The purposes of this study were to examine if a decision making by a tourist sequentially or hierarchically occurs in a tourism destination and to test determinants that have an effect on both a sequential and non-sequential decision making. An instrument for the study was developed with three steps. A total of 420 and 380 questionnaire were collected respectively for the first two round surveys. For the third step, a pilot test was conducted with 30 respondents. And the data analysis utilized SPSS 18.0. A logistic regression analysis with variables of tourism activity and demography was employed to investigate the factors that affect a sequence of decision-making process. As an important result, the higher the age of the tourist in a tourism destination, the more conspicuous the consumption expenditure is made through the sequential decision-making process. Additionally, it is unreasonable to apply the premises and assumptions in extant consumer behavior to tourist behavior. The process of decision making by tourists in tourism areas is driven by either non-sequential or non-hierarchical decision-making process. More discussion and implications were provided.
To obtain insightful knowledge of geochemical process controlling fluoride enrichment in groundwater of the villages near Shilabati river bank, West Bengal, India, multivariate statistical techniques were applied to a subgroup of the dataset generated from major ion analysis of groundwater samples. Water quality analysis of major ion chemistry revealed elevated levels of fluoride concentration in groundwater. Factor analysis (FA) of fifteen hydrochemical parameters demonstrated that fluoride occurrence was due to the weathering and dissolution of fluoride-bearing minerals in the aquifer. A strong positive loading (> 0.75) of fluoride with pH and bicarbonate for FA indicates an alkaline dominated environment responsible for leaching of fluoride from the source material. Mineralogical analysis of soli sediment exhibits the presence of fluoride-bearing minerals in underground geology. Hierarchical cluster analysis (HCA) was carried out to isolate the sampling sites according to groundwater quality. With HCA the sampling sites were isolated into three clusters. The occurrence of abundant fluoride in the higher elevated area of the observed three different clusters revealed that there was more contact opportunity of recharging water with the minerals present in the aquifer during infiltration through the vadose zone.
Continual monitoring of abnormal operating conditions i a key issue in maintaining high product quality and safe operation, since the undetected process abnormality may lead to the undesirable operations, finally producing low quality products, or breakdown of equipment. The statistical projection method recently highlighted has the advantage of easily building reference model with the historical measurement data in the statistically in-control state and not requiring any detailed mathematical model or knowledge-base of process. As the complexity of process increases, however, we have more measurement variables and recycle streams. This situation may not only result in the frequent occurrence of process Perturbation, but make it difficult to pinpoint trouble-making causes or at most assignable source unit due to the confusing candidates. Consequently, an ad hoc skill to monitor and diagnose in plat-wide scale is needed. In this paper, we propose a hierarchical plant-wide monitoring methodology based on hierarchical decomposition and principal component analysis for handling the complexity and interactions among process units. This have the effect of preventing special events in a specific sub-block from propagating to other sub-blocks or at least delaying the transfer of undesired state, and so make it possible to quickly detect and diagnose the process malfunctions. To prove the performance of the proposed methodology, we simulate the Tennessee Eastman benchmark process which is operated continuously with 41 measurement variables of five major units. Simulation results have shown that the proposed methodology offers a fast and reliable monitoring and diagnosis for a large scale chemical plant.
As economic trade between Korea and China has been encouraged with the rapid growth of Chinese economy and port competition in Northeast Asia, Korean government is trying to promote development and consolidation of ports to cope with the lack of facilities. Thus, many projects for port development have been propelled including the enactment the 'Private investment promotion law for social overhead capital 1994.' However, there are still some unsettled issues since considerable part of risk is still allocated to the Government when it has to support the private businesses in these port investments whenever unexpected problems arise. Allocation of risk among the participants - in this case especially - is a very subtle issue, however, it was revealed that not many precedent researches were done on the subject. In my previous research, I classified and analyzed 4 principle risks i.e, construction, management, financial and social risk. This research investigates the reasonable allocation of the risks among the participants using the Hierarchial Fuzzy Process. In the result of analysis, responsibility of private party is the most important and it must put the responsibility before Government' roll concerned. Also, this research displayed and proposed the direction of management method on port development in a view of minimizing risk and maximizing initiative of a private party.
The purpose of this study was to identify the differences in eye movement pattern shown in shown in classification process between the scientifically gifted and general students in elementary schools. The subjects for the research consisted of 16 gifted students in special education center for the gifted at Seoul National University of Education and 22 general students at G elementary schools. The tasks consisted of four hierarchical biology classification tasks and one non-hierarchical tasks. SMI's Eye Tracker (iView $X^{TM}$ RED) was used to collect eye movement data while the Begaze software analyzed the task performing process and eye movements. The findings of this study were twofold. First, there was a significant difference in students' fixation duration by students' academic achievement level. Gifted students spent little time on scanning details and found the features successfully. Second, the process of the classification is different by students' academic achievement. General students spent more time to gaze the salient features not relevant features. They had a difficulty to find the element to classify.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.11B
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pp.960-968
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2006
HMIPv6 improved the handover management of basic MIPv6 by introducing the new protocol agent MAP. In this new protocol, MAP instead of the Mobile Node intercepts all packets and redirects the packets to CoA of the Mobile Node. However, this process may degrade the network performance due to the centralization phenomenon of registration occurring in the hierarchical MAP structure. ffe propose two schemes to improve real time traffic performance. First proposal is a MAP selection mettled in which MAP is selected based on traffic characteristics. And we also propose differentiated traffic processing scheme with multi-level queues when Home Agent or Correspondent Nodes process Binding Update messages. Performances of the proposed scheme are analyzed. Analysis result shows that our model has good performance in the respect of location update cost and total cost of Mobile Nodes.
Various classification methods have been developed to reuse components. These classification methods enable the user to access the needed components quickly and easily. Conventional classification approaches include the following problems: a labor-intensive domain analysis effort to build a classification structure, the representation of the inter-component relationships, difficult to maintain as the domain evolves, and applied to a limited domain. In order to solve these problems, this paper describes a composite cluster analysis approach for component classification. The cluster analysis approach is a combination of a hierarchical cluster analysis method, which generates a stable clustering structure automatically, and a non-hierarchical cluster analysis concept, which classifies new components automatically. The clustering information generated from the proposed approach can support the domain analysis process.
The increment of user at mobile communication system requires the need of increased system capacity. To increase the system capacity can be realized by decreasing the size of cell. But, this method causes various problems. Therefore, it be used the hierarchical cellular system with macrocell and microcell for a efficient working. The users feel more inconvenience about the drop of connected call than the block of new call. Therefore, it is to be desired that the dropping rate of handoff call is lowered. At this paper, we use non reversible hierarchical scheme and fixed channel assignment scheme at the hierarchical cellular system with macrocell and microcell for the call process strategy. We analyze the system performance in accordance with the number of guard channel for handoff.
In this study, we introduce the optimization method of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation, The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the optimization process, two general optimization mechanisms are explored. The structural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods. Particularly, in parameter identification, we use the UNDX operator which uses multiple parents and generate offsprings around the geographic center off mass of these parents.
The paper concerns the hybrid optimization of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation. The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the hybrid optimization process, two general optimization mechanisms are explored. Thestructural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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