In complex analysis, the Bergman kernels for two biholomorphically equivalent complex domains satisfy the transformation formula. Recently new Bergman theory of slice regular functions of the quaternion variables has been investigated. In this paper we construct the transformation formula of the slice Bergman kernels under slice biregular functions in the setting of the quaternion variables.
The purpose of this study is to derive factors that affect the acceptance of digital transformation in ports and empirically analyze the impact of these factors on the acceptance of digital transformation through a survey of port workers. Additionally, we test whether acceptance attitude plays a mediating role in the relationship between these factors and digital transformation acceptance. The variables used in this study are as follows. First, knowledge, self-efficacy, and involvement were included as variables related to individual characteristics, relative advantages, complexity, observability were included as variables related to innovation characteristics, and government regulations and competitor pressure were included as variables relate to environmental characteristics, so that a total of eight latent variables were selected. The results of this study are summarized as follows. First, two variables among individual characteristics, self-efficacy and involvement, were able to confirm a positive(+) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation, and knowledge initially expected a positive(+) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation, but the result was a negative(-) causal relationship, so that the hypothesis was rejected. Second, among the characteristics of innovation, complexity has a negative(-) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation, and relative advantages and technological innovation have a positive(+) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation. Finally, among the environmental characteristics, government regulations and competitor pressure, confirmed a positive(+) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation. In addition, it was found that the attitude of accepting digital transformation had a positive(+) causal relationship with personal acceptance and social acceptance of digital transformation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.2
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pp.195-205
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2005
In decision tree analysis, C4.5 and CART algorithm have some problems of computational complexity and bias on variable selection. But QUEST algorithm solves these problems by dividing the step of variable selection and split point selection. When input variables are continuous, QUEST algorithm uses ANOVA F-test under the assumption of normality and homogeneity of variances. In this paper, we investigate the influence of violation of normality assumption and effect of the transformation of variables in the QUEST algorithm. In the simulation study, we obtained the empirical powers of variable selection and the empirical bias of variable selection after transformation of variables having various type of underlying distributions.
B. C. Berndt has found a transformation formula for a large class of functions, which comes from a transformation formula for a more general class of Eisenstein series. In this paper, using his formula which is 'twisted' by change of variables, we find a class of infinite series identities.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.7
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pp.1462-1470
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2003
According to the necessity about information security as well as the advance of IT system and the spread of the Internet, a variety of cryptography algorithms are being developed and put to practical use. In addition the technique about cryptography attack also is advanced, and the algorithms which are strong against its attack are being studied. If the linear transformation matrix in the block cipher algorithm such as Substitution Permutation Networks(SPN) produces the Maximum Distance Separable(MDS) code, it has strong characteristics against the differential attack and linear attack. In this paper, we propose a new algorithm which cm estimate that the linear transformation matrix produces the MDS code. The elements of input code of linear transformation matrix over GF$({2_n})$ can be interpreted as variables. One of variables is transformed as an algebraic formula with the other variables, with applying the formula to the matrix the variables are eliminated one by one. If the number of variables is 1 and the all of coefficient of variable is non zero, then the linear transformation matrix produces the MDS code. The proposed algorithm reduces the calculation time greatly by diminishing the number of multiply and reciprocal operation compared with the conventional algorithm which is designed to know whether the every square submatrix is nonsingular.
In this study, It is focused on development of the forecasting model about trumpet InterChange(IC) ramp accident because of the frequency of accident in ramp more than highway basic section and trend the increasing accident in ramp. The independent variables was selected through statistical analysis(correlation analysis, multi-collinearity etc) by ramp types(direct, semi-direct and loop). The independent variables and accident rate is non-linear relationship. So it made new variables by transformation of the independent variables. The forecasting models according to exit-ramp type (direct, semi-direct and loop) are built with statistical multi-variable regression using all possible regression method. And the forecasts of the models showed high accuracy statistically. It is expected that the developed models could be employed to design trumpet IC ramp more cost-efficiently and safely and to analyze the causes of traffic accidents happened on the IC ramp.
This paper is devoted to the investigation of mixed Fourier-Bessel transformation (※Equations, See Full-text) We apply the method of [6] which provides the estimate for weighted L(sub)$\infty$-norm of the spherical mean of │f│$^2$ via its weighted L$_1$-norm (generally it is wrong without the requirement of the non-negativity of f). We prove that in the case of Fourier-Bessel transformatin the mentioned method provides (in dependence on the relation between the dimension of the space of non-special variables n and the length of multiindex ν) similar estimates for weighted spherical means of │f│$^2$, the allowed powers of weights are also defined by multiindex ν. Further those estimates are applied to partial differential equations with singular Bessel operators with respect to y$_1$, …, y(sub)m and we obtain the corresponding estimates for solutions of the mentioned equations.
Peak power reduction techniques in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has been an important subject for many researchers for over 20 years. In this letter, we propose a side-information-free technique that is based on the concept of random variable (RV) transformation. The suggested method transforms RVs into other RVs, aiming to reshape the constellation that will consequently produce OFDM symbols with a reduced peak-to-average power ratio. The proposed method has no limitation on the mapping type or the mapping order and has no significant effect on the bit error rate performance compared to other methods presented in the literature. Additionally, the computational complexity does not increase.
In this paper, we proposes a new fuzzy inference system for modeling nonlinear systems given input and output data. In the suggested fuzzy inference system, the number of fuzzy rules and parameter values of membership functions are automatically decided by using the kernel-based method. The kernel-based method individually performs linear transformation and kernel mapping. Linear transformation projects input space into linearly transformed input space. Kernel mapping projects linearly transformed input space into high dimensional feature space. The structure of the proposed fuzzy inference system is equal to a Takagi-Sugeno fuzzy model whose input variables are weighted linear combinations of input variables. In addition, the number of fuzzy rules can be reduced under the condition of optimizing a given criterion by adjusting linear transformation matrix and parameter values of kernel functions using the gradient descent method. Once a structure is selected, coefficients in consequent part are determined by the least square method. Simulated result illustrates the effectiveness of the proposed technique.
In the theory of hypergeometric functions of one or several variables, a remarkable amount of mathematicians's concern has been given to develop their transformation formulas and summation identities. Here we aim at generalizing the following transformation formula for the Exton's triple hypergeometric series $X_{12}$ and $X_{17}$: $$(1+2z)^{-b}X_{17}\;\left(a,b,c_3;\;c_1,c_2,2c_3;\;x,{\frac{y}{1+2z}},{\frac{4z}{1+2z}}\right)\\{\hfill{53}}=X_{12}\;\left(a,b;\;c_1,c_2,c_3+{\frac{1}{2}};\;x,y,z^2\right).$$ The results are derived with the help of two general hypergeometric identities for the terminating $_2F_1(2)$ series which were very recently obtained by Kim et al. Four interesting results closely related to the Exton's transformation formula are also chosen, among ten, to be derived as special illustrative cases of our main findings. The results easily obtained in this paper are simple and (potentially) useful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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