Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.3
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pp.831-844
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2008
Since cooperatives consist of many distinct members in the management environment and characteristics, it is necessary to make similar cooperatives into a few groups for the effective risk management of cooperatives' mutuality bank. This paper is a priori research for suggesting a guidance for effective risk management of cooperatives with different management strategy. For such purpose, we propose a way to group the members of cooperative's mutuality bank. The 30 continuous variables which is relative to cooperatives' management status are considered and six factors are extracted from those variables through factor analysis with empirical consideration to avoid wrong grouping and to enhance the practical interpretation. Based on extracted six factors and additional 3 categorical variables, six representative groups are derived by the two step clustering analysis. These findings are useful to execute a discriminatory risk management and other management strategy for a mutuality bank and others.
Clustering methods essentially take a two-step approach; extracting feature vectors for dimensionality reduction and then employing clustering algorithm on the extracted feature vectors. However, for clustering images, the traditional clustering methods such as stacked auto-encoder based k-means are not effective since they tend to ignore the local information. In this paper, we propose a method first to effectively reduce data dimensionality using convolutional auto-encoder to capture and reflect the local information and then to accurately cluster similar data samples by using a hierarchical clustering approach. The experimental results confirm that the clustering results are improved by using the proposed model in terms of clustering accuracy and normalized mutual information.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.288-291
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2010
본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 산정하고 지역빈도해석을 적용하기 위하여 한강유역에 대하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분은 군집분석 방법인 Ward 방법, 평균연결법, Fuzzy-c means 방법, Two-Step 방법을 적용하였으며 군집분석을 수행하기 위해서 한강유역의 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 그 중 Fuzzy-c means 방법을 이용한 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 모든 지속기간에 대하여 적합성 척도를 산정한 결과 GLO 분포형이 적정분포형으로 나타났으며, 지역빈도해석 방법인 지수홍수법을 이용하여 산정한 확률강우량과 지점빈도해석으로 산정한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.
The ascomycete fungus Cordyceps militaris infects lepidopteran larvae and pupae and forms characteristic fruiting bodies. Owing to its immune-enhancing effects, the fungus has been used as a medicine. For industrial application, this fungus can be grown on geminated soybeans as an alternative protein source. In our study, we performed a comprehensive transcriptomic analysis to identify core gene sets during C. militaris cultivation on germinated soybeans. RNA-Seq technology was applied to the fungal cultures at seven-time points (2, 4, and 7-day and 2, 3, 5, 7-week old cultures) to investigate the global transcriptomic change. We conducted a time-series analysis using a two-step regression strategy and chose 1460 significant genes and assigned them into five clusters. Characterization of each cluster based on Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes databases revealed that transcription profiles changed after two weeks of incubation. Gene mapping of cordycepin biosynthesis and isoflavone modification pathways also confirmed that gene expression in the early stage of GSC cultivation is important for these metabolic pathways. Our transcriptomic analysis and selected genes provided a comprehensive molecular basis for the cultivation of C. militaris on germinated soybeans.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.6
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pp.1214-1221
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2007
Ad-hoc network is soft wireless communication network that is consisted of mobile node and clusters without helping of infrastructure. We propose a new ad hoc multicast routing protocol for based on the ontology scheme called inference network. Ontology knowledge-based is one of the structure of context-aware. Proposed structure is consisted of context awareness parameters as like distance between each nodes. The proposed architecture performs two types of routing discovery. One is Flooding Discovery Routing(FDR) for comparing analysis step and Local Discovery Routing(LDR) to compose path of node forecast(preservation) step from node's state value. The inference network structure of proposed RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol) adopts a tree structure to enhance an efficient packet in various environment between mobile node. We will have developed an algorithm that will desist multi-hierarchy Layered networks to simulate a desired system.
The purpose of this study was to investigate differences in the perception and attitudes of middle school students toward food safety between those who possess high behavioral intentions to prevent contracting a foodborne illness and those who do not. The survey collected 871 usable data from several middle schools in Seoul, Korea in July 2007. Using six behavioral intention measurement items, a two-step cluster analysis approach was conducted resulting in a strong intention group and a weak intention group. Perception and attitudes toward foods safety were different between the two groups. Students with strong behavioral intentions to prevent foodborne illness tended to possess a stronger perception and attitude toward various food safety issues. Students with strong intentions were more certain of consumer's right to purchase safe foods, more concerned about foodborne illness and food safety, believed that the government should put more efforts toward establishing a safe food chain, possess more distrust for food suppliers, were more aware of specific foodborne illness pathogens, had more food safety education/training, and washed their hands more frequently than those with less strong intentions. No significant differences were found between the groups but,overall, chemical residues and food additives were perceived as more harmful and more serious food safety issues than those of foodborne illness pathogens despite that microorganisms are the main cause of foodborne illness outbreaks in schools. Participants seemed to underestimate the importance of temperature control for preventing foodborne outbreaks. Several implications and suggestions on how to improve the behavioral intentions of middle school students to prevent possible foodborne illness were provided.
This study used the multistage hierarchical clustering image classification to analyze the satellite images for the land-cover types of an area in the Korean peninsula. The multistage algorithm consists of two stages. The first stage performs region-growing segmentation by employing a hierarchical clustering procedure with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous, and finally the whole image space is segmented into sub-regions where adjacent regions have different physical properties. Without spatial constraints for merging, the second stage clusters the segments resulting from the previous stage. The image classification of hierarchical clustering, which merges step-by step two small groups into one large one based on the hierarchical structure of digital imagery, generates a hierarchical tree of the relation between the classified regions. The experimental results show that the hierarchical tree has the detailed information on the hierarchical structure of land-use and more detailed spectral information is required for the correct analysis of land-cover types.
A edible mushroom, Hypsizygus marmoreus is commercially cultivated in Northeast Asia. Japan's annual production is 110,000ton or more. Since 2002, cultivation is expanded in Korea. To investigate the morphological, cultural and microscopic characteristics of Hypsizygus marmoreus, 109 isolates were collected from Korea and other countries. Clamp connection, chlamydospore and arthrospore were present in all tested isolates of H. marmoreus except HYM-002 and HYM-004. Also pilealtrama, gilltrama, basidia, basidiospore and cystidia of fruiting body were no difference among the isolates in the present investigation. Morphological characteristics of fruiting body was that color of pileus was brown and white, irregular as marble, the average size 12~22mm and stipes was $46{\sim}91{\times}6{\sim}10mm$. Isolates HYM-031, HYM-047 and HYM-109 formed grayish-brown pileus with a faint pattern. Molecular analysis with RAPD and ITS rDNA sequence analysis were also performed to check the genetic relationships among H. marmoreus isolates. Based on the RAPD analysis using the URP-PCR, all isolates of H. marmoreus were clustered into large 3 groups but more than 90% showed high similarity. In addition, morphological and geographical differences have been classified as an independent cluster. The brown and white strains enclosed in same cluster. So genetically no significance difference was observed between these two strains. ITS gene sequences of 16 selected isolates which were 640 bp long, were aligned and compared. The similarity in ITS sequence was 94.8 to 99.1% among tested isolates and the H. marmoreus isolates in GeneBank. In conclusion the tested isolates were H. marmoreus. Morphological and molecular observations proved that all tested isolates were belonging to H. marmoreus. For the stable artificial cultivation, composition of optimum media, mature period and light condition were established. Optimal formula of artificial cultivation medium was Douglas sawdust: corn cob: soybean meal: wheat bran = 40:30:15:15. In addition, 7% rice bran and 3% yellow sucrose was the most effective composition for spawn's liquid medium. For the maturation of the isolates was favorable for growing for 20 to 30 days at $25^{\circ}C$ and the LED lights in mixture of white and blue was good for growth period. For effective growth, the temperature, humidity and aeration control in every step was important.
Kim, Young Sun;Kwon, Oh Jun;Kim, Ki Sik;Rhee, Kyung Yong
Safety and Health at Work
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v.3
no.4
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pp.278-286
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2012
Objectives: Authors investigated the pattern of the rate of occupational injuries and illnesses (ROII) at the level of enterprises in order to build a network for exchange of experience and knowledge, which would contribute to workers' safety and health through safety climate of workplace. Methods: Occupational accidents were analyzed at the manufacturing work site unit. A two step clustering process for the past patterns regarding the ROII from 2001 to 2009 was investigated. The ROII patterns were categorized based on regression analysis and the patterns were further divided according to the subtle changes with Mahalanobis distance and Ward's linkage. Results: The first clustering of ROII through regression analysis showed 5 different functions; 29 work sites of the linear function, 50 sites of the quadratic function, 95 sites of the logarithm function, 62 sites of the exponential function, and 54 sites of the sine function. Fourteen clusters were created in the second clustering. There were 3 clusters in each function categorized in the first clustering except for sine function. Each cluster consisted of the work sites with similar ROII patterns, which had unique characteristics. Conclusion: The five different patterns of ROII suggest that tailored management activities should be applied to every work site. Based on these differences, the authors selected exemplary work sites and built a network to help the work sites to share information on safety climate and accident prevention measures. The causes of different patterns of ROII, building network and evaluation of this management model should be evaluated as future researches.
Until now, various educational budgets, facilities, and programs have been put into school education, but the results have not been clearly evaluated. This study presents a model to analyze the effectiveness of educational support for students in high schools across the country. In this model, we first use EM cluster analysis to make clusters with similar inputs for school operation, and then calculate the relative efficiency in each cluster by using Network DEA analysis. The Network DEA analysis has a two-stage structure where the first stage uses six inputs in terms of school infrastructure to generate outputs such as the number of academic persistence. In the Network DEA analysis, the second stage uses 10 inputs in terms of school programs to generate outputs such as the number of enrollees to higher learning and the number of employees and per capita usage of library as the connection variable. Based on the efficiency analysis results, Tier analysis is performed by applying the Euclidean distance to select targets for benchmarking. In this study, we applied the model to analyze the efficiency of educational support by collecting data regarding student education support in general and vocational high school nationwide. The stepwise benchmarking method proposed that the target be selected for efficiency improvement step by step, taking into account inefficient school elements to complement the problem of the choice of benchmarking targets. Based on this study, it is expected that schools with low efficiency of educational support for students will be used as basic data for stepwise benchmarking for efficient operation of educational support for students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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