In the online shopping environment, consumers suffer from the process of selecting an optimal supplier. Although comparison shopping agent-based web sites and consumers' online community sites support the selection process, they have limitations when considering diverse and dynamic purchase conditions as a whole, which is the cause of additional consumer effort for optimal supplier selection. This study provides a decision support model with a sensitivity analysis for selecting an optimal supplier considering purchase conditions as a whole. It screens suppliers with filtering factors and provides optimal suppliers through a sensitivity analysis from a Quadratic Programming model. We implemented a prototype system and showed that it could be an effective decision support system for selecting the optimal supplier in the online shopping environment.
Purpose: This study was investigated the effects of culinary and foodservice major selection motive and work value on the major satisfaction, career search efficacy and career exploration behavior of college students. Methods: Survey comprising total 53 questions including 8 for major selection motive, 8 for work value, 6 for major satisfaction, 20 for career search efficacy, 5 for career exploration was distributed to 400 college students majoring in culinary or foodservice. Frequency analysis, factor analysis, correlation analysis, and multiple regression were conducted using SPSS Statistics (ver. 21.0). Organization of concept and analyses of the relationship between variables based on the advanced study and database is essential. Research model based on the theory and analysis of the extracted data was established; and subsequently, the proof relations between the variables were analysed. Results: The study results indicated that, only intrinsic work values among personal motivation and work values were significant. This is because personal motivation and intrinsic work values are related to subjects' aptitudes, interests, talents, and future professions when students choose their majors. Therefore, interest, abilities, achievement, high understanding, and satisfactory schooling are important factors. Conclusion: This study has newly expanded the research on career search behavior to include psychological factors and cognitive and attitudinal factors. We also determined competitive operations that enhance students' major satisfaction, career search efficiency, and career search behavior.
This study is aimed to design for qualification structure and criteria for preparation of qualification test of the Livestock. In this study, a DACUM(Development A curriculum) method job analysis to extract contents such as task range, eligibility, examination standards, selection criteria of examination questions, examination methods, etc was done by an job analysis committee composed of 7 specialists in the industry and academia. In the first place, this report presents job analysis models by procedures for developing selection criteria of examination questions of the Livestock. The first step is preparation for job analysis(data research, interviews and selection of experts), the second step the establishment of job models(first expert council and site study), the third step the drawn-out of knowledge, skills, and tools(the second expert council and site study), the fourth step the selection of courses and an examination subject(the third expert council), the fifth step the establishment of guidelines for making questions(the third site study).
The purposes of this study were (1) to investigate the important selection attributes of coffee brands and the relative positions of major coffee brands on the positioning map through similarities and preferences of coffee brands that customers perceive and (2) to provide Korean coffee brands with strategic information about how to differentiate themselves from existing competitors in the Chinese market. A total of 268 samples were used for data analysis that comprised frequency analysis, descriptive statistics, ALSCAL, and regression analysis. The results showed that among 8 coffee brand selection attributes the most important was atmosphere, followed by cleanness and sanitary condition, and convenient location and transportation. Friendly service, taste of coffee, price and variety of menu were next and brand was the least important among 8 selection attributes. The results of positioning map showed that Maan Coffee was evaluated the highest iin atmosphere, cleanness and sanitary condition, and convenient location and transportation compared to other coffee brands. Marketing strategies for Korean coffee franchisers (Angel-in-us Coffee and Caffe Bene) were provided for successful repositioning in the Beijing coffee market.
Sugar beet (Beta vulgaris L.) is known as a key product for agriculture in several countries across the world. Beet soil-borne virus (BSBV) triggers substantial economic damages to sugar beet by reducing the quantity of the yield and quality of the beet sugars. We conducted the present study to report the complete genome sequences of two BSBV isolates in Turkey for the first time. The genome organization was identical to those previously established BSBV isolates. The tripartite genome of BSBV-TR1 and -TR3 comprised a 5,835-nucleotide (nt) RNA1, a 3,454-nt RNA2, and a 3,005-nt RNA3 segment. According to sequence identity analyses, Turkish isolates were most closely related to the BSBV isolate reported from Iran (97.83-98.77% nt identity). The BSBV isolates worldwide (n = 9) were phylogenetically classified into five (RNA-coat protein read through gene [CPRT], TGB1, and TGB2 segments), four (RNA-rep), or three (TGB3) lineages. In genetic analysis, the TGB3 revealed more genetic variability (Pi = 0.034) compared with other regions. Population selection analysis revealed that most of the codons were generally under negative selection or neutral evolution in the BSBV isolates studied. However, positive selection was detected at codon 135 in the TGB1, which could be an adaptation in order to facilitate the movement and overcome the host plant resistance genes. We expect that the information on genome properties and genetic variability of BSBV, particularly in TGB3, TGB1, and CPRT genes, assist in developing effective control measures in order to prevent severe losses and make amendments in management strategies.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.283-286
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2007
This paper proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in complex problem solving. Nonetheless, compared to other machine learning techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in CBR.
We study relay selection in decode-and-forward (DF)-based relay networks consisting of a source, a destination, an eavesdropper, and multiple relays, where each terminal has a single antenna and operates in a half-duplex mode. In these networks, it is desirable to protect the confidential message from the source to the destination against the eavesdropper with the help of a single selected relay. Specifically, we begin by investigating DF-based networks for the scenario instantaneous signal-to-noise ratios (SNRs) related to the eavesdropper are available. For the scenario, we propose relay selection to maximize the secrecy rate of DF-based networks with and without direct-paths, and we derive the exact secrecy outage probabilities in closed-form.
Because of rapid development of software technology, a number of software professionals have been concerned with component-based development methodologies. Up to date, the evaluation of component quality has been focused on object-oriented metric based methodology. But this paper presents the selection process and evaluation criteria based on an MCDM(Multiple Criteria Decision Making) technique for the selection of optimal COTS component from consumers' viewpoints. We considered functionality, efficiency and usability based on ISO/IEC 9126 for quality measurement and conducted practical analysis into commercial EJB component in internet. This paper shows that the proposed selection technique is applicable for the selection of the optimal COTS component.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.211-216
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2006
The Constrained Linear Spectral Unmixing(CLSU) is investigated for sub-pixel image processing, Its result is the abundance map which mean fractions of endmember existing in a mixed pixel. Compared to the Linear Spectral Unmixing using least square method, CLSU uses the NNLS (Non-Negative Least Square) algorithm to guarantee that the estimated fractions are constrained. But, CLSU gets Into difficulty in image processing due to select endmember at a user's disposition. In this study, endmember selection optimization method using entropy in the error-image analysis is proposed. In experiments which is used hyperion image, it is shown that our method can select endmember number than CLSU based on unsupervised endemeber selection.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.1
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pp.41-54
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2015
In this article, we propose nonconcave penalties on a reduced-rank regression model to select variables and estimate coefficients simultaneously. We apply HARD (hard thresholding) and SCAD (smoothly clipped absolute deviation) symmetric penalty functions with singularities at the origin, and bounded by a constant to reduce bias. In our simulation study and real data analysis, the new method is compared with an existing variable selection method using $L_1$ penalty that exhibits competitive performance in prediction and variable selection. Instead of using only one type of penalty function, we use two or three penalty functions simultaneously and take advantages of various types of penalty functions together to select relevant predictors and estimation to improve the overall performance of model fitting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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