The study provides new empirical evidence on the level of profit efficiency and returns to scale of the Bangladesh banking sector. We employ the Slack-Based Data Envelopment Analysis (SBM-DEA) method to assess the level of profit efficiency of individual banks over the years 2004 to 2011. The empirical findings indicate that the Bangladesh banking sector has exhibited the highest and lowest level of profit efficiency during years 2004 and 2011 respectively. We find that only eight banks have been profit efficient throughout the period under study. The empirical findings seem to suggest that most of the Bangladesh banks have been experiencing economies of scale due to being at less than the optimum size, or diseconomies of scale due to being at more than the optimum size. Thus, decreasing or increasing the scale of production could result in cost savings or efficiencies.
This paper deals with large scale distributed packet switching system which is modeled by state space form and optimizing routing algorithms and buffer size via a hierachical system optimization method, the interaction prediction method.
In this paper, an expert system is proposed, which can be effectively applied to the large-scale systems with the diversity time constraints, the objectives and the unfixed system structure. The inference scheme of the expert system have the integrated structure composed of the intuitive inference module and logical inference module in order to support effectively the operating constraints of system. The intuitive inference module is designed using the pattern matching or pattern recognition method in order to search a same or similar pattern under the fixed system structure. On the other hand, the logical inference module is designed as the structure with the multiple inference mode based on the heuristic search method in order to determine the optimal or near optimal control strategies satisfing the time constraints for system events under the unfixed system structure, and in order to use as knowledge generator. Here, inference mode consists of the best-first, the local-minimum tree, the breadth-iterative, the limited search width/time method. Finally, the application results for large-scale distribution SCADA system proves that the inference scheme of the expert system is very effective for the large-scale system. The expert system is implemented in C language for the dynamic mamory allocation method, database interface, compatability.
Since the contents of large-scale repair of a condominium were various, a plan document was not prepared. The owners association of the condominium has given priority to decision-making of price priority over quality. Examination is not performed about the contents of the construction supervision business, which checks whether suitable construction is performed, either. On the other hand, the know-how for builders, such as decision of the process plan under which the repair work lessens influence to the safety and life as much as possible since the place where the resident is living turns into a construction site, and selection of a method of construction, is just going to ask. It is an important subject how the structure of the construction contractor selection, which considered quality, is built. Then, this research focuses on large-scale repair construction of the condominium, and arranges the actual condition of a series of processes from plan document creation to construction supervision. The method of research collects the construction documents of the condominium that carried out Barge-scale repair construction. Next, collection arrangement of the data of construction builder selection is carried out. The method of the construction builder selection of those other than a construction price is examined. The method of quality control of large-scale repair construction is examined.
이미지 검색 및 매칭에 사용되는 SIFT 기법은 다양한 이미지 변화 요인들에 대하여 강인한 특성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. SIFT 기법은 기존의 픽셀 단위의 변화량에 의존한 특징점 추출 방식을 확장하여 스케일 공간에서의 변화량 분석을 통한 특징점 추출 방식을 제시하였으며, 이렇게 추출된 특징점들의 강인함은 그 동안 여러 실험을 통하여 입증되었다. 또한, 최근에는 스케일 공간 변화량 분석에 있어서 기존의 SIFT 기법을 확장하여 고차 미분 계수를 이용한 특징점 추출 방법도 소개되었다. 본 논문에서는 이러한 스케일 공간의 고차 미분에서의 정규화를 통한 보다 강인한 특징점 추출 기법을 소개하고 이러한 특징점들의 강인함을 이미지 검색 실험을 통하여 입증한다.
Purpose: The purpose of this study was to find out relation of general characteristics and memory performance of old adults. Method: The subjects consisted of 160 old adults over the age 60 who living in Seoul. Data were collected by the interview method, using a structured questionnaire and the testing method on the memory performance. Data were analyzed by SPSS PC. Result: The level of memory performance is 63.0 points in the 84 point scale, immediate recall is 7.8 points in the 12 point scale, delayed recall is 7.6 points in the 12 point scale, word recognition is 16 points in the 24 point scale, & face recognition is 16 points in the 24 point scale, & face recognition is 26.8 points in the 40 point scale. Analysis of memory performance according to general characteristics showed that there were statistically differences for age, sex, religion and alcohol. Memory performance showed a significantly negative correlation with age and alcohol, but positive correlation with sex. The significant variables to predict old adults'memory performance are age and alcohol. Conclusion: The findings of this study give useful information for constructing an memory performance improving program based on general characteristics in old adults.
Detecting small infrared targets from the low-SCR images at a long distance is very hard. The previous Local Contrast Method (LCM) algorithm based on the human visual system shows a superior performance of detecting small targets by a background suppression technique through local contrast measure. However, its slow processing speed due to the heavy multi-scale processing overhead is not suitable to a variety of real-time applications. This paper presents a lightweight real-time small target detection algorithm, called by the Improved Selective Local Contrast Method (ISLCM), to reduce the scale-invariant computational overhead. The proposed ISLCM applies the improved local contrast measure to the predicted selective region so that it may have a comparable detection performance as the previous LCM while guaranteeing low scale-invariant computational load by exploiting both adaptive scale estimation and small target feature feasibility. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce its computational overhead considerably while maintaining its detection performance compared with the previous LCM.
This study aimed to pilot test a newly developed bilateral upper limb rehabilitation training program for improving the upper limb function of individuals with chronic stroke using a visual feedback method. The double-group pretest-posttest design pilot study included 10 individuals with chronic stroke (age >50 years). The intervention (four weekly meetings) consisted of five upper limb training protocols (wrist extension; forearm supination and pronation; elbow extension and shoulder flexion; weight-bearing shift; and shoulder, elbow, and wrist complex movements). Upper limb movement function recovery was assessed with the FuglMeyer Assessment of the Upper Extremity, the Wolf Motor Function Test, the Trunk Control Test, the modified Ashworth Scale, and the visual analog scale at baseline, immediately after, and four weeks after the intervention. The Fatigue Severity Scale was also employed. The Fugl-Meyer Assessment of the Upper Extremity and Wolf Motor Function Test showed significant improvement in upper limb motor function. The Trunk Control Test results increased slightly, and the modified Ashworth Scale decreased slightly, without statistical significance. The visual analog scale scores showed a significant decrease and the Fatigue Severity Scale scores were moderate or low. The bilateral upper limb training program using the visual feedback method could result in slight upper limb function improvements in individuals with chronic stroke.
Partial shading analysis of large-scale photovoltaic (PV) arrays has recently become a theoretically and numerically challenging issue, and it is necessary for PV system designers. The main contributions of this study are the following: 1) A PSIM-based macro-model was employed because it is remarkably fast, has high precision, and has no convergence issues. 2) Three types of equivalent macro-models were developed for the transformation of a small PV sub-array with uniform irradiance to a new macro-model. 3) On the basis of the proposed new macro-model, a tearing method was established, which can divide a large-scale PV array into several small sub-arrays to significantly improve the efficiency improvement of a simulation. 4) Three platforms, namely, PSIM, PSpice, and MATLAB, were applied to evaluate the proposed tearing method. The proposed models and methods were validated, and the value of this research was highlighted using an actual large-scale PV array with 2420 PV modules. Numerical simulation demonstrated that the tearing method can remarkably improve the simulation efficiency by approximately thousands of times, and the method obtained a precision of nearly 6.5%. It can provide a useful tool to design the optimal configuration of a PV array with a given shading pattern as much as possible.
Although there are several methods for the preparation of mitochondrial DNA (mtDNA) from mammalian tissues, most are relatively long ultracentrifugation or manipulations by a small-scale method. We escribed a rapid method for large-scale extraction of mtDNA from human placental and horse liver tissues. The method is based on the preparation and homogenization of tissues, urification of crude mitochondria by differential centrifugations and isolation of mtDNA by alkaline Iysis. It was improved from Pre-existing methods by replacing some steps with simpler ones and discarding many others. This method gives a high yield of pure mtDNA(approximately 1-5mg from one placenta; ca. 400-600 g wet weight), depending on its sources (fresh tissue gave better results than frozen one). The resulting mtDNA indicated that this method can yield mtDNA in sufficient purity and quantity to identify the direct restriction analysis on agarose gel, random-primed labeling as a probe, and end labeling. Therefore, the method is ideal for obtaining good mtDNA samples to conduct routine restriction fragment length polymorphism (RFLP) analyses of natural populations for genetic studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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