Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.4
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pp.297-305
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2010
Employment number by areas is composed of various factors for groups and time series. In this paper, we use the panel data for finding various variables and using this, we analyzed the factors that is major influence to employment number by areas. For analysis we looked at employment number by areas, the region for analysis consist of seven groups, that is, the metropolitan city(such as Busan, Daegu, Incheon, Gwangiu, Daejeon, Ulsan.) and Seoul. Analyzing period be formed over a 63 time points(2005.01.- 2010.03). We examined the data in relation to the employment number by occupational job, unemployment rate, monthly household income, preceding business composite index, consumer price index, composite stock price index. In looking at the factors which determine employment number by areas job, evidence was produced supporting the hypothesis that there is a significant negative relationship between unemployment rate and monthly household income the consumer price index. The consumer price index and composite stock price index are significant positive relationship, preceding business composite index is positive relationship, it are not significant variables in terms of employment number by areas job.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.20
no.6
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pp.2057-2066
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1996
^In this paper, diagnostic technique for detecting the engine faults, especially misfire, are introduced and compared with each other under the same conditions. With all of them the instantaneous angular velocitys, measured at the flywheel, were analyzed. The techniques include the frequency analysis, auto-correlation function, velocity index, acceleration index, maximum acceleration index, and integrated torque index. Since the main driving components for the angular velocity fluctuation are both the pressure and the inertia torque, the component of the inertia torque in it must be excluded to extract the information of the combustion from the angular velocity. To do this, it is required to consider only the first half of the combustion period in the angular velocity fluctuations, which has never been proposed in the existing methods. On the basis of this fact, the results show that the most effective diagnostic technique is maximum acceleration index.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.340-342
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2022
Index Terms, or keywords, are an important component of research papers because they present a quick overview of the main subjects covered in the research paper by highlighting the most important nouns. In this study, we extracted the author-assigned index terms from KIICE Conference Proceedings dating back to 2018 for seasonal conferences, and 2016 for the international conference (ICFICE). The extracted index terms were standardized and analyzed to gain an understanding of research topic trends and any over or under-represented research topics. This kind of index term analysis is expected to be useful in helping researchers not only identify additional potential topics for their own research, but also aid them in selecting from a common vocabulary of keywords when they assign index terms to their research papers.
In this study e-map component was designed and developed to possibly overlay with all kinds of thematic maps in various scales and provide the all detailed information by using high-resolution satellite image and GIS. Also, this system has powerful map composition tool to display map such as legend, scale bar, index map and so on. For this, this e-map component was designed by using UML and developed based on Windows 2000 and implemented by using Visual Basic 6.0 as development programming language, Map Objects 2.1 of ESRI as GIS component. Through this system, the forest officials could generate more detailed topography and desired thematic map. In addition, the data consistency in DBMS could be maintained by using SDE (Spatial Database Engine) for their job and share the standard forest database with others in real time.
A number of acceleration-based damage detection methods have been developed but they have not been widely applied in engineering practices because the acceleration response is insensitive to minor damage of civil structures. In this article, a damage detection approach using the long-gauge strain sensing technology and the principle component analysis technology is proposed. The Long gauge FBG sensor has its special merit for damage detection by measuring the averaged strain over a long-gauge length, and it can be connected each other to make a distributed sensor network for monitoring the large-scale civil infrastructure. A new damage index is defined by performing the principle component analyses of the long-gauge strains measured from the intact and damaged structures respectively. Advantages of the long gauge sensing and the principle component analysis technologies guarantee the effectiveness for structural damage localization. Examples of a simple supported beam and a steel stringer bridge have been investigated to illustrate the successful applications of the proposed method for structural damage detection.
Many applications are being developed to automate office works, and the electronic dictionary(e-Dictionary) is one of the main components of the office suites. Several requirements are proposed for the efficient e-dictionaries :1) Fast searching time, 2) Data compatibility with other e-dictionaries to deal with words and obsolete word, and 3) Reusable components to develop new customized e-dictionaries with minimized development time and cost. We propose a data format with which any e-dictionary can change data with others. We also develop System Dictionary component and Customer Dictionary component to enable-and-play component reuse. Our e-dictionary achieves fast searching time by efficiently managing Trie and B-tree index structure for the dictionary components.
The logistic regression analysis is widely used in the area of customer relationship management and credit risk management. It is well known that the maximum likelihood estimation is not appropriate when multicollinearity exists among the regressors. Thus we propose the logistic principal components regression to deal with the multicollinearity problem. In particular, new method is suggested to select proper principal components. The selection method is based on the condition index instead of the eigenvalue. When a condition index is larger than the upper limit of cutoff value, principal component corresponding to the index is removed from the estimation. And hypothesis test is sequentially employed to eliminate the principal component when a condition index is between the upper limit and the lower limit. The limits are obtained by a linear model which is constructed on the basis of the conjoint analysis. The proposed method is evaluated by means of the variance of the estimates and the correct classification rate. The results indicate that the proposed method is superior to the existing method in terms of efficiency and goodness of fit.
Objectives : The purpose of this study was to investigate the association between quality of life and Mibyeong index of abnormal symptoms by the Mibyeong state. Methods : A total of 1,100 people were recruited into this study and were collected by specialized research company. The data were collected by personal information using MBI(Mibyeong Index) and SF-12 (Short form-12) and were analyzed with SPSS (version 21.0) computer program, and included Pearson's chi-square test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis. Results : The Mibyeong Index which represents abnormal symptom type showed significant difference for Mibyeong state (p<.001). In Total subject, fatigue, pain, low sleep quality and indigestion were found to be significant predictors of PCS(Physical Component Summary). In Healthy group, pain was found to be significant predictor of PCS. In MI 1 group, fatigue, pain, indigestion and anxiety were found to be significant predictors of PCS. In MI 2 group, fatigue, pain and low sleep quality were found to be significant predictors of PCS. In Total subject, fatigue, depression, anger and anxiety were found to be significant predictors of MCS (Mental Component Summary). In Healthy group, indigestion and anxiety were found to be significant predictors of MCS. In MI 1 group, depression and anger were found to be significant predictors of MCS. In MI 2 group, fatigue and depression were found to be significant predictors of MCS. Conclusions : The relationship between Quality of life and MBI changes according to Mibyeong state. We expect that this result could be contribute to health management of people in Mibyeong state.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.4
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pp.276-280
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2016
Due to the increasing interest in safety and consistent product quality over a past few decades, demand for effective quality monitoring and safe operation in the modern industry has propelled research into statistical based fault detection and diagnosis methods. This paper describes the application of Hotelling $T^2$ index based Principal Component Analysis (PCA) method for fault detection and diagnosis in industrial processes. Multivariate statistical process control techniques are now widely used for performance monitoring and fault detection. Conventional methods such as PCA are suitable only for steady state processes. These conventional projection methods causes false alarms or missing data for the systems with transient values of processes. These issues significantly compromise the reliability of the monitoring systems. In this paper, a reliable method is used to overcome false alarms occur due to varying process conditions and missing data problems in transient states. This monitoring method is implemented and validated experimentally along with matlab. Experimental results proved the credibility of this fault detection method for both the steady state and transient operations.
The purpose of Inequality Index Decomposition is to know the cause of overall inequality through decomposing aggregate inequality index into relevant components. Previous studies have mostly focused on the absolute contribution meaning that how much each component possesses out of overall inequality. However it could be more important to know the marginal contribution and inequality effect of each component in order to implement policies reducing overall inequality effectively. For this, we decomposed Gini Coefficient as representative inequality index into income sources or social welfare programs and calculated each Gini Income Elasticity(GIE). Analysis result says that regular employee income and employer(or the self-employed) income, of which GIE are 1.205 and 1.867, are classified as inequality-increasing income source. GIE can be one of good methods to analyse the inequality effect of various income sources and social welfare programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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