The purpose of the study was to find out the preference of small house as the social relations of university students. The data for the analysis were collected through questionnaire survey method from September 24 to October 12, 2012, and the sample consisted of 283 students of the university in Seoul. The social relationship has been surveyed using modified life-style indicators. The community spaces and equipment in the small house has been divided into 21 community spaces and 3 equipments. The characteristics of small house preference were consisted of the residential comments, residence time, resident partner, house size, considered factors of the residence and small house ownership. The finding of this study were as following: 1) The social relationship of respondents were typed as the type of relationship oriented (oriented family, oriented friends and neighbors) and type of non-relationship oriented. The social relationship of respondents were the type of relationship oriented. 2) The respondents are willing to live in small houses, to live with 1-2 people and after work. When living in small house, they consider public transport accessibility and ease of use amenities. But neighbor relationship is not considered. 3) They are preferred security office, administrative office, home storage, parks and green space.
This paper is related to the object-based stereo matching algorithm which makes it possible to estimate inner-region disparities for each segmented region. First, several sample points are selected for effectively representing the segmented region, Next, stereo matching is applied to the small area within segmented region which existed in the neighborhood or each sample point. Finally, inner-region disparities are interpolated using a plane equation with disparity of each selected sample. According to the proposed method, the problem of feature-based method that the depth estimation is possible only in the feature points can be solved through the propagation of the disparity in the sample point into the inside of the region. Also, as selecting sample points in contour of segmented region we can effectively suppress obscurity which is occurred in the depth estimation of the monotone region in area-based methods.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.5
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pp.519-530
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2015
The geometric chart has proven more effective than Shewhart p or np charts to monitor the proportion nonconforming in high-quality processes. Implementing a geometric chart commonly requires the assumption that the in-control proportion nonconforming is known or accurately estimated. However, accurate parameter estimation is very difficult and may require a larger sample size than that available in practice in high-quality process where the proportion of nonconforming items is very small. Thus, the error in the parameter estimation increases and may lead to deterioration in the performance of the control chart if a sample size is inadequate. We suggest adjusting the control limits in order to improve the performance when a sample size is insufficient to estimate the parameter. We propose a linear function for the adjustment constant, which is a function of the sample size, the number of nonconforming items in a sample, and the false alarm rate. We also compare the performance of the geometric charts without and with adjustment using the expected value of the average run length (ARL) and the standard deviation of the ARL (SDARL).
Wood identification is regularly performed by observing the wood anatomy, such as colour, texture, fibre direction, and other characteristics. The manual process, however, could be time consuming, especially when identification work is required at high quantity. Considering this condition, a convolutional neural networks (CNN)-based program is applied to improve the image classification results. The research focuses on the algorithm accuracy and efficiency in dealing with the dataset limitations. For this, it is proposed to do the sample selection process or only take a small portion of the existing image. Still, it can be expected to represent the overall picture to maintain and improve the generalisation capabilities of the CNN method in the classification stages. The experiments yielded an incredible F1 score average up to 93.4% for medium sample area sizes (200 × 200 pixels) on each CNN architecture (VGG16, ResNet50, MobileNet, DenseNet121, and Xception based). Whereas DenseNet121-based architecture was found to be the best architecture in maintaining the generalisation of its model for each sample area size (100, 200, and 300 pixels). The experimental results showed that the proposed algorithm can be an accurate and reliable solution.
As environmental issues have been become critical concerns of business, many domestic small and medium enterprises(SME's) are rapidly accepting environmental management systems(EMS) that confirm ISO 14001 guidelines. The purpose of this paper is to present the results of an empirical study carried out on a sample of certified SME's with the aim of identifying obstacles encountered in adopting ISO 14001 standards and the impact of environmental systems on corporate performance after implementation of the ISO 14001 registration process. Data from this study show that the vast majority of respondents reported environmental improvements related to the implementation of an ISO 14001 EMS, especially in the area of employees' participation of the environmental management and responsibilities for reducing negative impacts, energy and resource conservation, materials reuse, and raising top management commitment. The greatest obstacles for implementing the ISO 14001 standard are lack of cooperation and a scarcity of resources such as personnel, money, and time. Results of this study serve as a reference point understanding the problems in the implementation of ISO 14001 in other small and medium firms.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.10
no.3
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pp.109-120
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2003
This paper proposes an e-business maturity model for small and medium-sized enterprises. The model consists of five maturity levels, which are on-line access, on-line business, matured on-line business, and full on-line business from least matured level to most matured level. The model can be used to assess e-business maturity level of individual enterprises. individual enterprise's maturity level can be assessed by examining sample check lists. Additionally, this paper summarizes the results of an application of the proposed model to a couple of small and medium-sized enterprises. This model can also be used to suggest what individual enterprises need to be upgraded towards higher maturity level.
The purpose of this study was to analyze the conditions of small fishing village & fishing port and to suggest the development direction of them. For this, we tried to field survey and research of development demands for 100 sample places. The results of this study were as follows; First, Small fishing villages & fishing ports have different characteristics and their primary industry was a fisheries. And they have a poor condition for basic facilities and industrial facilities, more smaller fishing port. Second, The living satisfaction of residents was decreased gradually because of a decrease in amount of catching fish, a population aging and etc. Residents and public officers was to demand an expansion of basic facilities, an investment of national expenditure and a simplification of administrative procedure. Third, We could establish the development directions by geographical location and funcion of them. And They must development consider their characteristics.
Major hazards existed in slaughterhouse are pathogenic microorganisms originated from intestinal microflora of slaughtered animals. This study was intended for the identification of microbial contamination sources during pork slaughtering in small plants. Total aerobic bacteria, Coliform group, Salmonella spp, Listeria monocytogenes, and Campylobacter jejuni/coli were isolated from the surface sample of pork carcasses. Contamination level among different sampling points of ham, belly and neck did not showed statistical differences. Therefore, the mixed sampling from belly and neck of carcass could be effective for microbiological monitoring. Isolation rates of pathogenic microorganisms showed Salmonella spp 20.9%, Listeria monocytogenes 10.5%, and Campylobacter jejuni/coli 8.1% from 296 sampling points. High prevalence rate of Salmonella spp indicated that the contamination of intestinal microflora occurred due to unsanitary processing control, which required HACCP system in small plants. It was recommended that the prerequisite program should be a key factor for a successful HACCP system implementation especially in small size slaughterhouse.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1423-1431
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2016
When the sample size in a certain domain is too small to produce adequate information, small area model with random effects is usually used. Also, if we do not consider an inherent pattern which data possess, it considerably affects inference. In this paper, we mainly focus on modeling to handle increased variation of the Current Population Survey (CPS) median income as the Internal Revenue Service (IRS) mean income increases. In a hierarchical Bayesian framework, most estimations are carried out through the Gibbs sampler while the grid method is used to generate parameters from non-standard form. Numerical study indicates that the performance of proposed model is better than that of CPS method in terms of four comparison measurements.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.4
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pp.349-359
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2015
We study a semiparametric Bayesian approach to small area estimation under a nested error linear regression model with area level covariate subject to measurement error. Consideration is given to radial basis functions for the regression spline and knots on a grid of equally spaced sample quantiles of covariate with measurement errors in the nested error linear regression model setup. We conduct a hierarchical Bayesian structural measurement error model for small areas and prove the propriety of the joint posterior based on a given hierarchical Bayesian framework since some priors are defined non-informative improper priors that uses Markov Chain Monte Carlo methods to fit it. Our methodology is illustrated using numerical examples to compare possible models based on model adequacy criteria; in addition, analysis is conducted based on real data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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