This study aims at evaluating the impact of network formation variables and found to have positive impact on the economic performance and growth of the enterprises. The calucation of the weighted scores of networking statements brought some affirmative results to influence the performance of the enterprises. Through multiple regression and logistic regression models it is identified that network formation variables like service receiving status, consultation of the family, other business dummy and attendance in fair have some significant positive impact both on the growth and performance of the enterprises. In addition to above variables, from the set of enterprise characteristics natural logarithm of the market value of total assets and from the entrepreneurs' characteristics set of variables, schooling year and squared value of the experience have been found to have significant positive impact. Finally, it is concluded in the study that to enhance the performance and growth of the enterprises, government and policy rlated organizations need to consider important variables that have positive impact in supplying the entrepreneurial resources especially, developing the net-working relationship.
In this paper, a framework for power allocation of downlink transmissions in orthogonal frequency division multiple access-based decode-and-forward cellular relay networks is investigated. We consider a system with a single base station communicating with multiple users assisted by multiple relays. The relays have limited power which must be divided among the users they support in order to maximize the data rate of the whole network. Advanced power allocation schemes are crucial for such networks. The optimal relay power allocation which maximizes the data rate is proposed as an upper bound, by finding the optimal power requirement for each user based on knapsack problem formulation. Then by considering the fairness, a new relay power allocation scheme, called weighted-based scheme, is proposed. Finally, an efficient power reallocation scheme is proposed to efficiently utilize the power and improve the data rate of the network. Simulation results demonstrate that the proposed power allocation schemes can significantly improve the data rate of the network compared to the traditional scheme.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1225-1239
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2016
We investigate pediatric tumor incidence data collected by the Florida Association for Pediatric Tumor program using various models commonly used in disease mapping analysis. Particularly, we consider Poisson normal models with various conditional autoregressive structure for spatial dependence, a zero-in ated component to capture excess zero counts and a spatio-temporal model to capture spatial and temporal dependence, together. We found that intrinsic conditional autoregressive model provides the smallest Deviance Information Criterion (DIC) among the models when only spatial dependence is considered. On the other hand, adding an autoregressive structure over time decreases DIC over the model without time dependence component. We adopt weighted ranks squared error loss to identify high risk regions which provides similar results with other researchers who have worked on the same data set (e.g. Zhang et al., 2014; Wang and Rodriguez, 2014). Our results, thus, provide additional statistical support on those identied high risk regions discovered by the other researchers.
Faults detection and containment requirements are typically allocated from a top-level specification as a percentage of total faults detection and containment, weighted by failure rate. This faults detection and containments are called as a fault coverage. The fault coverage requirements are typically allocated identically to all units in the system, without regard to complexity, cost of implementation or failure rate for each units. In this paper a simple methodology and mathematical model to support the allocation of system fault coverage rates to lower-level units by considering the inherent differences in reliability is presented. The models are formed as a form of constrained optimization. The objectives and constraints are modeled as a linear form and this problems are solved by linear programming. It is identified by simulation that the proposed solving methods for these problems are effective to such requirement allocating.
The Analytic Hierarchy Process (AHP) is well suited to group decision making and offers numerous benefits as a synthesizing mechanism in group decisions. To date, the majority of AHP applications have been in group settings. One reason for this may be that groups often have an advantage over individual when there exists a significant difference between the importance of quality in the decision and the importance of time in which to obtain the decision. Another reason may be the best alternative is selected by comparing alternative solutions, testing against selected criteria, a task ideally suited for AHP. In general, aggregation methods employed in group AHP can be largely classified into two methods: geometric mean method and (weighted) arithmetic mean method. In a situation where there do not exist clear guidelines for selection between them, two methods do not always guarantee the same group decision result. We propose a simulation approach for building group consensus without efforts to make point estimates from individual diverse preference judgments, displaying possible disagreements as is natural in group members'different viewpoints.
인터넷의 급속한 성장과 더불어 많은 정보와 데이터들을 인터넷을 통하여 얻을 수 있게 되었으며 많은 단체들이 문서들을 웹을 통하여 이용 가능하게 만들고 있다. 이에 따라 다양한 정보와 데이터를 효과적으로 분류하고 검색하는 문서 분류 (Document Classification)에 대한 알고리즘이 다양한 분야에서 널리 연구되어 왔으며 본 논문에서 초점을 두고 있는 전자 도서관 (Digital Library) 분야에서도 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 기존의 전자 도서관의 문서 분류 알고리즘들은 문서들의 각 단락의 비중을 고려하지 않은 채 단어들의 발생 빈도에 초점을 두어 많은 잡음 단어 (Noise Term)를 포함하고 그로 인하여 분류 성능이 떨어졌다. 본 논문에서는 문서 단락의 중요도에 따라 다른 .가중치를 부여하여 단어 지지도 (Term Support)가 높은 단어들을 추출하고 그 단어들로 연관 규칙 (Association Rules)을 이용하여 분류 규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 문서 분류에 널리 쓰이는 나이브 베이지안 분류자 (Na$\square$ve Bayesian Classifier) 및 기존의 단순 연관 규칙 분류자 (Associative Classifier)와 비교 평가하였다. 그 결과, 각 가중치가 부여된 연관 규칙 분류 방법이 나이브 베이지안 분류 방법과 단순 연관 규칙 분류 방법보다 높은 성능을 보였다.
This paper proposes a novel appoach which can assess the system technical maturity for use in Defense R&D Program reviews. As the weapon systems become more complicated, the success and effectiveness of R&D outcome heavily depend on the application and tailoring of systems engineering process and methods. It is a difficult task to assess the system readiness level(SRL) of the system being developed. A system-focused approach for managing weapon systems development and making effective and efficient decisions during the development lifecycle is critical to ensure the success of the program. The proposed weighted average SRL can facilitate the system technical maturity assessment without expending heavy work load.
According to the fast growth of information on the Internet, it is becoming increasingly difficult to find and organize useful information. To reduce information overload, it needs to exploit automatic text classification for handling enormous documents. Support Vector Machine (SVM) is a model that is calculated as a weighted sum of kernel function outputs. This paper describes a document classifier for web documents in the fields of Information Technology and uses SVM to learn a model, which is constructed from the training sets and its representative terms. The basic idea is to exploit the representative terms meaning distribution in coherent thematic texts of each category by simple statistics methods. Vector-space model is applied to represent documents in the categories by using feature selection scheme based on TFiDF. We apply a category factor which represents effects in category of any term to the feature selection. Experiments show the results of categorization and the correlation of vector length.
컴포넌트의 효율적인 검색은 컴포넌트에 기반한 소프트웨어 개발에 필수적이다. 패싯 방식은 컴포넌트 검색 방법의 하나로 많은 연구의 대상이다. 이 논문에서 여러 개의 패싯값에 대한 논리 부정 검색에 사용되는 가중치 신경 접속 행렬을 효율적으로 만드는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용하여 연산에 드는 복잡도를 향상할 수 있다. 또한 여러 개의 서로 다른 패싯을 사용하는 경우 이에 대한 논리적인 검색이 가능하도록 새로운 연산 방법을 제안하다.
Different samples can have different effects on learning support vector machine (SVM) classifiers. To rebalance an imbalanced dataset, it is reasonable to reduce non-informative samples and add informative samples for learning classifiers. Safe sample screening can identify a part of non-informative samples and retain informative samples. This study developed a resampling algorithm for Rebalancing imbalanced data using Safe Sample Screening (Re-SSS), which is composed of selecting Informative Samples (Re-SSS-IS) and rebalancing via a Weighted SMOTE (Re-SSS-WSMOTE). The Re-SSS-IS selects informative samples from the majority class, and determines a suitable regularization parameter for SVM, while the Re-SSS-WSMOTE generates informative minority samples. Both Re-SSS-IS and Re-SSS-WSMOTE are based on safe sampling screening. The experimental results show that Re-SSS can effectively improve the classification performance of imbalanced classification problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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