This study is identifying early takeoff phenomenon in relational network like SNS and investigates influence of innovator or hub at early takeoff and diffusion size at takeoff point. The major finding of this study are as follows. First, multinominal-logit analysis conducted to explore the impact of innovator and hub at early stage of information diffusion and early takeoff. Hub in early stage of information diffusion impact early takeoff. Second, our study shows that innovator and hub at early stage of information diffusion impact diffusion size at takeoff point. Third, hub is more impact early takeoff and diffusion size at takeoff point then innovator. This study provides implication for professionals by confirming hub's influence in study of successful information diffusion by early takeoff. The limitation and future direction are discussed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.3
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pp.493-502
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2016
This study examines how rock condition affects the variation of the chargeability and electrical resistivity of the rock. In the theoretical study, the relationship correlating chargeability with the variables affecting it is derived. A parametric study utilizing the derived relationship reveals that the size of narrow pores ($r_1$) is the most influential factor on chargeability, and the salinity of pore water ($C_0$) is the second. In the laboratory experiments, small scale rock fracturing zone is modelled using sand stone. Chargeability and resistivity are measured by changing the size of the joint aperture, the location of fractured zone and the existence of clay gouge and/or clay layer which shows lower chargeability than the sand stone layer in the multi-layered ground. Test results show that chargeability is controlled not by the rock fracturing condition but by the size of narrow pore ($r_1$) where each line of current flow passes through. Also, the chargeability decreases with increase of the pore water salinity ($C_0$). In conclusion, the ground condition can be identified more efficiently by measuring the induced polarization along with the electrical resistivity; identifying the existence of sea water, the layered ground and/or the fractured rock becomes more reliable.
Recently, the interest in a garment that accentuates a fit and slender body continues to be highly desirable. Customers frequently want to wear a slim designed jacket that fits well, reflecting the trends of being young and slim. Accordingly, this research collected information on brands with ready-to-wear slim fit tailored jackets that target female customers in their 30s. By identifying the jacket pattern design and production state by brand, and evaluating the appearance when wearing the jacket, I was able to draw up the following conclusions. First, the fit highlights many problems because of the difference between the model size of brands that targeted domestic women in their 30s and the standard somatotype of them. This can be solved by considering the somatotype of women in their 30s when choosing the models. Second, the relative simplicity of the pattern should allow a slim fit tailored jacket to be produced that fits the front, back and side well. This would lead to the development of a jacket that would fit better as well as allowing for ease of movement. Similar to this, the model size of domestic brands changes frequently and customers prefer the size of a slim model instead of the size suitable for a target's somatotype. This results in a limit on the levels of satisfaction regarding brand targets for body types. Accordingly, it is hoped that this research will become the standard data for the development of a slim fit tailored jacket that will fit women in their 30s well.
In recent years, the use of both nano- and micro-sized lanthanum has been increasing in the production of optical glasses, batteries, alloys, etc. However, a hazard assessment has not been performed to determine the degree of toxicity of lanthanum. Therefore, the purpose of this study was to identify the toxicity of both nano- and micro-sized lanthanum oxide in cultured cells and rats. After identifying the size and the morphology of lanthanum oxides, the toxicity of two different sized lanthanum oxides was compared in cultured RAW264.7 cells and A549 cells. The toxicity of the lanthanum oxides was also analyzed using rats. The half maximal inhibitory concentrations of micro-$La_2O_3$ in the RAW264.7 cells, with and without sonication, were 17.3 and 12.7 times higher than those of nano-$La_2O_3$, respectively. Similar to the RAW264.7 cells, the toxicity of nano-$La_2O_3$ was stronger than that of micro-$La_2O_3$ in the A549 cells. We found that nano-$La_2O_3$ was absorbed in the lungs more and was eliminated more slowly than micro-$La_2O_3$. At a dosage that did not affect the body weight, numbers of leukocytes, and concentrations of lactate dehydrogenase and albumin in the bronchoalveolar lavage (BAL) fluids, the weight of the lungs increased. Inflammatory effects on BAL decreased over time, but lung weight increased and the proteinosis of the lung became severe over time. The effects of particle size on the toxicity of lanthanum oxides in rats were less than in the cultured cells. In conclusion, smaller lanthanum oxides were more toxic in the cultured cells, and sonication decreased their size and increased their toxicity. The smaller-sized lanthanum was absorbed more into the lungs and caused more toxicity in the lungs. The histopathological symptoms caused by lanthanum oxide in the lungs did not go away and continued to worsen until 13 weeks after the initial exposure.
We consider the problem of identifying multiple outliers in linear model. The available regression diagnostic methods often do not succeed in detecting multiple outliers because of the masking and swamping effect. Recently, among the various robust estimator of reducing the effect of outliers, LMS(Least Meadian Square) estimator has been to be a suitable method proposed to expose outliers and leverage points. However, as you know it, the data analysis method with LMS estimator is to be taken the median of the squared residuals in the sample which is extracted the sample space. Then this model causes the trouble, for the number of the chosen sample is nCp, i.e. as the size of sample space n is increasing, the number is increasing fastly. And the covariance matrix may be the singular matrix, so that matrix is approching collinearity. Thus we propose a procedure ELMS for the resampling in LMS method and study the size of the effective elementary set in this algorithm.
This study intents to provide useful information of effective office works by evaluating existing office work environment. It focuses on evaluating the quality of personal and common work spaces, comparing responses for user groups to their work environment, and identifying factors which affect the satisfaction of work environment . The study is based on the survey which has been answered by 193 respondents from 24 companies (mainly from large corporate companies) in Seoul. This study finds out that noise is the most serious problem in common work space and that environmental comfort and the size of common space are not satisfactory in their effective work. It identifies that open space work environment, which has been expansively provided for a long time, causes noise problem and deprives office workers of privacy and personalization opportunities. The respondents reply that meeting spaces are not enough in number and size and lack of privacy and its adequate quality . They respond that privacy , chair comfortness and storage spaces are important factors for personal work spaces. In order to improve the quality and efficiency of work, this study proposes that companies should provide convenient office facilities which considering human ergonomic and should educate professional facility managers.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.132-132
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2013
Colloidal synthesis of nanoparticles with well-controlled size, shape, and composition, together with development of in situ surface science characterization tools, such as ambient pressure X-ray photoelectron spectroscopy (APXPS), has brought new opportunities to unravel the surface structure of working catalysts. Recent studies suggest that surface oxides on transition metal nanoparticles play an important role in determining the catalytic activity of CO oxidation. In this talk, I will outline the recent studies on the influence of surface oxides on Rh, Pt, Ru and Co nanoparticles on the catalytic activity of CO oxidation [1-3]. Transition metal nanoparticle model catalysts were synthesized in the presence of poly(vinyl pyrrolidone) polymer capping agent and deposited onto a flat Si support as two-dimensional arrays using the Langmuir-Blodgett deposition technique. APXPS studies exhibited the reversible formation of surface oxides during oxidizing, reducing, and CO oxidation reaction [4]. General trend is that the smaller nanoparticles exhibit the thicker surface oxides, while the bigger ones have the thin oxide layers. Combined with the nature of surface oxides, this trend leads to the different size dependences of catalytic activity. Such in situ observations of metal nanoparticles are useful in identifying the active state of the catalysts during use and, hence, may allow for rational catalyst designs for practical applications. I will also show that the surface oxide can be engineered by using the simple surface treatment such as UV-ozone techniques, which results in changing the catalytic activity [5]. The results suggest an intriguing way to tune catalytic activity via engineering of the nanoscale surface oxide.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.11
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pp.997-1004
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2012
In enterprise software projects, performance issues have become more critical during recent decades. While developing software products, many performance tests are executed in the earlier development phase against the newly added code pieces to detect possible performance regressions. In our previous research, we introduced the framework to enable automated performance anomaly detection and reduce the analysis overhead for identifying the root causes, and showed Statistical Process Control (SPC) can be successfully applied to anomaly detection. In this paper, we explain the special performance trend in which the existing anomaly detection system can hardly detect the noticeable performance change especially when a performance regression is introduced and recovered again a while later. Within the fixed number of sampling period, the fluctuation gets aggravated and the lower and upper control limit get relaxed so that sometimes the existing system hardly detect the noticeable performance change. To resolve the issue, we apply dynamically tuned sampling window size based on the performance trend, and Fuzzy theory to find an appropriate size of the moving window.
Park, Minsu;Kim, Tae-Hun;Cho, Eun-Seok;Kim, Heebal;Oh, Hee-Seok
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.27
no.12
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pp.1678-1683
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2014
This study considers a problem of genomic selection (GS) for adjacent genetic markers of Yorkshire pigs which are typically correlated. The GS has been widely used to efficiently estimate target variables such as molecular breeding values using markers across the entire genome. Recently, GS has been applied to animals as well as plants, especially to pigs. For efficient selection of variables with specific traits in pig breeding, it is required that any such variable selection retains some properties: i) it produces a simple model by identifying insignificant variables; ii) it improves the accuracy of the prediction of future data; and iii) it is feasible to handle high-dimensional data in which the number of variables is larger than the number of observations. In this paper, we applied several variable selection methods including least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), fused LASSO and elastic net to data with 47K single nucleotide polymorphisms and litter size for 519 observed sows. Based on experiments, we observed that the fused LASSO outperforms other approaches.
This paper considers a Bayesian Network analysis for understanding the heterogeneous cross-category effects of different promotion activities and developing an efficient overall promotion strategy for a large retail store. More specifically we differentiate price reduction promotion and floor promotion and study their heterogeneous effect on consumer purchase behavior under a market basket setting. We then utilize Bayesian networks in identifying complex association structure in market basket dataset by analyzing the effects of different promotional activities and also include the effects of time, family income and size. We find from our Bayesian network analysis that the dominant cross-category promotion effect of price promotion is the indirect effect whereas the dominant cross-category promotion effect of floor promotion is the direct effect. Also, among the demographic variables we find that family size of the household is linked with more product categories compared to income and see that there are differences in the extent of the effects by product category. Finally, we also show the existence of products acting as a network hub and how they can be utilized by retailers faced with a limited marketing budget and suggest a more efficient promotion strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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