We have investigated the correlation analysis between global temperature anomaly and two main factors: geomagnetic activity (aa index) of Earth external factor and CO2 of Earth internal factor. For this, we used NOAA Global Surface Temperature anomaly (Ta) data from 1868 to 2015. The aa index indicates the geomagnetic activity measured at two anti-podal subauroral stations (Canberra Australia and Hartland England) and the CO2 data come from historical ice core records and NOAA/ESRL data. From the comparison between (Ta) and aa index, we found several interesting things, First, the linear correlation coefficient between two parameters increases until 1985 and then decreases rapidly. Second, the scattered plot between two parameters shows a boundary of the correlation tendency (positive and negative correlation) near 1985. A partial correlation of (Ta) and two main factors (aa index, CO2) also shows that the geomagnetic effect (aa index) is dominant until about 1985 and the CO2 effect becomes much more important after then. These results indicate that the CO2 effect become very an important factor since at least 1985. For a further analysis, we simply assume that Ta = Ta(aa)+Ta(CO2) and made a linear regression between (Ta) and aa index from 1868 to 2015. A linear model is then made from the linear regression between energy consumption (a proxy of CO2 effect) and Ta-Ta(aa) since 1985. Our results will be discussed in view of the prediction of global warming.
본 연구의 목적은 간호대학생의 국제보건간호역량과 다문화 수용성과의 관계를 파악하기 위함이다. 대상자는 일개 대학교의 간호대학생 145명이었으며 자료수집은 2020년 6월 8부터 6월 19일까지 이루어졌다. 수집된 자료는 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, regression을 이용하여 분석하였다. 대상자의 국제보건간호역량은 2.81±1.11점(4점 척도), 다문화 수용성은 3.84±0.68점(6점 척도)이었다. 국제보건간호역량은 성별, 글로벌 간호사로서 준비 정도에 따라, 다문화 수용성은 성별, 다문화 교육 경험, 글로벌 간호사로서 준비정도에 따라 차이가 있었다. 국제보건간호역량은 다문화 수용성과 정적인 상관(r=.18, p=.027)을 나타냈으며, 다문화 수용성은 국제보건간호역량에 영향을 미치는 것으로 나타났다(B=.29, p=.027). 글로벌 간호사로 준비되기 위해서는 다문화 경험에 대한 세계시민적 통찰력을 증진시킬 필요가 있다.
We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.
The purpose of this study is to find out the relevant factors of the choice tendency of tourism users to Intelligent Tourism platform through big data analysis, which will help enterprises to make accurate positioning and improvement according to user information feedback in the tourism market in the future, so as to gain the favor of users' choice and achieve long-term market competitiveness. This study takes the Intelligent Tourism platform as the independent variable and the user choice tendency as the dependent variable, and explores the related factors between the Intelligent Tourism platform and the user choice tendency. This study make use of text mining and R language text analysis, and uses SPSS and AMOS statistical analysis tools to carry out empirical analysis. According to the analysis results, the conclusions are as follows: service quality has a significant positive correlation with user choice tendency; service quality has a significant positive correlation with tourism trust; Tourism Trust has a significant positive correlation with user choice tendency; service quality has a significant positive correlation with user experience; user experience has a significant positive correlation with user choice tendency Positive correlation effect.
While single view video coding uses the temporal prediction scheme, multi-view video coding (MVC) applies both temporal and inter-view prediction schemes. Thus, the key problem of MVC is how to reduce the inter-view redundancy efficiently, because various existing video coding schemes have already provided solutions to reduce the temporal correlation. In this paper, we propose a global disparity compensation scheme which increases the inter-view correlation and a new inter-view prediction structure based on the global disparity compensation. By experiment, we demonstrate that the proposed global disparity compensation scheme is less sensitive to change of the search range. In addition, the new Inter-view prediction structure achieved about $0.1{\sim}0.3dB$ quality improvement compared to the reference software.
내부 압력과 압축하중을 받는 발사체 추진제 탱크 구조의 좌굴 하중을 비파괴적으로 예측할 수 있는 기법이 필요하다. 기하학적 초기 결함이 존재하는 단순 원통 구조의 전역 좌굴 하중은 좌굴이 발생하지 않는 범위에서의 고유진동수-압축하중의 상관관계를 이용한 Vibration correlation technique (VCT)을 사용하여 비파괴적으로 예측 가능하다. 본 연구에서는 내부 압력과 압축하중을 동시에 받는 추진제 탱크 구조 형태인 얇은 금속재 단순 원통 구조의 진동 및 좌굴 시험을 수행하였고 VCT를 이용하여 전역 좌굴 하중을 예측하였다. 두께가 얇은 구조의 진동 시험을 위해 스피커를 이용한 비접촉식 가진 방법을 이용하였고 응답은 고분자 압전 센서(PVDF)로 측정하였다. VCT로 예측된 전역 좌굴 하중을 좌굴 시험에서 측정된 좌굴 하중과 비교하여 비파괴적 전역 좌굴 하중 예측 기법을 검증하였다.
The vehicle license plate recognition (VLPR) system analyzes and monitors the speed of vehicles, theft of vehicles, the violation of traffic rules, illegal parking, etc., on the motorway. The VLPR consists of three major parts: license plate detection (LPD), license plate character segmentation (LPCS), and license plate character recognition (LPCR). This paper presents an efficient method for the LPCS and LPCR of Korean vehicle license plates (LPs). LP tilt adjustment is a very important process in LPCS. Radon transformation is used to correct the tilt adjustment of LP. The global threshold segmentation method is used for segmented LP characters from two different types of Korean LPs, which are a single row LP (SRLP) and double row LP (DRLP). The cross-correlation matching method is used for LPCR. Our experimental results show that the proposed methods for LPCS and LPCR can be easily implemented, and they achieved 99.35% and 99.85% segmentation and recognition accuracy rates, respectively for Korean LPs.
Purpose - This study's purpose is to analyze which factors are more important to strengthening the competitiveness of global innovative companies by firstly sampling global 40 enterprises, secondly investigating of study models empirically, thirdly finding out significant implications through research, and finally using this result to help improve global companies' competitive edges. Design/methodology - Developing three research models of hypothesis and using 5 variables such as technology innovation, knowledge management, human resource development, sustainable management, and corporate life, this study was empirically carried out by reliability and validity testing, correlation analysis of variables, and multiple regression analysis of three research models. Findings - Through proceeding empirical analysis study, we found out that technology innovation and sustainable management had a significant impact on strengthening competitiveness through the hypothesis test. Those two factors had positive results and a synergy effect through correlation analysis along with process change and human resource development, which are also important areas in global innovative companies. Originality/value - In line with the fourth industrial revolution era's acceleration and COVID-19's large impact on all industries, global companies are newly developing their business models to cope with external environment change. This study's results would be meaningful for global enterprises and domestic companies to improve their overall competitive edge by reinforcing their innovation strategy, preparing next growth engines, diversifying business portfolios, and setting business milestones.
The authors' previous study found an interannual covariability between actual evapotranspiration (ET) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) over northern Asia. This result suggested that vegetation controls interannual variation in ET. In this prior study, NDVI data from the Pathfinder AVHRR Land (PAL) dataset were analyzed. However, studies of NDVI interannual change are subject to uncertainty, because NDVI data often contain errors associated with sensor- and atmosphere-related effects. This study is aimed toward reducing this uncertainty by employing NDVI dataset, from the Global Inventory Monitoring and Modeling Studies (GIMMS) group, in addition to PAL. The analysis was carried out for the northern Asia region from 1982 to 2000. 19-year interannual change in PAL-NDVI and GIMMS-NDVI were both compared with interannual change in model-assimilated ET. Although the correlation coefficient between GIMMS-NDVI and ET is slightly less than for PAL-NDVI and ET, for both NDVI datasets the annual maximum correlation with ET occurs in June, which is near the central period of the growing season. A significant positive correlation between GIMMS-NDVI and ET was observed over most of the vegetated land area in June as well as PAL-NDVI and ET. These results reinforce the authors' prior research that indicates the control of interannual change in ET is dominated by interannual change in vegetation activity.
This paper presents a global localization method using circular correlation of an omni-directional image. The localization of a mobile robot, especially in indoor conditions, is a key component in the development of useful service robots. Though stereo vision is widely used for localization, its performance is limited due to computational complexity and its narrow view angle. To compensate for these shortcomings, we utilize a single omni-directional camera which can capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot. Nodes around a robot are extracted by the correlation coefficients of CHL (Circular Horizontal Line) between the landmark and the current captured image. After finding possible near nodes, the robot moves to the nearest node based on the correlation values and the positions of these nodes. To accelerate computation, correlation values are calculated based on Fast Fourier Transforms. Experimental results and performance in a real home environment have shown the feasibility of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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