Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1557-1567
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2014
In this paper, I propose a general hypothesis that after the enactment of the Sarbanes-Oxley Act (SOA) financial statements convey more accurate and reliable corporate information to investors who in turn reflect such improvements in stock prices and test four practical hypotheses that simultaneously feature the degree of information asymmetry, forecast bias, and investor reaction to biased earnings information. The empirical results unanimously suggest that the post-SOA investors take advantage of the improvement in informational efficiency and accuracy and actively adjust for analyst forecast bias in earnings forecasts. The SOA indeed appears to achieve its primary goal of investor protection.
Vietnam has experienced a high economic growth since early 2000s. One of the reasons for this successful economic growth is foreign direct investment that has been invested mainly in manufacturer sector in Vietnam. In this paper, we examine the impacts of foreign direct investment to Vietnam on its exports using quarterly data from 2000:1 to 2017:4. Since all the variables in our model is subject to I(1), we apply Fully Modified OLS(FMOLS) to estimate a cointegration vectors. Our results show that there exists a long-run relationship among Export, FDI, Exchange rate and G20 countries' GDP. Also, we find that FDI has a positive effect on Vietnam's export, which was statistically significant. Our results support the hypothesis that the FDI to Vietnam since 2000 has an export-oriented feature.
최근 들어, 웹 응용의 하나로 이미지를 통합 관리하는 이미지 거래소(Image Stock), 이미지 도서관(Image Library)과 같은 응용들이 많이 만들어 지고 있다. 이미지의 등록, 관리, 검색에는 주로 이미지 해쉬라는 기술이 구분자(Identifier)로서 쓰이며 해쉬의 분별력을 높이기 위한 연구들이 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 계층적 히스토그램을 이용한 GLOCAL(Global to Local) 이미지 해쉬 생성 방법을 제안하였다. 많은 연구들이 이미지 처리 및 기하학적 공격에 강한 히스토그램 기반의 이미지 해쉬 기법들을 제안하였으며 제안된 논문에서는 GLOCAL 해쉬 생성과 가중치(Weighting Factor)를 적용하여 해쉬의 안정성을 높이는데 기여하였다. GLOCAL 해쉬 생성 방법에 의해 기존의 알고리즘들은 좀더 풍부한 길이의 이미지 해쉬를 생성하였다. 즉, 이미지 해쉬의 근본 목적인 Identification과 Discrimination 이라는 두 가지 목적을 잘 달성하였으며 그 결과는 통계학적 가설 검정 (Statistical Hypothesis Testing)을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였으며 대부분의 공격종류에 대해 제안된 알고리즘이 향상된 성능을 보여줌을 확인하였다.
정신분열증에서 interleukin의 변화는 그 질환에서의 면역학적 가설의 부가적인 증거로 제시되어 왔다. 본 연구에서는 quantitative "sandwich" ELISA 법을 이용하여 26명의 정신분열증 환자를 대상으로 연령을 상응시킨 정상대조군과 비교해 IL-$1{\beta}$, IL-2, IL-6 농도의 차이가 있는지 알아보았다. 또한 정신분열증 환자에서 IL농도와 양성증상 및 음성증상, 연령, 유병기간 등의 임상변인과의 상관관계를 조사하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 정신분열증군이 정상대조군보다 IL-2 농도의 유의한 중가를 나타내었으며, IL-$1{\beta}$와 IL-6는 유의한 차이가 없었다. 2) 정신분열증군에서 IL-2, IL-6와 음성증상간의 유의한 상관관계가 있었다. 본 연구는 정신분열증의 연역학적 가설을 지지하고 있으며, IL은 정신분열증의 음성증상에 관련된다고 생각된다. 앞으로 국내에서도 이러한 환자들의 임상적 특징, 진단, 치료에 관심을 갖아야 할 것으로 사료된다.
본 연구는 학교 현장에 보급되고 있는 디지털교과서를 활용한 학습에서 디지털교과서가 학습자들에게 어떠한 만족도를 갖고 활용되고 있는지를 유비쿼터스 학습특성의 관점에서 살펴보고, 학습자의 컴퓨터 자기효능감과 디지털교과서의 활용도가 어떠한 조절적 작용을 하고 있는지를 검증해 봄으로써 디지털교과서의 콘텐츠와 시스템 개발에 지침을 제공하고자 하였다. 연구방법은 SPSS win13.0 프로그램으로 실증분석을 위한 기술통계, Cronbach's $\alpha$ 계수 산출과 상관분석을 하였고, 가설검증을 위해서는 조절회귀분석(MMR)을 실시하였다. 연구가설의 검증을 통해 나타난 결과는 다음과 같다. 첫째, 유비쿼터스 학습특성은 디지털교과서 학습만족도에 직접적인 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 둘째, 유비쿼터스 학습특성이 디지털교과서 학습만족도에 긍정적인 영향력을 줄 때 컴퓨터 자기효능감과 디지털교과서 활용도가 유비쿼터스 학습특성과 각각 상호작용을 하여 조절 효과를 가지는 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과들은 통계적으로 유의미한 결과로서 나타났다.
이차원 표면에 난 구멍은 이를 둘러싼 물체에 의해 경계 지워진 빈 배경임에도 불구하고, 구멍의 모양은 다른 물체만큼 쉽게 지각된다. 즉, 구멍은 전경-배경 조직화의 깊이-형태 간 연결 관계(depth-shape coupling)를 예외적으로 위반하여, 깊이 상으로는 배경임에도 불구하고 형태를 갖는 준-전경적(quasi-figural) 사례처럼 보인다. 구멍의 준-전경적 속성을 지지하는 연구들은 구멍과 물체의 재인율이 유사하다는 기억 과제 결과에 주로 의존하고 있으므로, 구멍 모양의 기억이 지각적 처리에 기반하고 있는지는 불분명하다. 본 연구는 재인 과제보다 즉각적인 지각 처리를 반영하는 변화탐지 과제를 이용하여, 구멍을 경계 짓는 물체의 안쪽 윤곽선이 시각 작업기억에 어떻게 표상되는지 알아보았다. 이를 위해, 물체 내부에 다른 물체가 중첩된 접합 물체 조건과 구멍이 있는 물체 조건에서 안쪽 윤곽선과 바깥 영역의 색에 대한 변화탐지 수행을 비교하였다. 시각 작업기억의 선행 연구들은 형태나 방향과 같은 물체의 윤곽선 속성(boundary feature)이 표면 속성(surface feature)과 함께 통합되어 하나의 물체로 저장됨을 시사한다. 만일 구멍의 경계선이 구멍을 둘러싼 물체에 지각적으로 할당된다면, 이 경계선과 물체의 표면색이 통합적으로 부호화되는 물체 중심적 처리 이득으로 인해, 구멍 자극 조건에서 접합 자극 조건보다 높은 변화 탐지 수행이 예측되었다. 두 실험의 결과, 구멍 자극 조건의 변화 탐지 수행은 접합 자극 조건과 다르지 않았다. 이는 물체 내부의 윤곽선(구멍의 경계선) 속성이 물체의 표면 속성과 통합적으로 부호화되지 않으며, 구멍을 둘러싼 물체와 독립적으로 처리됨을 시사한다.
본 연구는 초등학생의 대뇌반구의 지배적 특성에 따라 Holland 성격유형 및 소질이 다르게 나타내는지 검증하고, 상관관계를 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 초등학교 4~6학년까지 679명을 대상으로 조사했다. SPSS 18.0 통계프로그램을 이용하여 빈도분석과 독립표본 t검증, 상관분석을 실시하였다. 그 결과 첫째, 예술형과 진취형이 우반구적 특성을 우세하게 보이고 있는 반면 현실형, 탐구형과 사회형, 관습형은 특징적 차이가 나타나지 않았다. 둘째, 좌반구에서 RIC(현실형 탐구형 관습형)군집이 SAE(사회형 예술형 진취형) 군집과 유의미한 차이가 있었으나 우반구는 차이가 없었다. 셋째, 창의성소질, 자연소질, 대인관계소질, 신체소질 등 소질에서는 우반구가 우세했으나 음악소질, 수리소질에서는 차이가 나타나지 않았다. 넷째, Holland 성격유형, 대뇌반구의 지배적 특성, 소질 간에는 좌반구와 예술형, 우반구와 사회형을 제외하고 상관관계가 나타났다.
Abstract- In distant-talking environments, speech recognition performance degrades significantly due to noise and reverberation. Recent work of Michael L. Selzer shows that in microphone array speech recognition, the word error rate can be significantly reduced by adapting the beamformer weights to generate a sequence of features which maximizes the likelihood of the correct hypothesis. In this approach, called Likelihood Maximizing Beamforming algorithm (Limabeam), one of the method to implement this Limabeam is an UnSupervised Limabeam(USL) that can improve recognition performance in any situation of environment. From our investigation for this USL, we could see that because the performance of optimization depends strongly on the transcription output of the first recognition step, the output become unstable and this may lead lower performance. In order to improve recognition performance of USL, some post-filter techniques can be employed to obtain more correct transcription output of the first step. In this work, as a post-filtering technique for first recognition step of USL, we propose to add a Wiener-Filter combined with Feature Weighted Malahanobis Distance to improve recognition performance. We also suggest an alternative way to implement Limabeam algorithm for Hidden Markov Network (HM-Net) speech recognizer for efficient implementation. Speech recognition experiments performed in real distant-talking environment confirm the efficacy of Limabeam algorithm in HM-Net speech recognition system and also confirm the improved performance by the proposed method.
Kim, Jun-Sub;Yeom, Hye-Jung;Kim, Seung-Jun;Kim, Ji-Hoon;Park, Hye-Won;Oh, Moon-Ju;Hwang, Seung-Yong
Molecular & Cellular Toxicology
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제3권3호
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pp.208-213
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2007
With the help of a development and popularization of microarray technology that enable to us to simultaneously investigate the expression pattern of thousands of genes, the toxicogenomics experimenters can interpret the genome-scale interaction between genes exposed in toxicant or toxicant-related environment. The ultimate and primary goal of toxicogenomics identifies functional context among the group of genes that are differentially or similarly coexpressed under the specific toxic substance. On the other side, public reference databases with transcriptom, proteom, and biological pathway information are needed for the analysis of these complex omics data. However, due to the heterogeneous and independent nature of these databases, it is hard to individually analyze a large omics annotations and their pathway information. Fortunately, several web sites of the public database provide information linked to other. Nevertheless it involves not only approriate information but also unnecessary information to users. Therefore, the systematically integrated database that is suitable to a demand of experimenters is needed. For these reasons, we propose SOP (Search of Omics Pathway) database system which is constructed as the integrated biological database converting heterogeneous feature of public databases into combined feature. In addition, SOP offers user-friendly web interfaces which enable users to submit gene queries for biological interpretation of gene lists derived from omics experiments. Outputs of SOP web interface are supported as the omics annotation table and the visualized pathway maps of KEGG PATHWAY database. We believe that SOP will appear as a helpful tool to perform biological interpretation of genes or proteins traced to omics experiments, lead to new discoveries from their pathway analysis, and design new hypothesis for a next toxicogenomics experiments.
Many of the current visual odometry algorithms suffer from some extreme limitations such as requiring a high amount of computation time, complex algorithms, and not working in urban environments. In this paper, we present an approach that can solve all the above problems using a single camera. Using a planar motion assumption and Ackermann's principle of motion, we construct the vehicle's motion model as a circular planar motion (2DOF). Then, we adopt a 1-point method to improve the Ransac algorithm and the relative motion estimation. In the Ransac algorithm, we use a 1-point method to generate the hypothesis and then adopt the Levenberg-Marquardt method to minimize the geometric error function and verify inliers. In motion estimation, we combine the 1-point method with a simple least-square minimization solution to handle cases in which only a few feature points are present. The 1-point method is the key to speed up our visual odometry application to real-time systems. Finally, a Bundle Adjustment algorithm is adopted to refine the pose estimation. The results on real datasets in urban dynamic environments demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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