This article is concerned with choice-based conjoint analysis versus rating-based and ranking-based conjoint analysis. Choice-based conjoint analysis has a definite advantage in that the respondent's task of choosing the most preferred profile from several competing profiles adequately mimics consumer marketplace behavior. It is crucial to design the choice sets appropriate for the choice-based conjoint. Thus, this article suggests a new method to design the choice sets that are well-balanced. It augments the balanced incomplete block design and then obtains the dual design of the result to accommodate various numbers of profiles. In consequence, the choice sets designed by the new method have the desirable characteristics that each profile is presented to the same number of respondents, and pairs of any two distinct profiles occur together in the same number of choice sets. The balancing of the design increases the efficiency of the conjoint analysis. In addition, the pair-comparison scheme can improve the quality of data through the identification of contradictory responses.
One important issue in semantic web is identification and selection of domain concepts for domain ontology learning when several hundreds or even thousands of terms are extracted and available from relevant text documents shared among the members of a domain. We present a novel domain concept acquisition and selection approach for ontology learning that uses affinity propagation algorithm, which takes as input semantic and structural similarity between pairs of extracted terms called data points. Real-valued messages are passed between data points (terms) until high quality set of exemplars (concepts) and cluster iteratively emerges. All exemplars will be considered as domain concepts for learning domain ontologies. Our empirical results show that our approach achieves high precision and recall in selection of domain concepts using less number of iterations.
We perform numerical experiments on supernova-driven turbulent flows in order to see whether or not supernovae playa major role in driving turbulence in the interstellar medium. In a $(200pc)^3$ computational box, we set up, as initial conditions, uniformly magnetized gas distributions with different pairs of hydrogen number densities and magnetic field strengths, which cover the observed values in the Galactic midplane. We then explode supernovae at randomly chosen positions at a Galactic explosion rate and follow up the evolution of the supernova-driven turbulent flows by integrating numerically the ideal MHD equations with cooling and heating terms. From the numerical experiments we find that the density-weighted velocity dispersions of the flows are in the range of 5-10 km $s^{-l}$, which are consistent with the observed velocity dispersions of cold and warm neutral media. Additionally, we find that strong compressible flows driven by supernova explosions quickly change into solenoidal flows.
The Multiple Model/Controller IMC(MMC-IMC) is a model-based control method which uses a set of model/controller pairs rather than a single model/controller to handle all possible operating conditions in the IMC control structure. During operation, one model/controller pair that best fit, for current plant situation is chosen by the switching algorithm. The major drawback of the switching controller is the bad transient performance due to the model error and the use fo linear controller for nonlinear plants. In this paper, we propose a method that transient response of the MMC-IMC using two recurrent neural networks. Simulation result shows that the proposed method represents better performance than the usual MMC-IMC`s.
In this study a two-stage fast pulse generaor using magnetic switches is proposed. The scheme consist of a switch, an inductor and two pairs of capacitor and saturable inductors, a linear transformer. The basic principle and the operation are described using a set of given parameters. The main issue of the magnetic pulse genration scheme is the system efficiency. This study focuses on the system efficiency improvement using magnetic switches. The voltage compression ratio, energy transfer with respect to core area are investigated. The output voltage and transferred energy as a function of input voltage are also included. Also, an analysis and experiments are performed to verify the porposed topology by implementing a 10[J] class experimental circuit. The efficiency of the transferred energy a tload side is 82%.
This paper presents a recovery technique for images with block-based corruption by transmission losses. Conventional methods that do not consider edge directions can cause blocked blurring artifacts. In this paper, we present a block recovery scheme using Haar wavelet features. The adaptive selection of neighboring blocks is performed based on the energy ratio f wavelet subbands. The lost blocks are recovered by linear interpolation in the spatial domain using selected block pairs. The proposed directional recovery method is effective for the strong edge because it exploits the varying neighboring blocks adaptively according to the edges and the directional information in the image. The proposed method outperforms the previous methods that used only a predefined set of neighboring blocks.
The conventional methods of boundary-conformed 2D surfaces generation usually yield some problems. This paper deals with two boundary-conformed 2D surface generation methods, one conventional approach, the linear Coons method, and a new method, boundary-conformed interpolation. In this new method, unidirectional 2D surface has been generated using some of the geometric properties of the given boundary curves. A method of simultaneous displacement of the interpolated curves from the opposite boundaries has been adopted. The geometric properties considered for displacements include weighted combination of angle bisector and linear displacement vectors at all the data-points of the two opposite generating curves. The algorithm has one adjustable parameter that controls the characteristics of transformation of one set of curves from its parents. This unidirectional process has been extended to bi-directional parameterization by superimposing two sets of unidirectional curves generated from both boundary pairs. Case studies show that this algorithm gives reasonably smooth transformation of the boundaries. This algorithm is more robust than the linear Coons method and capable of resolving the 2D boundary-conformed parameterization problems.
A sort sequence $S_n$ is sequence of all unordered pairs of indices in $I_n$={1,2,…n}. With a sort sequence $S_n$ = ($s_1,S_2,...,S_{\frac{n}{2}}$),one can associate a predictive sorting algorithm A($S_n$). An execution of the a1gorithm performs pairwise comparisons of elements in the input set X in the order defined by the sort sequence $S_n$ except that the comparisons whose outcomes can be inferred from the results of the preceding comparisons are not performed. A sort sequence is said to be extremal if it maximizes a given objective function. First we consider the extremal sort sequences with respect to the objective function $\omega$($S_n$) - the expected number of tractive predictions in $S_n$. We study $\omega$-extremal sort sequences in terms of their prediction vectors. Then we consider the objective function $\Omega$($S_n$) - the minimum number of active predictions in $S_n$ over all input orderings.
This study investigates the difference in the evaluation of English pronunciation quality between native speakers of English and Korean learners of English. This study employs a novel method of independently evaluating the prosody and segmentals of English sentences. A set of stimuli were made by swapping the prosody and the segmentals of English sentences read by a native speaker of American English and a Korean learner of English. Evaluations of the difference level of stimuli pairs and the goodness of the pronunciation quality showed that both native speakers of English and Korean learners of English give priority to the segmentals but native speakers of English were more sensitive to the difference in prosody in the evaluation of English pronunciation.
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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제3C권1호
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pp.1-4
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2003
This paper presents an attempt to develop probabilistic multistress life models to evaluate the lifetime characteristics of epoxy-encapsulated magnet wire with heavy build polyurethane enamel. A set of accelerated life tests were conducted over a wide range of pulsating voltages, temperatures, and frequencies. Samples of fine gauge twisted pairs of the encapsulated magnet wire were tested us-ing a pulse endurance dielectric test system. An electrical-thermal lifetime function was combined with the Weibull distribution of lifetimes. The parameters of the combined Weibull-electrical-thermal model were estimated using maximum likelihood estimation. Likewise, a generalized electrical-thermal-frequency life model was also developed. The parameters of this new model were estimated using multiple linear regression technique. It was found in this paper that lifetime estimates of the two proposed probabilistic multistress life models are good enough. This suggests the suitability of using the general electrical-thermal-frequency model to estimate the lifetime of the encapsulated magnet wire over a wide range of voltages, temperatures and pulsating frequencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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