. In addition, cooperation with universities and research institutes showed lower R&D efficiency than cooperation with companies. As a result of these studies, companies will be able to select and focus on cooperation with the outside in relations and investment allocation.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.3
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pp.177-183
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2022
To measure the size and weight of the fish, we developed an automatic fish size measurement system using a deep neural network, where the YOLO (You Only Look Once)v3 model was used. To detect fish, an IP camera with infrared function was installed over the fish pool to acquire image data and used as input data for the deep neural network. Using the bounding box information generated as a result of detecting the fish and the structure for which the actual length is known, the size of the fish can be obtained. A GUI (Graphical User Interface) program was implemented using LabVIEW and RTSP (Real-Time Streaming protocol). The automatic fish size measurement system shows the results and stores them in a database for future work.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.3
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pp.573-578
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2012
The simplified spot-size convert for optical network has been suggested. We have analyzed the mode field distribution and optimized the spot-size converter using beam propagation method. The designed structure was consisted of straight waveguide and taper waveguide using polymer. The efficiency of the designed spot-size converter was over 99%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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