Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2004.04a
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pp.597-602
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2004
This study examined the forecasting of instant messinger's users choice using neural network. We used the statistical methods which were Logistic Regression, MDA(Multiple Discriminant Analysis), and ANN(Artificial Neural Network). In the result, the forecasting performance of the ANN was better than conventional model(Logistic Regression, MDA).
Most of existing studies about employment of people with disabilities have regarded the disabled groups as only one group which has different characteristics respectively. In fact, each of the disabled groups have several peculiarities of their own. So government or policy makers must regard the disabled group as different groups which have their own characteristics(example : education level, house income, wage, working hours, satisfaction level for their job, disability type and degree, service year in a firm, etc) for promoting employment of the disabled effectively and keeping their job continuously. In this study, we examine and verify the existence of segmentations in Korea labor market of the disabled according to their different education level & sex by using MDFA(Multiple Discriminant Function Analysis technique) and seek solutions for easing those segmentations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.50
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pp.1-9
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1999
The purpose of this study is to establish a basis for assessing construct validity of measures used in organizational research. The classic Campbell and Fiske's(1959) criteria are found to be lacking in their assumptions, diagnostic information, and power. The inherent confounding of measurement error with systematic trait and method effects is a severe limitation for a proper interpretation of convergent and discriminant validity. The confirmatory factor analysis(CFA) approach overcomes most of the limitations found in Campbell and Fiske's(1959) method. However, the CFA approach confounds random error with unique variance specific to a measure. The second-order confirmatory factor analysis(SOCFA) was shown to harbor rather restrictive assumptions and is unlikely to be met in practice. The first-order, multiple-informant, multiple-item(FOMIMI) model is a viable option, but it may also be of limited use because of the large number measures.
Kim, Mincheol;Inakazu, Toyono;Koizumi, Akira;Koo, Jayong
Environmental Engineering Research
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v.18
no.1
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pp.37-43
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2013
Water distribution pipes installed underground have potential risks of pipe failure and burst. After years of use, pipe walls tend to be corroded due to aggressive soil environments where they are located. The present study aims to assess the degree of external corrosion of a distribution pipe network. In situ data obtained through test pit excavation and direct sampling are carefully collated and assessed. A statistical approach is useful to predict severity of pipe corrosion at present and in future. First, criteria functions defined by discriminant function analysis are formulated to judge whether the pipes are seriously corroded. Data utilized in the analyses are those related to soil property, i.e., soil resistivity, pH, water content, and chloride ion. Secondly, corrosion factors that significantly affect pipe wall pitting (vertical) and spread (horizontal) on the pipe surface are identified with a view to quantifying a degree of the pipe corrosion. Finally, a most reliable model represented in the form of a multiple regression equation is developed for this purpose. From these analyses, it can be concluded that our proposed model is effective to predict the severity and rate of pipe corrosion utilizing selected factors that reflect the fuzzy soil environment.
The purpose of this study is to analyze the affecting factors on breast self-examination of middle-aged women in Korea. The subjects were 141 women on Jeju Island, and materials were collected through an organized questionnaire from March to August 2002. The data were analyzed by using descriptive statistics, $x^2$-test. A-nova and Discriminant analysis by the SAS program. The major results are as follows: 1. 53% of the subjects performed the breast self-examination. The practice of breast self-examination was correlated with the education level, income, low salt diet, more than 30 minutes of regular exercise. 2. Attitudes towards breast self-examination were not a significant practice regarding breast self-examination. However, the cognition about difficulty of breast self-examination partly showed an important barrier factor to the positive attitude. 3. The average self-efficacy concerning breast self-examination was 3.03. The stages of change related to the subjects showed that a contemplation stage was high. 4. With a stepwise multiple regression, the most significant factor on self-efficacy related with breast self-examination was the contemplation stage, 30-40 aged women. high income, regular exercise, low salt diet, family cancer history, etc. 5. With the discriminant analysis, the most important factors related with the practice of the breast self-examination were income and self-efficacy. The power of discriminant was 59%. The results of this study suggests that programs should be developed to promote practice and the self-efficacy related with breast self-examination.
The purpose of this study was to develop an electroencephalogram (EEG) based differential-scale for scientifically gifted students in elementary school. For this study, signals of EEG with 19 channels were recorded during the generation of our scientific hypothesis using 22 scientifically gifted students, and with 49 average students being used as the control group. IQ, TCT and knowledge generation (KG) as constructs of the scientifically gifted were administered for both the scientifically gifted and the normal, control group elementary students. A 'gifted' value was added to paper test scores of the IQ, TCT, and KG constructs in order to make a personal standardization score for the gifted students. As a dependent variable, the groups were divided by means of the standardization scores thus produced and as an autonomous variable, various EEG parameters were presented through linear analysis, nonlinear analysis, and interdependency measures of the EEG. Multiple linear regression analysis was applied successfully to explain the EEG parameters and to show the characteristics of the scientifically-gifted. The discrimination analysis was administered through the results of multiple linear regression of the EEG parameters thus produced. This study represents the foundation of the development of an EEG based discriminant-scale for scientifically gifted students in elementary school, because it will be able to faithfully discriminate between scientifically-gifted and average students. The results of this study indicates that most of the EEG parameters produced can contribute to predicting the characteristics of the scientifically-gifted in that they express the degree of mutual information and the coherence of mutuality. Accordingly, mutual connectivity which appears to originate in the brain seems to the core of discrimination.
Klein, Randall W.;Temple, Michael A.;Mendenhall, Michael J.
Journal of Communications and Networks
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v.11
no.6
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pp.544-555
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2009
This work continues a trend of developments aimed at exploiting the physical layer of the open systems interconnection (OSI) model to enhance wireless network security. The goal is to augment activity occurring across other OSI layers and provide improved safeguards against unauthorized access. Relative to intrusion detection and anti-spoofing, this paper provides details for a proof-of-concept investigation involving "air monitor" applications where physical equipment constraints are not overly restrictive. In this case, RF fingerprinting is emerging as a viable security measure for providing device-specific identification (manufacturer, model, and/or serial number). RF fingerprint features can be extracted from various regions of collected bursts, the detection of which has been extensively researched. Given reliable burst detection, the near-term challenge is to find robust fingerprint features to improve device distinguishability. This is addressed here using wavelet domain (WD) RF fingerprinting based on dual-tree complex wavelet transform (DT-$\mathbb{C}WT$) features extracted from the non-transient preamble response of OFDM-based 802.11a signals. Intra-manufacturer classification performance is evaluated using four like-model Cisco devices with dissimilar serial numbers. WD fingerprinting effectiveness is demonstrated using Fisher-based multiple discriminant analysis (MDA) with maximum likelihood (ML) classification. The effects of varying channel SNR, burst detection error and dissimilar SNRs for MDA/ML training and classification are considered. Relative to time domain (TD) RF fingerprinting, WD fingerprinting with DT-$\mathbb{C}WT$ features emerged as the superior alternative for all scenarios at SNRs below 20 dB while achieving performance gains of up to 8 dB at 80% classification accuracy.
The Purpose of this study is to estimate how inclination to move can be appeared by understanding the cognition of a resident on stress due to the residential environment. 240 housewives living in Chiniu were Questioned statistical analysis were used with factor analysis, F-test. Duncan's Multiple range analysis, stepwise regression analysis and stepwise discriminant analysis, The result were summarized as follows 1) The stress of residential environment were clissified by six factors indoor facility, educational environmental. indoor structure, air Pollution noise, traffic convenience. 2) The extent of a stress from residential environment was significantly different in the socio-demographic variable and housing-related variable. 3) The stress of residential environment were affected by the direction of house. 4) The variable discriminating inclination to move were the stress of residential environment(air Pollution). an educational level, the type of housing possession, residential Period and the size of house.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.4
no.2
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pp.137-142
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2004
There was the time of IMF(1998) that management condition of construction business had been the worst. After that time, structural regulation was completed and financial structure was returned to normalcy(2001). At that time, the aim of this paper is that fifteen construction business are researched for process of management condition and capital structure after they is selected as samples for three years, also failure of two-groups is predicted as statistics analysis and multiple discriminant analysis for them. In this paper, It is researched financial statement of business by the forecast experiment of failure and analyzed statistically possibility of failure and success for financial ratio. For them, the fifteen companies of failure and the fifteen companies what were not the failure, for listed company, and the fourteen variables are selected and they are analyzed statistically according to Logit Analysis.
In acute uncomplicated falciparum malaria, there is a continuum from mild to severe malaria. However, no mathematical system is available to predict uncomplicated falciparum malaria patients turning to severe malaria. This study aimed to devise a simple and reliable model of Malaria Severity Prognostic Score (MSPS). The study was performed in adult patients with acute uncomplicated falciparum malaria admitted to the Bangkok Hospital for Tropical Diseases between 2000 and 2005. Total 38 initial clinical parameters were identified to predict the usual recovery or deterioration to severe malaria. The stepwise multiple discriminant analysis was performed to get a linear discriminant equation. The results showed that 4.3% of study patients turned to severe malaria. The MSPS = 4.38 (schizontemia) + 1.62 (gametocytemia) + 1.17 (dehydration) + 0.14 (overweight by body mass index; BMI) + 0.05 (initial pulse rate) + 0.04 (duration of fever before admission)-0.50 (past history of malaria in last 1 year). 0.48 (initial serum albumin)-5.66. Based on the validation study in other malaria patients, the sensitivity and specificity were 88.8% and 88.4%, respectively. We conclude that the MSPS is a simple screening tool for predicting uncomplicated falciparum malaria patients turning to severe malaria. However, the MSPS may need revalidation indifferent geographical areas before utilized at specific places.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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