Moorthy S.M.;Das S.K.;Rao, P.R.T.;Urs S. Rao,;Sarkar A.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제14권1호
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pp.1-7
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2007
In order to find out the appropriate parents for the breeding programme, twelve bivoltine and three multivoltine silkworm breeds were evaluated on the basis of multivariate selection index and isozyme analysis. Of which, four [CSR2, D6 (P), SK3, SK4] bivoltine and two multivoltine (Nistari, Cambodge) breeds were selected and breeding initiated to develop higher survival bivoltine silkworm breed suitable for tropical conditions. Among two isozyme (Esterase and acid phosphatase) analyzed, only esterase exhibited polymorphism among the bivoltine breeds. No polymorphism was observed among multivoltine in respect of esterase as well as acid phosphatase.
침입은 컴퓨터 자원의 무결성, 기밀성, 유효성을 저해하고 컴퓨터 시스템의 보안정책을 파괴하는 일련의 행위의 집합이다. 이러한 침입을 탐지하는 침입탐지시스템은 데이터 수집, 데이터의 가공 및 축약, 침입 분석 및 탐지 그리고 보고 및 대응의 4 단계로 구성되어진다. 침입탐지시스템의 방대한 데이터가 수집된 후, 침입을 효율적으로 탐지하기 위해서는 특징 선택이 중요하다. 이 논문에서 유전자 알고리즘과 결정트리를 활용한 특징 선택 방법을 제안한다. 또한 KDD 데이터에서 실험을 통해 방법의 유효성을 검증한다.
효과적인 링크선택은 릴레이 네트워크의 성능을 결정짓는 중요한 기술적 이슈이다. 본 논문은 릴레이 버퍼의 상태와 릴레이 링크 상태 뿐만 아니라 유저 버퍼의 상태까지 고려한 링크선택 방안을 제시하고 그 성능을 분석하기 위한 마코프 체인 기반의 분석 모델을 제시하였다. 이를 통해 릴레이 네트워크의 쓰루풋과 지연 성능을 평가하였다.
Current seismic design provisions such as ASCE 7-10 provide criteria for selecting ground motions for conducting response history analysis. This study is the sequel of a companion paper (I - Ground Motion Selection) for assessment of the ASCE 7-10 criteria. To assess of the ASCE 7-10 criteria, nonlinear response history analyses of twelve single degree of freedom (SDF) systems and one multi-degree of freedom (MDF) system are conducted in this study. The results show that the target seismic demands for SDF can be predicted using the mean seismic demands over seven and ten ground motions selected according to the proposed method within an error of 30% and 20%, respectively
This study regarded fashion selection criteria as clothing consumption value and desired fashion images, and examined selection differences according to regional subculture groups. Clothing consumption value is a direct value that people seek with clothing products and a perceived value which is divided into emotional, social, price, quality values. Fashion image which is a feeling communicated to others by wearing a certain fashion style is the most superficial value. Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) was performed to test the differences between regional subculture groups in clothing consumption values and desired fashion images. We found some differences in clothing consumption value specifically in emotional value and social value. The group differences were remarkably significant in fashion image comparison. 'Kang-nam' group pursued 'lively', 'sophisticated', 'charming', feminine', 'gorgeous' image more than 'Kang-buk' group. While 'Kang-buk' group produced lower scores in ideal fashion images, the group had significant higher seeking in 'sportive' image compared to 'Kangnam' group.
This paper investigated performance of the Markowitz's portfolio selection model with applications to Korean stock market. We chose Samsung-Group-Funds and KOSPI index for performance comparison with the Markowitz's portfolio selection model. For the most recent one and a half year period between March 2007 and September 2008, KOSPI index almost remained the same with only 0.1% change, Samsung-Group-Funds showed 20.54% return, and Markowitz's model, which is composed of the same 17 Samsung group stocks, achieved 52% return. We performed sensitivity analysis on the duration of financial data and the frequency of portfolio change in order to maximize the return of portfolio. In conclusion, according to our empirical research results with Samsung-Group-Funds, investment by Markowitz's model, which periodically changes portfolio by using nonlinear programming with only financial data, outperformed investment by the fund managers who possess rich experiences on stock trading and actively change portfolio by the minute-by-minute market news and business information.
Support vector machines (SVMs), a machine learning technique, has been applied to not only binary classification problems such as bankruptcy prediction but also multi-class problems such as corporate credit ratings. However, in general, the performance of SVMs can be easily worse than the best alternative model to SVMs according to the selection of predictors, even though SVMs has the distinguishing feature of successfully classifying and predicting in a lot of dichotomous or multi-class problems. For overcoming the weakness of SVMs, this study has proposed an approach for selecting features for multi-class SVMs that utilize the impurity measures of classification trees. For the selection of the input features, we employed the C4.5 and CART algorithms, including the stepwise method of discriminant analysis, which is a well-known method for selecting features. We have built a multi-class SVMs model for credit rating using the above method and presented experimental results with data regarding S&P 500 companies.
This study is designed to evaluate the effectiveness of teaching or studying programs, and thus to overcome the selectionbias in studies. Selection-bias derived from unobservable characteristics in the course of participants selection of the teaching or studying programs, in the case of cross-section data instrumental variable(IV) method and two stage least square estimation were suggested as an analysis tool. Panel data were analyzed by using both fixed effect in which individual effects are captured by intercept terms and random effect estimation where an unobserved effect can be characterized as being randomly drawn from a given distribution.
This study clarified a study of relationship of strategic alliance structure factor, partner selection criteria and performance awareness on the container liners alliance. In order to obtain such objective of study existing literature variables suitable to the container liner were perused and extracted. Research models for research development and three study hypothesis were set out and scope of investigation and samples were chosen. The research hypothesis are followings. H1: The factors of strategic alliance motivation influence the performance awareness. H2: The strategic alliance structure factors influence the performance awareness. H3: The factors of partner selection criteria influence the performance awareness. In the result of the empirical study, the hypothesis 1, hypothesis 2 were supported completely and hypothesis 3 was partially supported.
In this study, we developed a genetic algorithm to find a near optimal solution of concurrent spare parts selection for the operational time period with limited information of weapon systems purchased from overseas. Through the analysis of time profiles related with system operations, we first define the optimization goal which maintains the expected system operating rate under the budget restrictions, and the number of failures and the lead time for each spare part are used to calculate the estimated total down time of the system. The genetic algorithm for CSP selection shows that the objective function minimizes the estimated total down time of systems with satisfying the restrictions. The method provided by this study can be applied to the generalized model of CSP selection for the systems purchased from overseas without provision of their full structure and adequate information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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