International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.4
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pp.104-119
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2022
Life safety awareness level diagnosis is necessary for customized safety education and continuous safety awareness. As the starting stage of safety education for each life cycle, a scale that has verified the reliability and validity of high school students' life safety awareness has not yet been developed. In this context, the purpose of this study is to develop and validate the life safety awareness scale of high school students and to analyze interindividual differences. Questionnaire data was collected from April to June 2022 from 834 students in the first, second, and third grades of high schools in △△ city in Jeollabuk-do. A final 25-item scale was developed using the preliminary survey, preliminary test, the main test, descriptive statistical analysis, and exploratory and confirmatory factor analysis. This scale consists of four sub-factors: 'safety prevention', 'safety knowledge', 'safety preparation', and 'safety protection'. Good reliability and validity were verified by analysis of content validity and construct validity. The generalizability of the scale was verified by crossover validation between the search group and the crossover group. Based on the interindividual differences analysis, although there was a difference between genders in life safety awareness, there was no difference by grade level and academic achievement. This study is significant in developing the first valid scale that can measure high school students' life safety awareness and providing the necessity and rationale for life safety education by life cycle considering individual gender differences.
Zakir Hussain Ahmed;Asaad Shakir Hameed;Modhi Lafta Mutar;Mohammed F. Alrifaie;Mundher Mohammed Taresh
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.6
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pp.193-201
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2023
In this paper, we consider the maximum scatter traveling salesman problem (MSTSP), a travelling salesman problem (TSP) variant. The problem aims to maximize the minimum length edge in a salesman's tour that travels each city only once in a network. It is a very complicated NP-hard problem, and hence, exact solutions can be found for small sized problems only. For large-sized problems, heuristic algorithms must be applied, and genetic algorithms (GAs) are found to be very successfully to deal with such problems. So, this paper develops a hybrid GA (HGA) for solving the problem. Our proposed HGA uses sequential sampling algorithm along with 2-opt search for initial population generation, sequential constructive crossover, adaptive mutation, randomly selected one of three local search approaches, and the partially mapped crossover along with swap mutation for perturbation procedure to find better quality solution to the MSTSP. Finally, the suggested HGA is compared with a state-of-art algorithm by solving some TSPLIB symmetric instances of many sizes. Our computational experience reveals that the suggested HGA is better. Further, we provide solutions to some asymmetric TSPLIB instances of many sizes.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.12
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pp.3866-3873
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2000
In this paper, we investigates the long-term memory and the Correct answer rate of the foreign exchange data (Yen/Dollar) that is one of economic time series, There are many cases where two kinds of fractal dimensions exist in time series generated from dynamical systems such as AR models that are typical models having a short terrr memory, The sample interval separating from these two dimensions are denoted by kcrossover. Let the fractal dimension be $D_1$ in K < $k^{crossover}$,and $D_2$ in K > $k^{crossover}$ from the statistics mode. In usual, Statistic models have dimensions D1 and D2 such that $D_1$ < $D_2$ and $D_2\cong2$ But it showed a result contrary to this in the real time series such as NIKKEL The exchange data that is one of real time series have relation of $D_1$ > $D_2$ When the interval between data increases, the correlation between data increases, which is quite a peculiar phenomenon, We predict exchange data by neural networks, We confirm that $\beta$ obrained from prediction errors and D calculated from time series data precisely satisfy the relationship $\beta$ = 2-2D which is provided from a non-linear model having fractal dimension, And We identified that the difference of fractal dimension appeaed in the Correct answer rate.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.4
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pp.743-754
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2017
Assessing bioequivalence between original drug and generic drug is traditionally based on $2{\times}2$ crossover design. As bioequivalence trials for highly variable drugs are getting popular, the required sample size based on $2{\times}2$ crossover design would be very large, which might cause the ethical concerns. Regulatory agencies like EMA and MFDS recommended higher order crossover designs such as $2{\times}4$, $4{\times}2$ and $4{\times}4$ crossover designs. Alternatively, a $2{\times}3$ dual design may be recommended in terms of economical and ethical points of view in comparison with the $2{\times}4$ crossover design for highly variable drug. In this study, we consider some statistical characteristics of $2{\times}3$ dual design and propose statistical procedures for calculating sample size and assessing bioequivalence based on $2{\times}3$ dual design. We also discuss the proposed procedures from the perspective of newly revised bioequivalence guidance issued by MFDS.
Many algorithms to find a minimum cost design of water distribution network (WDN) have been developed during the last decades. Most of them have tried to optimize cost only while satisfying other constraining conditions. For this, a certain degree of simplification is required in their calculation process which inevitably limits the real application of the algorithms, especially, to large networks. In this paper, an optimum design method using the Genetic Algorithms (GA) is developed which is designed to increase the applicability, especially for the real world large WDN. The increased to applicability is due to the inherent characteristics of GA consisting of selection, reproduction, crossover and mutation. Just for illustration, the GA method is applied to find an optimal solution of the New York City water supply tunnel. For the calculation, the parameter of population size and generation number is fixed to 100 and the probability of crossover is 0.7, the probability of mutation is 0.01. The yielded optimal design is found to be superior to the least cost design obtained from the Linear Program method by $4.276 million.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.1
no.3
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pp.234-241
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1996
Recently, Genetic Algorithms(GAs), which consist of genetic operators named selection crossover and mutation, are widely adapted into a search procedure for structural optimization. Contrast to traditional optimal design techniques which use design sensitivity analysis results, GAs are very simple in their algorithms and there is no need of continuity of functions(or functionals) any more in GAs. So, they can be easily applicable to wide territory of design optimization problems. Also, virtue to multi-point search procedure, they have higher probability of convergence to global optimum compared with traditional techniques which take one-point search method. The introduction of basic theory on GAs, and the application examples in combination optimization of ten-member truss structure are presented in this paper.
회전자 자속기준 벡터제어(FOC)의 센서리스의 기법은 다양하지만, 크게 역기전력을 이용하는 방식과 인덕턴스를 기반으로 하는 방식으로 나눌 수 있다. 역기전력을 기반으로 하는 기법은 중속이상의 영역에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 저속영역에서 역기전력이 작기 때문에 저속에서 불리함이 있다. 반면, 인덕턴스를 기반으로 하는 기법 중 캐리어 신호를 주입하는 기법은 전동기의 자기적 돌극성(Magnetic saliency)을 이용하므로 저속에서도 사용가능하지만, 고속에서는 전압제한으로 인하여 전압주입에 불리함이 있으며, 고주파잡음의 문제가 있다. 따라서 본 논문은 저속영역에서 사각파 형태의 고주파 주입 센서리스기법을 사용하고, 중속이상의 영역에서 역기전력 센서리스기법으로 절환(Crossover)하는 방식을 제안한다. 기존의 속도추정 기법과 제안하는 기법을 시뮬레이션을 통해 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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