Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.697-700
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2006
저수시 하천유량(Low Streamflow)의 추정은 하천의 수질관리, 용수공급계획, 댐 방류계획등의 수자원관리에 있어서 매우 중요한 부분이다. 이러한 중요성에 따라 Vogel과 Kroll (1989)은 저수시 하천유량을 추정하기 위한 여러 가지 확률분포함수를 제안하였다. 가장 흔히 제안되어지는 이변수 확률분포(Two-Parameter Distribution)로는 Lognormal 분포와 Weibull 분포가 있으며 이와 더불어 Three-Parameter Lognormal, Three-Parameter Weibull, Log Person Type Ⅲ 분포도 널리 사용되어진다. 그러나 이러한 여러 가지 확률 분포함수 중에서 가장 적절한 확률분포의 선택은 저수시 하천유량의 물리적인 측면과는 상관없이 주로 적합도(Gooness of Fit)에 기인된 통계치에 의해서만 결정되기도 하는데 이러한 경우 잘못된 가정을 받아들이는 확률이 높아짐에 따라 추정결과의 신뢰성(Reliability)을 감소시킬 수 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 Onoz와 Bayazit (2001)는 Recession Curve를 지수함수로 가정하고 최대 갈수 기간의 길이(Maximum Dry Period Length)의 확률에 대한 이론적인 결과치들을 사용하여 Weibull 분포의 특정한 경우에 해당되어지는 Power 분포를 유도하였으며 유도된 Power 분포의 매개변수를 추정하기 위하여 L-Moment 방법을 사용하였다. 또한 Onoz와 Bayazit (2001) 작은 유출량에서 확률분포와 잘 맞지 않는 경우 작은 유출량값에 작은 가중치를 부여하여 확률분포에 대한 영향을 줄이는 방법인 LL-Moment 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 낙동강 유역의 1번부터 5번 소유역에 대해 SSARR 모형을 이용하여 모의한 유출량을 이용하여 Weibull 분포, L-Moment방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포, LL-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다.
To achieve an optimal performance for a given problem, we need an integrative process of the parameter optimization via learning and the structure optimization via model selection. In this paper, we propose an efficient optimization method for improving generalization performance by considering the property of each sub-method and by combining them with common theoretical properties. First, weight parameters are optimized by natural gradient teaming with adaptive regularization, which uses a diverse error function. Second, the network structure is optimized by eliminating unnecessary parameters with natural pruning. Through iterating these processes, candidate models are constructed and evaluated based on the Bayesian Information Criterion so that an optimal one is finally selected. Through computational experiments on benchmark problems, we confirm the weight parameter and structure optimization performance of the proposed method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.2
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pp.359-365
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2020
Sasang Constitution data that were classified by the QSCCII (Questionnaire for the Sasang Constitution Classification II) and artery pulse waves of Chon, Guan, and Chuck data measured using an electronic manometer, were obtained from 732 subjects who visited an oriental hospital. The pulse width, peak height, and number of peaks were extracted from the pulse waves as feature variables. Validity and reliability analyses were performed to obtain the feature variables. The feature variables with high validity and reliability were selected as the discriminant variables. The pulse wave data were divided into training and predicting samples by applying a fivefold cross-validation technique. Discriminant analysis was performed for the training sample, and discriminant functions were obtained. The discriminant functions were applied to the predicting sample and the Sasang Constitution was predicted. The accuracy of prediction was estimated by comparing the predicted Sasang Constitution and that obtained by QSCCII. The accuracy of the predicted Sasang Constitution before (after) age and sex calibration was 73.6 % (70.4 %), 68.4 % (84.2 %), and 74.2 % (67.7 %) for Taeumin, Soumin, and Soyangin, respectively, and 72.5 % (73.8 %) in total.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.1
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pp.53-62
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2010
This paper introduces a classification algorithm which can be applied to a learning problem with incomplete data sets, missing variable values or a class value. This algorithm uses a data expansion method which utilizes weighted values and probability techniques. It operates by extending a classifier which are considered to be in the optimal projection plane based on Fisher's formula. To do this, some equations are derived from the procedure to be applied to the data expansion. To evaluate the performance of the proposed algorithm, results of different measurements are iteratively compared by choosing one variable in the data set and then modifying the rate of missing and non-missing values in this selected variable. And objective evaluation of data sets can be achieved by comparing, the result of a data set with non-missing variable with that of C4.5 which is a known knowledge acquisition tool in machine learning.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.5
no.6
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pp.37-46
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2001
In this research, a controller design method based on optimization is proposed that can satisfy constraints on maximum responses of building structures subject to around excitation modeled by partially stochastic process. The class of controllers to be optimized is restricted to LQR. Weighting matrix on controlled outputs is used as design variable. Objective function, constraint functions and their gradients are computed by the parameterization of control gain with Riccati matrix. Full state feedback controllers designed by proposed optimization method satisfy various design objectives and their necessary maximum control forces are computed for the production of actuator. LQG controllers composed of Kalman filter and LQR designed by proposed method perform well with little deterioration. So it is possible to design output feedback controllers satisfying constraints on various maximum responses of structures.
교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.
This study directly analyzes the wage distributions rather than indirectly looking at a few of their moments. It also investigates wage distributions using various descriptive and semi-parametric methods. The wage distributions of Korean manufacturing industries can in general be represented by three distinct forms, underdeveloped, advanced and the medium of the two. The discrepancies in these distribution forms are explained by differences in the labor-type distributions and their weights in the composition of wage distribution forms, and further clarified through various descriptive statistics based on them. However, the descriptive statistical analysis has a limit in that it shows mixed outcomes of different categoric variables. Then, this problem is resolved by applying a semi-parametric estimation of hazard function and the marginal effect evaluations of variable changes on estimated distributions not on the function. As a result of this marginal analysis, the common features and differences of categoric variables and their intensities of effects on distributions are revealed.
The universality of the quasi-linear relation between the order parameter S and the normalized birefringence ${\Delta}n_{rel}$, $S=(1+a){\Delta}n_{rel}-a{\Delta}n^2_{rel}$ is confirmed. It is verified that the refractive index of liquid crystals distributed with regular polyhedral symmetry is isotropic and it is given as $\frac{1}{n^2_{av}}=\frac{1}{3}\(\frac{1}{n^2_e}+\frac{2}{n^2_o}\){\cdot}S$ and ${\Delta}n_{rel}$ of angular weighted liquid crystals that are initially distributed with regular polyhedral symmetry, are numerically calculated. Also ${\Delta}n_{rel}$ and S of liquid crystals that are conically distributed, keeping the rotational symmetry about z-axis are calculated as the apex angle of the cone is varied. Based on these calculated results, it is confirmed that the quasi-linear relation between S and ${\Delta}n_{rel}$ is universal, independent of the details of the distribution function.
When the multicollinearity presents in the standard linear regression model, ridge regression might be used to mitigate the effects of collinearity. As the prediction-oriented criterion, the integrated mean sqare error criterion $J_w(k)$ was introduced by Lim, Choi & Park(1980). By noting the equivalent relationship between the $C_k$ criterion and $J_w(k)$ with a special choice of weight function $W(x)$, we propose a more reasonable selection rule of k w.r.t. the $C_k$ criterion than that given in Myers(1986). Next, to find the $\beta(k)$ which behaves reasonably well w.r.t. competing criteria, we adopt the minimax principle in the sense of maximizing the worst relative efficiency of k among competing criteria.
The present study examined whether the relation between relative handgrip strength and cognitive function varied by paid employment status and participation of social activities among Korean older adults. A total of 3,376 Korean adults aged 65 or older were drawn from the 2016 Korean Longitudinal Study of Ageing (KLoSA). Weighted hierarchical regression analyses were conducted to examine moderating effects of paid employment status and social activities on the relation between relative handgrip strength and cognitive function. After adjusting for covariates, results show that relative handgrip strength has a positive association with cognitive function. Both paid employment status and social activities have positive associations with cognitive function and moderate the relationship between relative handgrip strength and cognitive function. These significant moderating effects show that participating in paid employment and social activities buffer against the effect of lower handgrip strength on cognitive function. Findings from the present study highlight the significant role of active aging in older adults'cognitive function. Implications are discussed in a cultural context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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