The minimization method is widely used to predict the dynamic characteristics of a system. Generally, data recorded by experiment (for example displacement) tends to contain noise, and the error in the properties of the system is proportional to the noise level (NL). In addition, the accuracy of the results depends on various factors such as the signal character, filtering method or cut off frequency. In particular, coupled terms in multimode systems show larger differences compared to the true value when measured in an environment with a high NL. The iterative least square (ILS) method was proposed to reduce these errors that occur under a high NL, and has been verified in previous research. However, the ILS method might be sensitive to the signal processing, including the determination of cutoff frequency. This paper focused on improving the accuracy of the ILS method, and proposed the modified ILS (MILS) method, which differs from the ILS method by the addition of a new calculation process based on correlation coefficients for each degree of freedom. Comparing the results of these systems with those of a numerical simulation revealed that both ILS and the proposed MILS method provided good prediction of the dynamic properties of the system under investigation (in this case, the damping ratio and damped frequency). Moreover, the proposed MILS method provided even better prediction results for the coupling terms of stiffness and damping coefficient matrix.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.8
no.2
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pp.6-17
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2020
Word similarity is often measured to enhance system performance in the information retrieval field and other related areas. This paper reports on an experimental comparison of values for word similarity measures that were computed based on 50 intentionally selected words from a Reuters corpus. There were three targets, including (1) co-occurrence-based similarity measures (for which a co-occurrence frequency is counted as the number of documents or sentences), (2) context-based distributional similarity measures obtained from a latent Dirichlet allocation (LDA), nonnegative matrix factorization (NMF), and Word2Vec algorithm, and (3) similarity measures computed from the tf-idf weights of each word according to a vector space model (VSM). Here, a Pearson correlation coefficient for a pair of VSM-based similarity measures and co-occurrence-based similarity measures according to the number of documents was highest. Group-average agglomerative hierarchical clustering was also applied to similarity matrices computed by individual measures. An evaluation of the cluster sets according to an answer set revealed that VSM- and LDA-based similarity measures performed best.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.12
no.4
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pp.369-376
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1996
Major atmospheric stability classification methods were evaluated with meteorological data obtained by scoustic sounding profiler (SODAR/RASS) in Seoul. The Psequill classificatio method, the method most widely used because of its good agreement in respect of synoptic scope under the steady state, fails to describe the time lag, the response time on stability by heating or cooling caused by daily insolation or noctrunal surface radiation. Horizontal and vertical standard deviation of wind fluctuation $(\sigma_A and \sigma_E)$ method tend to classify night-time stable condition (E, F class) into unstable condition (A, B class). The classification matrix tables for Vogt's vertical temperature difference and wind speed using method ($\Delta$T $\cdot$ U) and bulk Richardson number (Rb) were amended for practical use over Seoul. The modified tables for $\Delta$T $\cdot$ U and Rb method were made by using comprehensive frequency distribution from Pasquill's method and other existing results, and the correlation coefficient(r) was equal to 0.829. It was confirmed that atmospheric stability could be changed with monitoring site characteristics, height and vertical difference between sensors of monitoring station, and classification method itself.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.37
no.8
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pp.48-56
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2000
Effects of the correlated random fluctuation in each grating half-period have been studied by an effective index transfer matrix method in quarter wavelength shifted DFB lasers. As the correlation coefficient changes from 0 to -1, single mode stability and wavelength accuracy are less degraded by the reduced error in the grating period. This fact shows that holographic grating fabrication is better than electron-beam lithography in discrete device fabrication provided that the magnitude of the random fluctuation is the same.
The heterogeneous bioluminescence immunoassay for digoxin was developed using photoprotein, native aequorin as a label and the site-directed immobilization technique based on avidin/biotin interaction. Aequorin is a bioluminescence protein, originally isolated from the jellyfish Aequoria Victoria and an attractive label in analytical applications because of sensitive detection due to virtually no background bioluminescent signal. Digoxin is a cardioactive drug, and its therapeutic level in serum is at low concentration with very narrow therapeutic index. The aequorin-digoxigenin conjugates were synthesized by the N-hydroxysuccinimide ester method and characterized in terms of bioluminescent residual activity. The resulting dose-response curve shows that the detection limit is $1.0\;{\times}\;10^{-10}\;M$ and a dynamic range is three orders of magnitude, which was obtained by $1.0\;{times}\;10^{-10}\;M$ conjugate and 0.9 μg/mL anti-digoxin antibody. Three structurally similar molecules to digoxin were examined for their cross-reactivity. None of these three compounds showed any crossreactivity with digoxin antibody employed in this study. Standard amounts of digoxin corresponding to the therapeutic range were spiked into the each serum solution. Study of the serum matrix effect indicated that correlation coefficient shows good agreement between luminescence light intensity between in buffer and in serum.
Four external and 22 cranial characters of 279 specimens representing 24 species of six orders of Korean mammals were measured. The data were analyzed by phenetic methods such as ordination as well as clustering techniques. Morphological distances were also calculated. Phenetic studies yield taxonomic placements of Siberian mink, Palearetic squirrel, and big white-toothed shrew which are incorrect. Morphological differences among Korean mammals at ordinal level in the taxonomic hierarchy are larger than those among other mammals: morphological differences below ordinal level are comparable to those among other mammals. Average taxonomic distances and morphological differences among Korean mammals at various levels in the taxonomic hierarchy are jointly monotonic, although the value of Pearson's product-moment correlation coefficient between average taxonomic distance matrix and morphological difference marrix is 0.59.
This study describes the ability of capillary electrochromatography (CEC) for the determination of imidacloprid and carbendazim in tomato samples. A novel liquid crystal crown ether modified hybrid silica monolithic column was synthesized, characterized and developed as separation column for the first time. Baseline separation of imidacloprid and carbendazim could be achieved using a mobile phase containing 90% (v/v) 20 mmol/L phosphate buffer (pH 7.0) and 10% (v/v) acetonitrile. The matrix matched calibration curves were linear with correlation coefficient $r^2$ > 0.9998 in the range of 0.20-10.00 mg/L. The limits of detection for imidacloprid and carbendazim were 0.061 and 0.15 mg/kg, respectively, which were below the maximum residue limits established by the European Union as well as Codex Alimentarius. Average recoveries for imidacloprid and carbendazim varied from 101.6-108.0% with relative standard deviations lower than 6.3%. This method was applied to the analysis of tomatoes collected from local markets.
Purpose: The purpose of this study was to develop a scale to evaluate parenting stress of international marriage immigrant women from Vietnam and the Philippines. Methods: The concept of parenting stress of international marriage immigrant women was analysed with a hybrid model. Data were collected from 273 international marriage immigrant women from Vietnam and the Philippines who were raising their children aged 1 to 6 years. These collected data were subjected to exploratory factor analysis, multitrait/multi-item matrix assessment, Pearson correlation coefficient analysis, and Cronbach's alpha internal consistency measurement. Results: The final instrument consisted of 28 items. The following six factors were extracted by exploratory factor analysis: 'insufficiency of parenting support system', 'role burden of mothers', 'maladjustment of children', 'confusion of parenting methods due to cultural differences', 'unskilled Korean communication', and 'ordinary difficulties'. Construct validity (factor analysis, convergent validity, and discriminant validity) and criterion-related validity were confirmed. Cronbach's ${\alpha}$ value of total items was .92(95% CI .91-.94). Cronbach's ${\alpha}$ of values for these factors ranged from .76 to .85. Conclusion: The parenting stress scale for international marriage immigrant women is a valid and reliable tool.
중등도 이상의 치주염 환자에서 치은 열구액내의 MMPs 및 TIMP-1 과 치주염과의 연관성을 규명하고, 치주 수술이 MMPs 및 TIMP-1의 정량에 미치는 영향을 연구하고자 하였다. 총 14명의 치주낭 깊이 6mm 이상의 중등도 이상의 치주 질환 이환자에서 치아를 선정하여, 치주낭 심도, 치은 지수(gingival index)를 측정하고, 치은의 조직학적 염증의 정도를 측정하기 위해, 해당 치아의 치주낭 연조직을 절취하여 H-E염색을 하고, 치은 절편에서 염증세포 침윤의 정도 및 분포를 비교하였다. Perio-paper를 이용하여 치은열구액을 얻고, pyrogen-free water에서 추출하였다. 채취한 치은 열구액에서 ELISA-kit를 이용하여 MMP-1, 8, 9, 13과 TIMP-1을 측정하여 수술 전과, 수술 후, 그리고 건강한 조직인 대조군을 비교하였으며, 통계처리는 Wilcoxon 검정을 사용하였다. 또한 MMPs 혹은 TIMP-1이 치주낭 심도나 치은지수등의 임상적 지표와 가지는 연관성을 Spearman's correlation coefficient를 이용하여 알아보았다. TIMP-1을 제외한 MMP-1, 8 ,9, 13 에서 수술 전보다 수술 후에 치은 열구액 내의 양이 현저하게 줄어든 것을 관찰할 수 있었으나, MMP-1(p=0.025), MMP-9(p=0.016) 와 MMP-13(p=0.009) 에서만 통계적으로 유의성있는 차이를 보였다. 한편 MMP-9 (p=0.011) 나 MMP-13(p=0.026) 은 건강한 대조군과 수술 전 사이에도 유의성있는 차이를 보였다. 연조직의 조직학적 관찰을 통하여 치은지수의 임상적 신뢰도를 평가한 결과 통계학적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었으며, 치주 치료 전의 치주낭 심도와 치은지수와의 관계나, 수술 전과 수술 후의 치주낭 심도등의 변화도 통계적으로 유의성있는 결과를 보였다. 하지만 치주낭 심도나 치은지수등의 임상적 지표는 MMPs나 TIMP의 정량과는 별다른 연관성을 보이지 않았다. 이 실험의 결과로 보아 MMP-1, MMP-9나 MMP-13을 치주 수술 전과 수술 후의 치주염의 심도 변화를 반영할 수 있는 지표로 생각할 수 있으며, 특히 MMP-9와 MMP-13가 치주염과 가지는 연관성은 크다고 할 수 있겠다.
Al-Sharari, Waad;Mahmood, Mahmood A.;Abd El-Aziz, A.A.;Azim, Nesrine A.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.131-138
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2022
Novel Coronavirus (COVID-19) is viewed as one of the main general wellbeing theaters on the worldwide level all over the planet. Because of the abrupt idea of the flare-up and the irresistible force of the infection, it causes individuals tension, melancholy, and other pressure responses. The avoidance and control of the novel Covid pneumonia have moved into an imperative stage. It is fundamental to early foresee and figure of infection episode during this troublesome opportunity to control of its grimness and mortality. The entire world is investing unimaginable amounts of energy to fight against the spread of this lethal infection. In this paper, we utilized machine learning and deep learning techniques for analyzing what is going on utilizing countries shared information and for detecting the climate factors that effect on spreading Covid-19, such as humidity, sunny hours, temperature and wind speed for understanding its regular dramatic way of behaving alongside the forecast of future reachability of the COVID-2019 around the world. We utilized data collected and produced by Kaggle and the Johns Hopkins Center for Systems Science. The dataset has 25 attributes and 9566 objects. Our Experiment consists of two phases. In phase one, we preprocessed dataset for DL model and features were decreased to four features humidity, sunny hours, temperature and wind speed by utilized the Pearson Correlation Coefficient technique (correlation attributes feature selection). In phase two, we utilized the traditional famous six machine learning techniques for numerical datasets, and Dense Net deep learning model to predict and detect the climatic factor that aide to disease outbreak. We validated the model by using confusion matrix (CM) and measured the performance by four different metrics: accuracy, f-measure, recall, and precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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