Purpose More than 7.6 million mobile apps could be approved on both Apple iTunes Store and Google Play. For managing those existed Apps, Apple Inc. established twenty-four primary categories, as well as Google Play had thirty-three primary categories. However, all of their categorizations have appeared more and more problems in managing and classifying numerous apps, such as app miscategorized, cross-attribution problems, lack of categorization keywords index, etc. The purpose of this study focused on introducing individual information cognitive processing as the classification criteria to update the current categorization on Apple iTunes Store. Meanwhile, we tried to observe the effectiveness of the new criteria from a classification process on Apple iTunes Store. Design/Methodology/Approach A research approach with four research stages were performed and a series of mixed methods was developed to identify the feasibility of adopting individual information cognitive processing as categorization criteria. By using machine-learning techniques with Term Frequency-Inverse Document Frequency and Singular Value Decomposition, keyword lists were extracted. By using the prior research results related to car app's categorization, we developed individual information cognitive processing. Further keywords extracting process from the extracted keyword lists was performed. Findings By TF-IDF and SVD, keyword lists from more than five thousand apps were extracted. Furthermore, we developed individual information cognitive processing that included a categorization teaching process and learning process. Three top three keywords for each category were extracted. By comparing the extracted results with prior studies, the inter-rater reliability for two different methods shows significant reliable, which proved the individual information cognitive processing to be reliable as criteria of categorization on Apple iTunes Store. The updating suggestions for Apple iTunes Store were discussed in this paper and the results of this paper may be useful for app store hosts to improve the current categorizations on app stores as well as increasing the efficiency of app discovering and locating process for both app developers and users.
Although there have been lack of studies using X-band SAR data particularly for forestry application as compared to C-, and L-band SAR data, it has a potential to distinguish tree species because most signals are backscattered on the top of canopy. This study aimed to compare signal characteristics of multi-band SAR data including X-band for classifying tree species. The data used for the study are SIR-C/X-SAR data (X-, C-, L-band) obtained on Oct. 3, 1994 over the forest area near Seoul, S. Korea. Thirty ground sample plots were collected per each tree species. Initial comparison of backscattering coefficients among three SAR bands shows that X-band data showed better separation of tree species than C- and L-band SAR data irrespective of polarization. The weak penetrating in canopy layer might be possible source of information for X-band data to be useful for the classification of forest species and cover type mapping.
The growth charateristics and karyotypes of Aster spathulifolius collected from 5 sites including coastal and island region on the Korean peninsula, were analysed. Several morphological characteristics of the plants such as leaf length, leaf width, top internode, medium internode, spike branching, flower diameter, number of petal, leaf color, leaf form, stem and leaf hair, viscosity, and serration of the plants were distinctly different depending on the native region from which they were collected. Karyotypic analysis showed that the chromosome number was all diploid (2n=18), with one pair of submetacentric satellite chromosomes. The chromosome composition included 7 pairs of metacentric chromosomes and 2 pairs of submetacentric chromosomes in all plants. However, chromosome order and the ranges of the chromosome lengths were a little different from plant to plant according to their native growing regions. The plants from Geoje-Do especially showed large differences in the chromosome lengths between the longest and the shortest compared to the plants from other places. This results provide important data to support the classification of the species into several sub-species.
In this study, we implemented landslide distribution of Jeju Island using ANN and GIS, respectively. To do this, we first get the counter line from 1:2,5000 digital map and use this counter line to make the DEM. for the evaluate the land slide susceptibility. Next, we abstracted slop map and aspect map from the DEM and get the land use map using ISODATA classification method from Landsat 7 images. In the computation processes of landslide analysis, we make the class to the soil map, tree diameter map, Isohyet map, geological map and so on. Finally, we applied the ANN method to the landslide one and calculated its weighted values. GIS results can be calculated by using Acrview program and produced Jeju landslide susceptibility map by usign Weighted Overlay method. Based on our results, we found the relatively weak points of landslide ware concentrated to the top of Halla mountains.
Due to the industrialization and urbanization, the transport of hazardous materials increases, which rises possibilities in occurring prospective accidents in terms of hazardous material transport as well. This study applied the model developed from the previous research to analyze the scale of damage areas from the accidents related to hazardous material accidents, as well as suggested a method to measure automatically the scale of accident including casualties and environmental damage based on the guideline which suggests the quantities of hazardous materials exposed from an accident and was defined in the study of standardization for hazardous material classification. A buffering analysis technique of Geographic Information System (GIS) was applied for that. To apply the model which evaluates the scale of population and exposure to environment on each link, rail network, zones, rail accident data, rail freight trips, and locations of rivers etc were complied as a database for GIS analysis. In conclusion, a method to measure damage areas by the types of hazardous materials was introduced using a Clip and a Special Join technique for overlay analysis.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.21-26
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2017
In this paper, we suggest an automated sleep scoring method using machine learning algorithms on accelerometer data from a wristband device. For an experiment, 36 subjects slept for about eight hours while polysomnography (PSG) data and accelerometer data were simultaneously recorded. After the experiments, the recorded signals from the subjects were preprocessed, and significant features for sleep stages were extracted. The extracted features were classified into each sleep stage using five machine learning algorithms. For validation of our approach, the obtained results were compared with PSG scoring results evaluated by sleep clinicians. Both accuracy and specificity yielded over 90 percent, and sensitivity was between 50 and 80 percent. In order to investigate the relevance between features and PSG scoring results, information gains were calculated. As a result, the features that had the lowest and highest information gain were skewness and band energy, respectively. In conclusion, the sleep stages were classified using the top 10 significant features with high information gain.
The purpose of this study was to provide basic data in child health education or counselling through content analysis related to child health in newspaper articles. Data were collected 8 daily newspaper by selecting health articles from neonate to adolescent period during 1 year from January 1 to December 31 in 1998. The data were analyzed in the framework of content analysis method and the reliability degree was 98% by the method of Holsti. The results of this study are as follows. 1. The frequency according to health category, disease treatment(46.7%) topped followed by health maintenanceㆍpromotion(28.0%), disease prevention(14.7%), growthㆍdevelopment(10.6%) 2. The frequency according to season, summer (36.4%) rank first. 3. The frequency according to WHO international disease classification, infectious disease (29.6%) take most. 4. According to child developmental age, similar frequency showed from infant to adolescent except neonate. 5. 201 themes, 43 category,4 health categories were confirmed in the content analysis. 6. Health maintenceㆍpromotion occupy 28.0% of health category include 14 categories. 7, Growthㆍdevelopment include 6 category occuping 10.6% of the whole health category. 8. Disease prevention occupy 14.7% of health category and contain 6 categories. 9. Disease treatment take top of health category by the rate of 46.7% and contain 17 categories.
제주도 남서부에 위치하는 산방산 용암돔에 대하여 암석학적 연구를 수행하였다. 산방산 용암돔의 형태를 용암분출 방식에 따라 분류하면, 화구내의 하부로부터 상부로 계속적인 마그마 주입에 의하여 서서히 밀면서 상승 팽창한 '내부 기원형'에 해당하며, 용암돔 외곽부에 발달하는 테일러스 에이프런은 대부분 침식 제거되고 그 내부의 용암류의 냉각에 의한 수직절리가 발달하고 있는 '낮은 용암돔형'에 해당한다. 산방산을 구성하는 암석을 화산암 TAS 분류도에 적용하여 분류하면, Cox et al.(1979) 분류도에서 일부 벤모리아이트 영역에 도시되나 대부분이 조면암의 영역에 도시되며, 최근 사용하는 Le Maitre et al.(2002)의 분류도와 Zr/TiO2-Nb/Y 분류도에서는 모두 조면암의 영역에 도시된다. 그러므로 산방산 용암돔을 구성하는 암석을 '조면암질 안산암'이라고 설명한 표현은 마땅히 '조면암'으로 수정되어야 할 것이다. 산방산 용암돔을 구성하는 화산암은 노옴 석영을 함유하는 조면암으로 SiO2 59.75-63.46 wt.%의 범위에서 일정한 분화 경향을 보인다.
This paper investigates the regional characteristics of street fashion in China. Yanji, Beijing, Shanghai were chosen as three different cities in terms of location, weather, population, and industrial structure. A total of 592 pictures were collected through an internet and fashion magazine search for street fashion in Beijing and Shanghai in addition photos were taken for those in Yanji. Pictures of each city were classified into groups based on overall images covering top, bottom, and accessories to identify the characteristics of style in each group. The classification process included 2 stages. In the first stage, it produced 2 groups: formal and casual. The second stage divided formal into business formal and retro formal; casual was divided into II sub-groups that were easy, sporty, feminine, sexy, ethnic, girlish, nippon, trendy, bulky, military, and mixed. Easy casual showed the highest frequency for 3 cities and military style showed the lowest. Shanghai showed higher frequency in sporty, trendy, and military style than other cities. Each style exposed the similarities and differences in the cities that reflected different regional characteristics.
This study was designed to observe mandibular condyle shape and position in an asymptomatic popular ion. Using Accurad-200 head holder(Denar Corp.) for transcranial radiography of the temporo-mandibular joint region, transcranial radiographs were taken at the centric occlusion and 1 inch mouth opening in 73 males and females who were asymptomatic for TMJ disturbances, had no severe carious or missing teeth, and no history of prosthodontic or orthodontic treatments. Mandibular condyles were classified morphologically at the centric occlusion and evaluated in positional relationship with mandibular fossa and articular eminence at the centric occlusion and 1 inch mouth opening. The results were as follows: 1. In the morphologic classification of mandibular condyle, the convex shape was more prevalent in an asymptomatic population(90.4%), the locally concave shape and wedge shape were 5.5%, 4.1%. 2. At the centric occlusion, the means of joint space were 3.43nm superiorly, 2.17㎜ anteriorly, and 2.61㎜ posteriorly. 3. At the centric occlusion, the mandibular condyles were placed slightly anterior to the center of their fossa. 4. At the 1 inch mouth opening, the mandibular condyles were placed anterior to the articular eminence more than posterior to or below the top of the articular eminence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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