Multidimensional scaling (MDS) is a widely used method for dimensionality reduction, of which purpose is to represent high-dimensional data in a low-dimensional space while preserving distances among objects as much as possible. MDS has mainly been applied to data visualization and feature selection. Among various MDS methods, the classical MDS is not readily applicable to data which has large numbers of objects, on normal desktop computers due to its computational complexity. More precisely, it needs to solve eigenpair problems on dissimilarity matrices based on Euclidean distance. Thus, running time and required memory of the classical MDS highly increase as n (the number of objects) grows up, restricting its use in large-scale domains. In this paper, we propose an efficient approximation algorithm for the classical MDS based on divide-and-conquer and CUDA. Through a set of experiments, we show that our approach is highly efficient and effective for analysis and visualization of data consisting of several thousands of objects.
Background: Multicultural families are constantly on the rise as marriage migrants and foreign workers increase. Multicultural families appear to record poor health levels compared to native families. As health is a social issue, children of surviving generations of multicultural families are also a growing interest. This study was conducted to confirm the effect of multicultural families and parents' educational level on the scaling experience of children. Methods: For this study, the 2016~2018 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey data were used. In order to make the two groups of adolescents belonging to multicultural and native families similar, a total of 5,362 people were included in the survey, consisting of 2,681 individuals each from multicultural and native families using the propensity score matching method. Logistic analysis was performed to identify factors influencing the scaling experience of adolescent children. Results: The results confirm that, even after controlling for factors such as parents' educational level, household income, and children's oral health behavior, parents' nationality appeared to have a statistically significant effect on their children's scaling experience. In addition, it was confirmed that the experience of oral health education had a significant effect. Conclusion: Cultural heterogeneity and the lack of adequate language ability of immigrants affects health behavior and medical accessibility. Therefore, children from multicultural families are more likely to be exposed to unhealthy environments compared to the children of native Korean families. Based on an understanding of the socioeconomic multicultural background of individuals, education and public policy should be prepared to improve the awareness for the need for preventive oral health and provide unhindered accessibility to dental services.
Park, Seon-Mi;Moon, Sang-Eun;Kim, Yun-Jeong;Kim, Seon-Yeong;Cho, Hye-Eun;Kang, Hyun-Joo
Journal of Korean society of Dental Hygiene
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v.20
no.4
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pp.395-408
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2020
Objectives: This study was performed in order to provide evidence-based data for the expected professional impact of dental hygienists, and to apply and disclose the comprehensive dental hygiene care process through an in-depth analysis of their scaling experience and investigation of the importance of an evidence-based scaling work performance. Methods: The data were collected from June 3, 2019 to October 3, 2019 by conducting in-depth individual interviews on 10 dental hygienists who are working in dental clinics and hospitals by region. The data were analyzed by using the grounded theory methodology, which is a field of qualitative research method. Results: Study results showed that the core category derived from the paradigm model and change process in this study was 'a process of becoming a mature professional outside practical work'. Conclusions: In this study, the participants were able to gain a sense of occupational accomplishment as dental hygienists by performing scaling based on the comprehensive dental hygiene care (CDHC) process, and to advance into professionals through continuous efforts and research in order to enhance their job competencies.
We present a preprocessing method for an underwater target detection model based on a convolutional neural network. The acoustic characteristics of the ship show ambiguous expression due to the strong signal power of the low frequency. To solve this problem, we combine feature preprocessing methods with various feature scaling methods and spectrogram methods. Define a simple convolutional neural network model and train it to measure preprocessing performance. Through experiment, we found that the combination of log Mel-spectrogram and standardization and robust scaling methods gave the best classification performance.
In recent year, the use of digital picture information and general picture information has been increased, However, numerous copyright infringement and pirate copy of picture information through Internet and CD-ROM happen very often, As a result, several methods of watermarking have been presented to solve and verify distortion of the original data, In addition, watermark data have been suggested to resolve the vastness of the original data, Watermarking methods are often used to protect the right of ownership of a copyright, However, these Watermarking methods have brought the obscurity of recognition caused by the complexity of verification procedure and the increase of magnitude computation occurrence, This paper mainly mentions about the local optimization of scaling parameter, the maximization of hiding of Watermark information and maximization of watermark information in case of restoration that determine the amount of inserted information which is used for preventing distortion and transformation of the original data caused by insertion and hiding of Watermark information on compounding Autostereogram into JPEG picture information.
In this paper, we propose the α-Feature Map Scaling (α-FMS) method which extends the FMS method that was designed to enhance the discriminative power of feature maps of deep neural networks in Speaker Verification (SV) systems. The FMS derives a scale vector from a feature map and then adds or multiplies them to the features, or sequentially apply both operations. However, the FMS method not only uses an identical scale vector for both addition and multiplication, but also has a limitation that it can only add a value between zero and one in case of addition. In this study, to overcome these limitations, we propose α-FMS to add a trainable parameter α to the feature map element-wise, and then multiply a scale vector. We compare the performance of the two methods: the one where α is a scalar, and the other where it is a vector. Both α-FMS methods are applied after each residual block of the deep neural network. The proposed system using the α-FMS methods are trained using the RawNet2 and tested using the VoxCeleb1 evaluation set. The result demonstrates an equal error rate of 2.47 % and 2.31 % for the two α-FMS methods respectively.
De Rosa, S.;Franco, F.;Romano, G.;Scaramuzzino, F.
Wind and Structures
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v.6
no.6
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pp.437-450
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2003
In this paper, the structural random response due to the turbulent boundary layer excitation is investigated. Using the mode shapes and natural frequencies of an undamped structural operator, a fully analytical model has been assembled. The auto and cross-spectral densities of kinematic quantities are so determined through exact analytical expansions. In order to reduce the computational costs associated with the needed number of modes, it has been tested an innovative methodology based on a scaling procedure. In fact, by using a reduced spatial domain and defining accordingly an augmented artificial damping, it is possible to get the same energy response with reduced computational costs. The item to be checked was the power spectral density of the displacement response for a flexural simply supported beam; the very simple structure was selected just to highlight the main characteristics of the technique. In principle, it can be applied successfully to any quantity derived from the modal operators. The criterion and the rule of scaling the domain are also presented, investigated and discussed. The obtained results are encouraging and they allow thinking successfully to the definition of procedure that could represent a bridge between modal and energy methods.
Evaluation is to be seen a~ a central component of design activity. It is an attempt to ensure that the proposal which arises is accepted and that the resulting artefact itself suited to its purposes in practice. Recent surveys of Evaluation show that most methods require quantitative and explicit attributes. Always a significant part of the attributes of design proposals is qualitative. Therefore we need some study that convert qualitative attributes into quantitative scale values, because in many cases con\ulcornerclusions can be drawn about the order of the overall value of the design proposals. Following to Thurstone's psychological scaling methods, attributive values are assigned by ruting scale methods, met, hod of rank-order and method of paired comparisons. The problem of psycho\ulcornerlogical scaling is then to determine whether the stimuli can be ordered on a psychological continuum with respect to the degree of the attributes each possesses. The law of comparative judgement assumes that for a given stimulus there is associated a most frequently aroused or modal discriminal process on a psychological continuum. This paper is based upon the premise that the modal discriminul process will also be the same as the mean or median of the distribution.The objective of this paper is to argue for an acceptance of qualitative approaches to the evalua\ulcornertion of Design as a complement to the existing quantitative techniques. The scale values of 10 attri\ulcornerbutes \ulcorner(1) originality, (2) aesthetics, (3) satisfaction, (4) effeciency, (5) function, (6) size, (7) texture, (8) simplicity, (9) symbol, and (10) facility) in case of TV sets are obtained and their interactions are examined.
Kim, Gyu-Yeong;Lee, Geun-Hoo;Kim, Jae-Ho;Park, Jang-Sik
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.8
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pp.1129-1135
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2013
A new vehicle detection algorithm based on the multiple optimal Adaboost classifiers with optimal feature selection is proposed. It consists of two major modules: 1) Theoretical DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor) based image scaling by site modeling of the installed cameras. and 2) optimal features selection by Haar-like feature analysis depending on the distance of the vehicles. The experimental results of the proposed algorithm shows improved recognition rate compare to the previous methods for vehicles and non-vehicles. The proposed algorithm shows about 96.43% detection rate and about 3.77% false alarm rate. These are 3.69% and 1.28% improvement compared to the standard Adaboost algorithmt.
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.15
no.2
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pp.169-174
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2011
Objectives: Seven Emotions consist of Joy(喜), Anger(怒), Anxiety(憂), Thought(思), Sorrow(悲), Fear(恐), Fright(驚). If Seven Emotions are excessive, their extreme mental stimulations cause physical illness. The aim of the research is to make a proposal on the concept of Seven Emotions by a statistical comparison between guibi-tang questionnaire and health related questionnaires. Methods: We studied the similarities among three factors of guibi-tang questionnaire and three health related questionnaires(subjective symptoms of fatigue test, beck depression inventory, state-trait anxiety inventory, etc.) using multidimensional scaling. Results and Conclusions: 1. Physical-Emotion Dimension and Chronic-Acute Dimension were labelled in two-dimensional solution. 2. Seven Emotions and Fatigue have a high correlation. 3. Seven Emotions and Trait-Anxiety have a high correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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