Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2005.05a
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pp.163-167
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2005
Current theories of cross-language speech perception claim that patterns of perceptual assimilation of non-native segments to native categories predict relative difficulties in learning to perceive (and produce) non-native phones. Perceptual assimilation patterns by Japanese listeners of the three-way voicing distinction in Korean syllable-initial obstruent consonants were assessed directly. According to Speech Learning Model (SLM) and Perceptual Assimilation Model (PAM), the resulting perceptual assimilation pattern predicts relative difficulty in discrimination between lenis and aspirated consonants, and relative ease in the discrimination of fortis. This study compared the effects of two different training conditions on Japanese adults’perceptual categorization of Korean three-way distinction. In one condition, participants were trained to discriminate lenis and aspirated consonants which were predicted to be problematic, whereas in another condition participants were trained with all three classes of 'learnability' did not seem to depend lawfully on the perceived cross-language similarity of Korean and Japanese consonants.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.2
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pp.914-934
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2016
In the mobile distributed environment, an entity may move across domains with great frequency. How to utilize the trust information in the previous domains and quickly establish trust relationships with others in the current domain remains a challenging issue. The classic trust models do not support cross-domain and the existing cross-domain trust models are not in a fully distributed way. This paper improves the outstanding Certified Reputation (CR) model and proposes a Lightweight Cross-domain Trust (LCT) model for the mobile distributed environment in a fully distributed way. The trust certifications, in which the trust ratings contain various trust aspects with different interest preference weights, are collected and provided by the trustees. Furthermore, three factors are comprehensively considered to ease the issue of collusion attacks and make the trust certifications more accurate. Finally, a cross-domain scenario is deployed and implemented, and the comprehensive experiments and analysis are conducted. The results demonstrate that our LCT model obviously outperforms the Bayesian Network (BN) model and the CR model in our cross-domain scenario, and significantly improves the successful interaction rates of the honest entities without increasing the risks of interacting with the malicious entities.
Objective: The intestinal microbiota plays an important role in host physiology, metabolism, immunity, and behavior. And host genetics could influence the gut microbiota of hybrid animals. The three-way cross model is commonly utilized in commercial pig production; however, the use of this model to analyse the gut microbial composition is rarely reported. Methods: Two three-way hybrid pigs were selected, with Saba pigs as the starting maternal pig: Duroc× (Berkshire×Saba) (DBS) pig, Berkshire×(Duroc×Saba) (BDS) pig. One hundred pigs of each model were reared from 35 days (d) to 210 d. The body weight or feed consumption of all pigs were recorded and their feed/gain (F/G) ratio was calculated. On day 210, 10 pigs from each three-way cross were selected for slaughter, and cecal chyme samples were collected for 16S rRNA gene sequencing. Results: The final body weight (FBW) and average daily gain (ADG) of DBS pigs were significantly higher than those of BDS pigs (p<0.05), while the F/G ratios of DBS pigs were significantly lower than those of BDS pigs (p<0.05). The dominant phyla in DBS and BDS pigs were Bacteroidetes (55.23% vs 59%, respectively) and Firmicutes (36.65% vs 34.86%, respectively) (p>0.05). At the genus level, the abundance of Prevotella, Roseburia, and Anaerovibrio in DBS pigs was significantly lower than in BDS pigs (p<0.01). The abundance of Eubacterium, Clostridium XI, Bacteroides, Methanomassiliicoccus, and Parabacteroides in DBS pigs was significantly higher than in BDS pigs (p<0.05). The FBWs and ADGs were positively correlated with Bacteroides, ClostridiumXI, and Parabacteroides but negatively correlated with the Prevotella, Prevotella/Bacteroides (P/B) ratio, Roseburia, and Anaerovibrio. Conclusion: These results indicated that host genetics affect the cecal microbiota composition and the porcine gut microbiota is associated with growth performance, thereby suggesting that gut microbiota composition may be a useful biomarker in porcine genetics and breeding.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.240-240
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2015
As Simpson et al. (1990) emphasized the importance of the straining process in the stratification and mixing in the estuarine circulation process, various researches have investigated on the relative contribution of each process to the overall potential energy anomaly dynamics. However, many numerical works have done only for two dimensional modeling along channel or the short distance cross sectional three dimensional simulations as Burchard et al. (2008) and the estuarine channel was not simulated so far. But, in the study on the physics of shallow coastal seas, spatial dimension in the three dimensional way affects significantly on results of a particular numerical model. Therefore, the comparison of two and three dimensional models is important to understand the real physics of mixing and stratification in an estuary. Also, as Geyer and MacCready (2013) pointed out that the lateral process seems to be important in determining the periodic stratifications, to study such process the three dimensional modeling must be required. The present study uses a numerical model to show the signification roles of each term of the time-dependent dynamic equation for the potential energy anomaly (PEA) in controlling along and lateral channel flows and different stratification structures. Moreover, we present the relationships between the ${\Phi}$-advection, the depth mean straining, vertical mixing and vertical advection can explain well how water level, salinity distribution and across velocity 2D model are slightly different from 3D.
The purpose of this paper is to show the brief efficiency and clustering measurement way by using the game cross-efficiency model which is newly introduced in this paper for 13 container ports during 3 years(2009, 2010, and 2013) with 3 input variables(depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results are as follows. First, the average rankings of game cross-efficiency model are Ningbo, Hongkong, Shanghai, Dubai, Singapore, Qingdao, Kaosiung, Busan, Tokyo, Incheon, Nagoya, Manila, Gwangyang ports in order. Second, according to ANOVA analysis, three models show the similar results in terms of the efficiency rankings. Third, in the clustering analysis using dendrogram, group A(Shangahi and Busan), group B(Ningbo and Nagoya), and group C(Incheon and Manila) show the common clustering ports during 3 or 2 years. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the game cross-efficiency method when measuring the individual port efficiency. Also port authority should consider the merits of the clustering ports for improving the port management and operations.
Three-dimensional numerical study is performed for the flow analysis around the rolling stock with square cross section (Mugungwha train model). The height (H) of rolling stock is considered as the characteristic length and the total length of rolling stock is 40 which correspond to 1/2 unit of rolling stock. The gap between the surface and rolling stock is 0.17H which is average value. The relative velocity between the surface and rolling stock is assumed to be zero and Re=10,000 based on the characteristic length. Low Re ${\kappa}-{\epsilon}$[15] is employed for the calculation of turbulence which resolve all the way to the solid surface (laminar sub-layer). Large flow separation occurred at the front head of train and a pair of vortex is generated on both top and side of rolling stock. The behavior of vortices on the top of the rolling stock is believed to affect the performance of the pantograph which should be intensively investigated. The difference between the high pressure in the front stagnation region of train and the low pressure in the rear separated region causes a large pressure drag. A large pair or vortex are generated in the rear of train and the size of vortex is increased more than the size of cross section of train.
Purpose: This paper investigates the effects of leader feedback on employee creative problem-solving behavior. It also explores the relevant conditions that maximize the above relationship from the psychological trait and task nature perspectives. Specifically we examine how employee feedback acceptance and task complexity moderate the relationship between leader's feedback behavior on follower creative problem-solving behavior. Finally the three-way interaction among leader's feedback behavior, employee feedback acceptance and task complexity is analyzed for the best conditions to maximize the positive effect of leader's feedback on creative problem solving behavior. Methods: This paper used a cross-sectional design with questionnaires administered to 411 employees working in Korean manufacturing and service firms. It applied a hierarchical regression analysis to test the hypothesized relationships including three-way interaction effect among leader's feedback behavior, follower feedback acceptance and task complexity on follower creative problem-solving behavior. Results: The empirical results of the paper indicated that the leader feedback behavior had enhanced employee creative problem-solving behavior. It was also found that follower feedback acceptance and task complexity positively moderated the relationship between leader's feedback and follower problem solving behavior. In addition, the test of three-way interaction effects also revealed that the higher the levels of both employee feedback acceptance and task complexity, the greater the positive effect of leader feedback behavior on employee creative problem solving behavior. Conclusion: This paper contributes to the leadership and creativity literatures by identifying the role of leader's behavior enhancing employee creative problem-solving behavior and the specific conditions strengthening the positive effect of leader feedback behavior on employee creative problem-solving behavior.
An attempt has been made to incorporate the concept of collapse safety margin into the procedures proposed in the performance-based earthquake engineering (PBEE) framework for direct earthquake loss estimation, in which the collapse probability curve obtained from incremental dynamic analysis (IDA) is mathematically characterized with the S-type fitting model. The regressive collapse probability curve is then used to identify non-collapse cases and collapse cases. With the assumed lognormal probability distribution for non-collapse damage indexes, the expected direct earthquake loss ratio is calculated from the weighted average over several damage states for non-collapse cases. Collapse safety margin is shown to be strongly related with sustained damage endurance of structures. Such endurance exhibits a strong link with expected direct earthquake loss. The results from the case study on three concrete frames indicate that increase in cross section cannot always achieve a more desirable output of collapse safety margin and less direct earthquake loss. It is a more effective way to acquire wider collapse safety margin and less direct earthquake loss through proper enhancement of reinforcement in structural components. Interestingly, total expected direct earthquake loss ratio seems to be insensitive a change in cross section. It has demonstrated a consistent correlation with collapse safety margin. The results also indicates that, if direct economic loss is seriously concerned, it is of much significance to reduce the probability of occurrence of moderate and even severe damage, as well as the probability of structural collapse.
Sarwar, Muhammad Nabeel;UlAmin, Riaz;Jabeen, Sidra
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.5
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pp.294-302
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2022
Detection of fake news is a complex and a challenging task. Generation of fake news is very hard to stop, only steps to control its circulation may help in minimizing its impacts. Humans tend to believe in misleading false information. Researcher started with social media sites to categorize in terms of real or fake news. False information misleads any individual or an organization that may cause of big failure and any financial loss. Automatic system for detection of false information circulating on social media is an emerging area of research. It is gaining attention of both industry and academia since US presidential elections 2016. Fake news has negative and severe effects on individuals and organizations elongating its hostile effects on the society. Prediction of fake news in timely manner is important. This research focuses on detection of fake news spreaders. In this context, overall, 6 models are developed during this research, trained and tested with dataset of PAN 2020. Four approaches N-gram based; user statistics-based models are trained with different values of hyper parameters. Extensive grid search with cross validation is applied in each machine learning model. In N-gram based models, out of numerous machine learning models this research focused on better results yielding algorithms, assessed by deep reading of state-of-the-art related work in the field. For better accuracy, author aimed at developing models using Random Forest, Logistic Regression, SVM, and XGBoost. All four machine learning algorithms were trained with cross validated grid search hyper parameters. Advantages of this research over previous work is user statistics-based model and then ensemble learning model. Which were designed in a way to help classifying Twitter users as fake news spreader or not with highest reliability. User statistical model used 17 features, on the basis of which it categorized a Twitter user as malicious. New dataset based on predictions of machine learning models was constructed. And then Three techniques of simple mean, logistic regression and random forest in combination with ensemble model is applied. Logistic regression combined in ensemble model gave best training and testing results, achieving an accuracy of 72%.
Barros, Joaquim A.O.;Lourenco, Lucio A.P.;Soltanzadeh, Fatemeh;Taheri, Mahsa
Advances in concrete construction
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v.1
no.1
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pp.1-27
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2013
Discrete steel fibres can increase significantly the bending and the shear resistance of concrete structural elements when Steel Fibre Reinforced Concrete (SFRC) is designed in such a way that fibre reinforcing mechanisms are optimized. To assess the fibre reinforcement effectiveness in shallow structural elements failing in bending and in shear, experimental and numerical research were performed. Uniaxial compression and bending tests were executed to derive the constitutive laws of the developed SFRC. Using a cross-section layered model and the material constitutive laws, the deformational behaviour of structural elements failing in bending was predicted from the moment-curvature relationship of the representative cross sections. To evaluate the influence of the percentage of fibres on the shear resistance of shallow structures, three point bending tests with shallow beams were performed. The applicability of the formulation proposed by RILEM TC 162-TDF for the prediction of the shear resistance of SFRC elements was evaluated. Inverse analysis was adopted to determine indirectly the values of the fracture mode I parameters of the developed SFRC. With these values, and using a softening diagram for modelling the crack shear softening behaviour, the response of the SFRC beams failing in shear was predicted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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