Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.2
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pp.82-89
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2013
Novelty detection (ND) is an effective technique that can be used to determine whether a future observation is normal or not. In the present study we propose a novelty detection algorithm that can handle a situation where the distributions of target (normal) observations are inhomogeneous. A simulation study and a real case with the TFT-LCD process demonstrated the effectiveness and usefulness of the proposed algorithm.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.29A
no.4
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pp.14-21
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1992
An optical novelty filter is implemented using photorefractive materal(BaTiO$_{3}$) as a recording materal and commercial liquid crystal TV as a spatial light polarization modulator. If a signal beam incident at the proper, the loop and the crossing angle inside th e crystal is formed to get maximum diffraction efficiency and BaTiO$_{3}$ as a self-pumped phase conjugation mirror show that phase conjugate reflectivity was 20 times as much as ordinary polarization if signal beam is extraordinary. In this paper, the stoke's theorem which is a reciprocal theorem for which is a reciprocal theorem for beam path is experimentally proved, and good output images were obtained with optical experiment of novelty filter which is formed by use of Michelson interferometer.
This paper concerns the dynamical behavior, in probabilistic sense, of a feedforward neural network performing auto association for novelty. Networks of retinotopic topology having a one-to-one correspondence between and output units can be readily trained using back-propagation algorithm, to perform autoassociative mappings. A novelty filter is obtained by subtracting the network output from the input vector. Then the presentation of a "familiar" pattern tends to evoke a null response ; but any anomalous component is enhanced. Such a behavior exhibits a promising feature for enhancement of weak signals in additive noise. As an analysis of the novelty filtering, this paper shows that the probability density function of the weigh converges to Gaussian when the input time series is statistically characterized by nonsymmetrical probability density functions. After output units are locally linearized, the recursive relation for updating the weight of the neural network is converted into a first-order random differential equation. Based on this equation it is shown that the probability density function of the weight satisfies the Fokker-Planck equation. By solving the Fokker-Planck equation, it is found that the weight is Gaussian distributed with time dependent mean and variance.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.24
no.2
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pp.257-265
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2000
진기함추구성향 (novelty seeking)이란 새롭고 다양한 경험을 추구하는 소비자의 욕구로서, 혁신행동의 인지적 근본으로 간주되기도 한다. 본 연구는 소비자의 진기함추구성향, 패션혁신행동, 그리고 대인영향력간의 관계를 조사하고, 이러한 관계가 성별(gender)에 따라 차이가 있는지 조사하였다. 대학생집단을 표본으로 한 설문지조사를 통해 자료가 수집되었으며 , 539장의 응답자가 분석되었다. 여자대학생이 모든 변인(진기함추구, 패션혁신행동, 대인영향력, 의복흥미, 정보추구)에 있어 남자대학생보다 높은 경향을 나타냈으나, 변인들간의 관계에 있어서는 뚜렷한 성차가 보이지 않았다. 정보추구행동이 패션혁신행동에 영향을 주는 공통변인으로, 의복흥미, 정보추구활동, 패션혁신행동이 대인영향력에 영향을 주는 공통변인들로 나타났으나 진기함추구성향은 패션혁신 행동과 대인영향력에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 새로움과 다양함을 시도하려는 성향/의도는 채택이라는 실질적인 행동을 수반하는 패션혁신행동을 예측하는데는 충분하지 않은 것으로 보인다.
Objectives The aim of this study is to explore the association among DRD4 polymorphism, temperament and alcohol drinking behavior of Koreans in their early adulthood. Method Participants were 172 healthy Korean adults (mean age $28.1{\pm}0.8$). Their temperament was assessed with the Temperament and Character Inventory (TCI) and their alcohol drinking behavior were evaluated with a self-reported questionnaire including the CAGE and the Korean version of Alcohol Use Disorder Identification Test (AUDIT-K). DRD4 exon III 48 base pair variable number of tandem repeats (VNTR) was genotyped by PCR. Results No significant association was found between DRD4 polymorphism and TCI temperament dimension (novelty seeking, harm avoidance, reward dependence, and persistence) as well as alcohol drinking behavior scales. However, novelty seeking was significantly associated with alcohol drinking behavior. The higher level of novelty seeking was associated with the higher severity index of drinking (B = -0.225, p < 0.001) and problematic alcohol use on the CAGE and AUDIT-K [Odds Ratio (OR) = 1.111, 95% Confidence Interval (CI) 1.021-1.209, p = 0.015, OR = 1.087, 95% CI 1.009-1.170, p = 0.028]. Conclusion In our study, while there is no significant association of DRD4 polymorphism with temperament and alcohol drinking behavior, novelty seeking affects problematic alcohol use. Results suggest that novelty seeking may play an important role in problematic alcohol use in young Korean adults.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.15
no.1
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pp.27-46
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2022
The purpose of this study was to examine the perceptions of novelty space among pre-service elementary and secondary earth science teachers. We conducted a survey to explore the perceptions of 38 pre-service elementary school teachers at the National University of Education and 31 pre-service secondary earth science teachers at the Department of Earth Science Education at B University. Semi-structured interviews were conducted with 12 participants, including three pre-service elementary teachers and nine pre-service secondary science teachers. In addition to the elements of novelty space, prior knowledge (cognition), prior outdoor learning experience (psychology), familiarity (geography) with outdoor field learning, and social and technical elements were added. When classified based on elementary and secondary levels, there were statistically significant differences in cognitive, psychological, geographic, and social areas for the elements of novelty space. Statistical differences indicated that the experience or capital related to outdoor learning may have resulted from more pre-service secondary earth science teachers than pre-service elementary teachers. In additional interviews, both elementary and secondary pre-service teachers reported that competencies in the technical domain would be emphasized in the future owing to the necessity and the technical development of virtual-reality-based outdoor field learning programs. This study emphasizes the academic significance of novelty space that should be considered to conduct geological field learning for elementary and secondary earth science pre-service teachers while considering the current post-pandemic educational context.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.18
no.6
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pp.78-88
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2017
With the growing use of BIM in the AEC industry, various new applications are being developed to meet these specific needs. Such developments have increased the importance of Industry Foundation Classes, which is the international standard for sharing BIM data and thus ensuring interoperability. However, mapping individual BIM objects to IFC entities is still a manual task, and is a main cause for errors or omissions during data transfers. This research focused on addressing this issue by applying novelty detection, which is a technique for detecting anomalies in data. By training the algorithm to learn the geometry of IFC entities, misclassifications (i.e., outliers) can be detected automatically. Two IFC classes (ifcWall, ifcDoor) were trained using objects from three BIM models. The results showed that the algorithm was able to correctly identify 141 of 160 outliers. Novelty detection is thus suggested as a competent solution to resolve the mapping issue, mainly due to its ability to create multiple inlier boundaries and ex ante training of element geometry.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.2
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pp.147-161
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2002
In novelty detection, one attempts to discriminate abnormal patterns from normal ones. Novelty detection is quite difficult since, unlike usual two class classification problems, only normal patterns are available for training. Auto-Associative Multi-Layer Perceptron (AAMLP) has been shown to provide a good performance based upon the property that novel patterns usually have larger auto-associative errors. In this paper, we give a mathematical analysis of 2-layer AAMLP's output characteristics and empirical results of 2-layer and 4-layer AAMLPs. Various activation functions such as linear, saturated linear and sigmoid are compared. The 2-layer AAMLPs cannot identify non-linear boundaries while the 4-layer ones can. When the data distribution is multi-modal, then an ensemble of AAMLPs, each of which is trained with pre-clustered data is required. This paper contributes to understanding of AAMLP networks and leads to practical recommendations regarding its use.
The convergence of e-commerce and social media have given rise to a social commerce of online group-buying. Social commerce of online group-buying is a subset of B2C (Business to Consumer) and uses social media for marketing to facilitate online buying of products and services. The social commerce of online group-buying offers new and popular products or services every day, and uses social media to bring together separated consumers. In these backgrounds, we think that personality trait associated with seeking new and popular products or services, and social influence from social media are likely to be related to intention to use in social commerce of online group-buying. This study aims to examine and analyze novelty seeking and social influence that influence intention to use in social commerce of online group-buying in China. Our research model, which included novelty seeking and social influence, was developed based on the technology acceptance model. A questionnaire survey was carried out for empirical analysis. The results of empirical analysis based on a sample of 218 users showed that novelty seeking has a significant positive impact on intention to use, and social influence has a significant positive impact on perceived usefulness. We suggested academic implications and practical implications based on our empirical research.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.5
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pp.1027-1037
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2019
Conventional cyber-attack detection solutions are generally based on signature-based or malicious behavior analysis so that have had difficulty in detecting unknown method-based attacks. Since the various information occurring all the time reflects the state of the system, by modeling it in a steady state and detecting an abnormal state, an unknown attack can be detected. Since a variety of system information occurs in a string form, word embedding, ie, techniques for converting strings into vectors preserving their order and semantics, can be used for modeling and detection. Novelty Detection, which is a technique for detecting a small number of abnormal data in a plurality of normal data, can be performed in order to detect an abnormal condition. This paper proposes a method to detect system anomaly by cyber attack using embedding and novelty detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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