KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.2
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pp.113-121
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2021
The occurrence mechanisms of heatwave have been conventionally studied at a synoptic scale. However, the implications of precedent droughts on the following up heatwave occurrences have not been elucidated and are important to address the complex causal mechanisms of heatwaves. Therefore, this study evaluated the causality and implication of the seasonally antecedent droughts to summer heatwaves that occurred for 46 years since 1974 using partial least squares-structural equation modeling (PLS-SEM). The resulting contribution of winter (spring and summer) droughts to summer heatwaves for Seoul-Gyeonggi, Gangwon, and Chungcheong provinces were 37 % (29 % and 22 %), 21 % (18 % and 29 %), and 17 % (8 % and 38 %), respectively. This is due to the regional variability of seasonal drought impacts. Furthermore, Gangwon and Chungcheong provinces, which have a higher level of impacts of summer droughts to summer heatwaves, are more likely to be exposed to the compound drought-heatwave damages compared to Seoul-Gyeonggi province, which has relatively a low-level impact of summer drought.
This paper discusses how to get the sums of squares due to treatment factors when Type I Analysis is used by projections for the analysis of data under the assumption of a two-way ANOVA model. The suggested method does not need to calculate the residual sums of squares for the calculation of sums of squares. There-fore, the calculation is easier and faster than classical ANOVA methods. It also discusses how eigenvectors and eigenvalues of the projection matrices can be used to get the calculation of sums of squares. An example is given to illustrate the calculation procedure by projections for unbalanced data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.2
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pp.327-344
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2007
Ridge partial least squares regression (RPLS) is a regression method which can be obtained by combining ridge regression and partial least squares regression and is intended to provide better predictive ability and less sensitive to overfitting. In this paper, explicit expressions for the shrinkage factor of RPLS are developed. The structure of the shrinkage factor is explored and compared with those of other biased regression methods, such as ridge regression, principal component regression, ridge principal component regression, and partial least squares regression using a near infrared data set.
In this paper, we investigated the carbonization characteristics of lignin hydrochar prepared by hydrothermal carbonization and established a model for predicting the carbonization degree using near-infrared spectroscopy and partial least squares regression. The carbon content of the hydrothermally carbonized lignin at the temperature of 200 ℃ was higher by approximately 3 wt% than that of the untreated sample, and the carbon content tended to gradually increase as the heating time increased. Hydrothermal carbonization made lignin more carbon-intensive and more homogeneous by eliminating the microparticles. The discriminant and predictive models using near-infrared spectroscopy and partial least squares regression approppriately determined whether hydrothermal carbonization has been applied and predicted the carbon content of hydrothermal carbonized lignin with high accuracy. In this study, we confirmed that we can quickly and nondestructively predict the carbonization characteristics of lignin hydrochar manufactured by hydrothermal carbonization using a partial least squares regression model combined with near-infrared spectroscopy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.7
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pp.1681-1685
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2014
The visual quality of medical image is an important factor for diagnosis accuracy. Therefore, the methods to improve the quality of medical image have studied. Among them, frequency domain filter is very powerful method to impove the visual quality of image. In this paper, the X-ray medical image using optimized high-pass filter was improved edges. The result image was improved edge and contrast of flat area using optimized high frequency emphasis filter. At last, the result image is to minimize the noise using the minimum mean square error(MMSE) filter. As a result, the proposed method has enhanced contrast and edge of the image in the contrast of existing filters, with the noise canceling effect.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.4
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pp.1169-1180
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2006
Partial least squares regression (PLS) is a biased, non-least squares regression method and is an alternative to the ordinary least squares regression (OLS) when predictors are highly collinear or predictors outnumber observations. One way to understand the properties of biased regression methods is to know how the estimators shrink the OLS estimator. In this paper, we introduce an expression for the shrinkage factor of PLS and develop a new shrinkage expression, and then prove the equivalence of the two representations. We use two near-infrared (NIR) data sets to show general behavior of the shrinkage and in particular for what eigendirections PLS expands the OLS coefficients.
In the third phase of the response surface methods, the first-order model is assumed and the curvature of the response surface is checked with a fractional factorial design augmented by centre runs. We further assume that a true model is a quadratic polynomial. To choose an optimal design, Box and Draper(1959) suggested the use of an average mean squared error (AMSE), an average of MSE of y(x) over the region of interest R. The AMSE can be partitioned into the average prediction variance (APV) and average squared bias (ASB). Since AMSE is a function of design moments, region moments and a standardized vector of parameters, it is not possible to select the design that minimizes AMSE. As a practical alternative, Box and Draper(1959) proposed minimum bias design which minimize ASB and showed that factorial design points are shrunk toward the origin for a minimum bias design. In this paper we propose a robust AMSE design which maximizes the minimum efficiency of the design with respect to a standardized vector of parameters.
China has become the group of two (G2) in almost fields including the scientific technology following the economic growth and joining the WTO in 2001. The main reason is that the government had strong intention for the industrialization of the scientific technology and connected the scientific technology and the economy. Typically, for analyzing the cause of the meteoric rise of China, the competitiveness of the scientific technology was analyzed by the entire score of the nation. However, in the case of China, there are differences in the pattern of the development between the eastern, central, and western province. Also, the industrialization and the competitiveness of the scientific technology are difference because each province established the decentralization of power. Therefore, it is more meaningful to analyze the main factors of Chinese economic growth on a province unit. In this study, therefore, we analyzed the competitive of R&D in China by 124 indexes in 31 areas. The data was analyzed by Partial least squares regression analysis. In conclusion, the scale of the area and the ability of R&D of the company are very important factors for total amount of production in the area. And the journals, patents, the transfer of technical know-how and the investment of R&D are main factors of the amount of export on the high-tech product. According to these results, the factors which make the difference in the industrialization and the competitiveness of the scientific technology in China were analyzed. Finally, it will be helpful to establish the policy for the development of the industrialization and the scientific technology in Korea.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.59-62
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2009
유체-고체 상호작용(FSI)은 산업전반에서 꼭 필요한 분야이면서도 쉽게 접근하기가 어려운 전산역학 분야의 난제 중 하나이다. 유체-고체 상호작용의 전산해석에서 유체와 고체 사이의 불일치 격자망을 어떻게 처리하는가는 매우 어렵고 민감한 부분이 된다. 운동학적 연속성과 계면을 따른 응력의 평형을 추적하기 위해 유체와 고체의 계면에서는 각각의 영역에서 해석된 물리량들을 다른 영역으로 정확히 전달해야 하는데 대부분의 유체-고체 상호작용의 문제들은 불일치 격자를 가지고 있기 때문에 불일치 격자망을 효과적으로 처리하는 수단이 필요하다. 그래서 넓은 분야에 걸쳐 적용 가능한 유체 고체 상호작용 문제에 대한 효과적인 해석방법의 제안이 큰 의미를 갖는다고 생각한다. 따라서 본 연구에서는 유체-고체 계면의 운동을 이동최소제곱 기반의 변절점 요소를 사용하여 모사함으로써 2차원 유체-고체의 상호작용(FSI)을 위한 새로운 접근방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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