The well-blown address matching technology developed by the U.S. Census Bureau was applicable only for street addresses. However, many other addressing systems on the basis of a hierarchy of areas (hierarchical areal addressing system), such as Korean or Japanese addressing system, cannot be suitable for the existing address matching method. This paper, therefore, develops an areal address matching method, especially for Korean addressing system, in order to geocode 2D and 3D locational data of human activities. Thus, this study explains a new approach to dealing with 3D positioning method composed of two geocoding methods, which are a '2D Korean Address Matching' technique and a '3D Address Matching' technique.
In this paper, we propose the integrated management system for computing resource such as personal computers, the interface of router, and server equipment. IRMS defines and analyzes the performance factors for system such as pc and router, also it manages assets for server equipment. Manager can make use of data for understanding conditions whether system is normal or not. We suggest a hierarchical integrated management architecture for resolving problems of scalability and managing efficiency in large domain networks.
Lasso (Tibshirani, 1996) and Elastic Net (Zou and Hastie, 2005) have been widely used in various fields for simultaneous variable selection and coefficient estimation. Bayesian methods using a conditional Laplace and a double Pareto prior specification have been discussed in the form of hierarchical specification. Full conditional posterior distributions with each priors have been derived. We compare the performance of Bayesian lassos with Laplace prior and the performance with double Pareto prior using simulations. We also apply the proposed Bayesian hierarchical models to real data sets to predict the collapse of governments in Asia.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.7
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pp.685-692
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2016
In this paper, we not only take advantage of the SIFT features in banknote recognition, which has robustness to illumination changes, geometric rotation as well as scale changes, but also propose the hierarchical banknote recognition algorithm, which comprised of feature vector extraction from the frame grabbed image of the banknotes, and matching to the prepared data base of multinational banknotes by ANN algorithm. The images of banknote under the developed UV, IR and white illumination are used so as to extract the SIFT features peculiar to each banknotes. These SIFT features are used in recognition of the nationality as well as face value. We confirmed successful function of the proposed algorithm by applying the proposed algorithm to the banknotes of Korean and USD as well as EURO.
As wind power farm (WPF) installations continue to grow, monitoring and controlling large-scale WPFs presents new challenges. In this paper, a hierarchical network architecture is proposed in order to provide remote monitoring and control of large-scale WPFs. The network architecture consists of three levels, including the WPF comprised of wind turbines and meteorological towers, local control center (LCC) responsible for remote monitoring and control of wind turbines, and a central control center (CCC) that offers data collection and aggregation of many WPFs. Different scenarios are considered in order to evaluate the performance of the WPF communications network with its hierarchical architecture. The communications network within the WPF is regarded as the local area network (LAN) while the communication among the LCCs and the CCC happens through a wide area network (WAN). We develop a communications network model based on an OPNET modeler, and the network performance is evaluated with respect to the link bandwidth and the end-to-end delay measured for various applications. As a result, this work contributes to the design of communications networks for large-scale WPFs.
In this study, we introduce the optimization method of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation, The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the optimization process, two general optimization mechanisms are explored. The structural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods. Particularly, in parameter identification, we use the UNDX operator which uses multiple parents and generate offsprings around the geographic center off mass of these parents.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.27
no.3
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pp.644-655
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2015
This study was planned to examine the moderating effects of depression and anxiety and the relationship between online game addiction and adolescents' delinquency. Data were collected from children and youth's mental health advocacy research by National Youth Policy Institute. The subjects were 409 adolescents aged between 14 and 18. Correlational analysis and hierarchical regression analysis were conducted to test research hypotheses. Results of this study were as follows: first, online game addiction had a significant positive relations with adolescents' delinquency. Second, depression and anxiety were significant positive relations with each other. And depression and anxiety were significant positive relations with adolescents' delinquency. The result from hierarchical regression analysis showed that significant moderating effect of depression was found. But the result wasn't exhibited twithin hat the two-way interaction effects of depression. On the other hand, result from hierarchical regression analysis showed that significant moderating effect of anxiety wasn't found. In conclusion, this study proposed the need for counseling approach focused on 'depression' in order to reduce the adolescent's delinquency.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.5
no.2
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pp.44-52
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2015
Various approaches have been used in crack preparations and each of the approaches has advantages and disadvantages. Although the routing method has been widely used and seems to be the best approach among the approaches, it is not a complete solution for crack preparation. This paper compares and evaluates a pneumatic crack cleaning device (CCD) developed by Robotics and Intelligent Construction Automation group at Georgia Tech, over existing devices. Surveys were conducted to discover factors that affect the performance of crack/joint preparation work. Then, data for such information were collected via field tests for devices such as router, heat lancer, air blower and CCD. Performed field test results and follow-up interviews demonstrated that the utilization of CCD has potential to offer improvements in productivity, safety, and maintenance cost. An analytic hierarchical procedure (AHP) and economic analyses were conducted. The AHP analysis considered three factors including safety, quality and productivity while the economic analyses examined the alternatives in various ways. The results indicated that the CCD was ranked first and second for the AHP analysis and economic analysis, respectively. In conclusion, the field tests and results revealed that the utilization of CCD achieved satisfactorily in performance, quality, safety and control, and showed that it has high potential in crack cleaning practice.
The paper introduces bottom-up and optimal combination methods that can analyze and forecast hierarchical time series. These methods allow forecasts at lower levels to be summed consistently to upper levels without any ad-hoc adjustment. They can also potentially improve forecast performance in comparison to independent forecasts. We forecast regional traffic accident counts as time series data in order to identify efficiency gains from hierarchical forecasting. We observe that bottom-up or optimal combination methods are superior to independent methods in terms of forecast accuracy.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.25
no.4
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pp.79-114
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2018
Although former scholarly studies mostly focus on exploring leadership effectiveness under the traditional hierarchical leader-subordinate relationship, the research of leadership performance for non-hierarchical organizational structures, particularly the mediating factors of higher-order goals, trust-in-leader, and self-efficacy have been ignored. This study, therefore, makes an attempt to ascertain the impacts of transformational leadership on the performance of subordinates through the mediating effects of higher-order goals, trust-in-leader, and self-efficacy and the differences of these effects in the context of multi-level marketing (MLM). Like the small-sample studies adopted by Barling, Weber, and Kelloway [1996], Barling, Slater, and Kelloway [2000] and Bass, Avolio, Jung, and Berson [2003], this study adopts a sample of 123 MLM distributors of an MLM company in Hong Kong, with a high response rate of 80.4%. The results indicate that the mediating effect of self-efficacy between transformational leadership and performance is significant under non-hierarchical organizational structures such as MLM in China.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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