A typical approach to visualizing k (${\geq}2$)-group multidimensional data is to use Fisher's canonical discriminant analysis (CDA). CDA finds the best low-dimensional subspace that accommodates k group centroids in the Mahalanobis space. This paper proposes an alternative visualization procedure functioning in the Euclidean space, which finds the primary dimension with maximum discrimination of k group centroids and the secondary dimension with maximum dispersion of all observational units. This hybrid procedure is especially useful when the number of groups k is two.
This study examines the effects of reflective journal writing on the mathematics self-efficacy in reciprocal peer tutoring. Participants were 38 high school students in Gyeonggi province who attended at a summer intensive mathematics course for 4 weeks. This study used a mixed method. SPSS 21.0 program was used to analyze the quantitative data, and the interviews, observational journals and reflective journals of 6 students were used to analyze qualitative data. According to the results, all the subcategories of mathematics self-efficacy, - mathematics problem-efficacy, mathematics success-efficacy, mathematics learning-efficacy, and mathematics subject-efficacy - improved except mathematics occupation-efficacy. In case of mathematics success-efficacy and mathematics problem-efficacy, students revealed the greatest improvement. In conclusion, reflective journal writing in reciprocal peer tutoring could be suggested as a treatment program to improve students' mathematics self-efficacy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.4
no.2
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pp.43-58
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1986
In a mapping, stereo-restitution of an aerial photogrammetric process, of which is a major factor for map-base preparation dominates the accuracy and the reliability of a topographical map. The majority of a map-base preparation has nowadays been carried out by an analogue method ie, by the stereo-plotter. In consequence, it is evident that the skilled, the level of technique and personal attitude of operator have influence upon observational error which relates the accuracy and the quality of a map. This research aims at detection and analysis of operator's carrier and types of stereoplotter. The test is also examined that the level of details and features of terrain would have influence on the accuracy of map. With the results. it is also considered that the field check has impact on map accuracy ; whether the field check prior to restitution or after restitution.
We have performed extensive simulations of response of gaseous disk in barred galaxies using SPH method. The gravitational potential is assumed to be generated by disk, bulge, halo, and bar. The mass of gaseous disk in SPH simulation is assumed to be negligible compared to the stellar and dark mass component, and the gravitational potential generated by other components is fixed in time. The self-gravity of the gas is not considered in most simulations, but we have made a small set of simulations including the self-gravity of the gas. Non-circular component of velocity generated by the rotating, non-axisymmetric potential causes many interesting features. In most cases, there is a strong tendency of concentration of gas toward the central parts of the galaxy. The morphology of the gas becomes quite complex, but the general behavior can be understood in terms of simple linear approximations: the locations and number of Lindblad resonances play critical role in determining the general distribution of the gas. We present our results in the form of 'atlas' of artificial galaxies. We also make a brief comment on the observational implications of our calculations. Since the gaseous component show interesting features while the stellar component behaves more smoothly, high resolution mapping using molecular emission line for barred galaxies would be desirable.
Balan, Stefan F.;Tiganescu, Alexandru;Apostol, Bogdan F.;Danet, Anton
Earthquakes and Structures
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v.17
no.4
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pp.365-372
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2019
Post-earthquake crisis management is a key capability for a country to be able to recover after a major seismic event. Instrumental seismic data transmitted and processed in a very short time can contribute to better management of the emergency and can give insights on the earthquake's impact on a specific area. Romania is a country with a high seismic hazard, mostly due to the Vrancea intermediate-depth earthquakes. The elastic acceleration response spectrum of a seismic motion provides important information on the level of maximum acceleration the buildings were subjected to. Based on new data analysis and knowledge advancements, the acceleration elastic response spectrum for horizontal ground components recommended by the Romanian seismic codes has been evolving over the last six decades. This study aims to propose a framework for post-earthquake warning based on code spectrum exceedances. A comprehensive background analysis was undertaken using strong motion data from previous earthquakes corroborated with observational damage, to prove the method's applicability. Moreover, a case-study for two densely populated Romanian cities (Focsani and Bucharest) is presented, using data from a $5.5M_W$ earthquake (October 28, 2018) and considering the evolution of the three generations of code-based spectral levels for the two cities. Data recorded in free-field and in buildings were analyzed and has confirmed that no structural damage occurred within the two cities. For future strong seismic events, this tool can provide useful information on the effect of the earthquake on structures in the most exposed areas.
Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.
Purpose - This study analyzes the effect of sellers' dishonesty on various market outcomes such as seller profit, buyer profit, and market welfare, through precisely measuring the level of sellers' information disclosure and its economic impacts. As an explicit observation of sellers' dishonesty is not easy in most other settings, this study is expected to suggest unique and meaningful implications on the effect of sellers' incomplete information disclosure to researchers, managers, and policy makers. Design/methodology/approach - In order to precisely measure the level of sellers' dishonesty under information asymmetry, this study analyzes the data from an incentive-based economic experiment using z-Tree software. This experimental method enables us to focus on the strategic interactions among participants, observe the integrity of seller's information disclosure, and reproduce real market situations. Findings - The analysis of sellers' dishonesty has provided the following important and counterintuitive findings about the reality of buyer-seller interactions under information asymmetry. First, sellers' lies do not affect seller profit even when they are very intensive. Second, sellers' dishonesty negatively affects buyer profit and the entire market welfare. Third, a seller's quality claim has a positive effect on the seller profit only when a seller is being honest. Research implications or Originality - This study analyzes sellers' dishonesty using incentive-based economic experiment using z-Tree software which provides a straightforward examination on dishonest behavior of sellers, that is not readily available with other types of observational or experimental data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.11
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pp.51-57
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2018
In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.
Song, Da-Yea;Kim, So Yoon;Bong, Guiyoung;Kim, Jong Myeong;Yoo, Hee Jeong
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.30
no.4
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pp.145-152
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2019
Objectives: The detection of autism spectrum disorder (ASD) is based on behavioral observations. To build a more objective datadriven method for screening and diagnosing ASD, many studies have attempted to incorporate artificial intelligence (AI) technologies. Therefore, the purpose of this literature review is to summarize the studies that used AI in the assessment process and examine whether other behavioral data could potentially be used to distinguish ASD characteristics. Methods: Based on our search and exclusion criteria, we reviewed 13 studies. Results: To improve the accuracy of outcomes, AI algorithms have been used to identify items in assessment instruments that are most predictive of ASD. Creating a smaller subset and therefore reducing the lengthy evaluation process, studies have tested the efficiency of identifying individuals with ASD from those without. Other studies have examined the feasibility of using other behavioral observational features as potential supportive data. Conclusion: While previous studies have shown high accuracy, sensitivity, and specificity in classifying ASD and non-ASD individuals, there remain many challenges regarding feasibility in the real-world that need to be resolved before AI methods can be fully integrated into the healthcare system as clinical decision support systems.
Event Horizon Telescope (EHT) aims to resolve the innermost region to the super massive black hole (SMBH) with its extremely high angular resolution (~20-25 uas) and enhanced sensitivity (down to 1-10 mJy) in concert with the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) at 1.3 mm wavelength. This has a great importance as the first observational probe of the black hole shadow which has been theoretically predicted as a ring-like emission affected by the general relativistic effect under a strong gravitational field of SMBH. During the 2017 April 5-11, four nights of EHT observing campaign were carried out towards its primary targets, M87 and $SgrA{\ast}$. To robustly ensure the data processing, independent pipelines for various radio data calibration softwares (e.g., AIPS, HOPS, CASA) have been developed and cross-compared each other. The EHT has also been developing newer interferometric imaging techniques (e.g., eht-imaging-library, SMILI, dynamical imaging), as well as using an established method (CLEAN). With these, the EHT has designed various strategies which will be adopted for convincing imaging results. In this talk, I review how the robustness of EHT data processing and imaging will be validated so that the results can be ensured against well known uncertainties or biases in the interferometric data calibration and imaging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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