Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.235-245
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1996
확률변수 (X,Y)가 이변량 정규분포를 따르는 경우, 모상관계수 ${\rho}$에 관한 여러 가설들 중에서 $H_{0}:{\rho}={\rho}_{0}$인 경우에는 알려진 분포를 이용한 통계적 추론을 하기가 어렵다. 이러한 경우 Fisher에 의해 제안된 Z-변환을 이용한 근사적 검정법이 사용되어 오고 있으나 근사적인 방법이기 때문에 주어진 표본의 크기가 충분히 많지 않은 경우에는 적용에 무리가 있을 수 있다. 그래서 본 논문에서는 먼저 표본 상관계수 R의 분포를 모의실험을 통하여 직접 구하여 검정한 정확 검정법과, 붙스트랩(bootstrap) 방법을 이용하여 구한 붙스트랩 검정법을 제시하고, Fisher의 방법의 효율성과 실제성을 검토하고 제시된 방법들과 서로 비교하고자 한다.
Since containment building is the major shielding structure to ensure safety of nuclear power plant, the structural behavior and ultimate pressure capacity of containments must be studied in depth. This paper addresses ambiguous issue of determining free-field position for liner failure by suggesting an expanded free-field region and comparing internal pressure capacities obtained by test data, conservative assumption and suggested free-field region. For this purpose, a practical approach to determine the free-field position for the evaluation of liner tearing is carried out. The maximum principal strain histories versus internal pressure capacities among different free-field positions at various azimuths and elevations are compared with those at the equipment hatch as a conservative assumption. The comparison shows that there are considerable differences in the internal pressure capacity at liner failure within the expanded free-field region compared to the vicinity of the equipment hatch. Additionally, this study proposes an approximate correlation with conservative factors by considering the expanded free-field ranges and material characteristics to determine realistic failure criteria for liner. The applicability of the proposed correlation is demonstrated by comparing the internal pressure capacities of full-scale containment buildings following liner failure criteria according to RG 1.216 and an approximate correlation.
This paper proposes an approximate LCA methodology fur the conceptual design stage by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes Into impact driver (ID) index. The relationship Is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then an artificial neural network model is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design stage. The training is generalized by using identified product attributes for an ID In a group as well as another product attributes for another IDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give an approximate LCA results for design concepts.
We studied how linear and nonlinear heart rate dynamics differ between normal fetuses and uncomplicated small-forgestational age (SGA) fetuses, aged 32-40 weeks' gestation. We analyzed each fetal heart rate time series for 20 min and quantified the complexity (nonlinear dynamics) of each fetal heart rate (FHR) time series by approximate entropy (ApEn) and correlation dimension (CD). The linear dynamics were analyzed by canonical correlation analysis (CCA). The ApEn and CD of the uncomplicated SGA fetuses were significantly lower than that of the normal fetuses in all three gestational periods (32-34, 35-37, 38-40 weeks). Canonical correlation ensemble in SGA fetuses is slightly higher than normal ones in all three gestational periods, especially at 35-37 weeks. Irregularity and complexity of the heart rate dynamics of SGA fetuses are lower than that of normal ones. Also, canonical ensemble in SGA fetuses is higher than in normal ones, suggesting that the FHR control system has multiple complex interactions. Along with the clear difference between the two groups' non-linear chaotic dynamics in FHR patterns, we clarified the hidden subtle differences in linearity (e.g. canonical ensemble). The decrease in non-linear dynamics may contribute to the increase in linear dynamics. The present statistical methodology can be readily and routinely utilized in Obstetrics and Gynecologic fields.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making for the product concepts, and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA for a various range of design concepts need a new approach for the environmental analysis. This paper explores a new approximate LCA methodology for the product concepts by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into environmental impact driver (EID) index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then, a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for newly designed products. The training is generalized by using product attributes for an EID in a group as well as another product attributes for the other EIDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used, and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines for the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making fer the conceptual product design and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and its benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA fur a various range of design concepts need the new approach fer the environmental analysis. This paper suggests a novel approximate LCA methodology for the conceptual design stage by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into impact driver index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for new design products. The training is generalized by using product attributes for an ID in a group as well as another product attributes for another IDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines fer the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
First-order Gauss-Marker신호가 delta변조기에 즉가되어 granular잡음이 발생될 경우에 신호대잡음화의 표시식을 구하고, 또한 근사식에 관하여 고찰하였다. 입력신호의 adjacent correlation값과 local decoder의 prediction coefficient값간의 차에 비하여 adjacent correlation값이 클 경우에는, 입력신호와 오차신호간의 cross covariance값이 징소하므로 간단한 근사식으로 나타내었다. 이 경우에 임의의 adjacent correlation값에 대하여 적용될 수 있는 근사식을 나타내었다.
For scaling of the gradient of misfit function, we develop a new pseudo-Hessian matrix constructed by combining amplitude field and pseudo-Hessian matrix. Since pseudo- Hessian matrix neglects the calculation of the zero-lag auto-correlation of impulse responses in the approximate Hessian matrix, the pseudo-Hessian matrix has a limitation to scale the gradient of misfit function compared to the approximate Hessian matrix. To validate the new pseudo- Hessian matrix, we perform frequency-domain elastic full waveform inversion using this Hessian matrix. By synthetic experiments, we show that the new pseudo-Hessian matrix can give better convergence to the true model than the old one does. Furthermore, since the amplitude fields are intrinsically obtained in forward modeling procedure, we do not have to pay any extra cost to compute the new pseudo-Hessian. We think that the new pseudo-Hessian matrix can be used as an alternative of the approximate Hessian matrix of the Gauss-Newton method.
For VBR video traffic, Motion-Picture Experts Group(MPEG) coding algorithm was adopted as the standard coding algorithm by International Telecommunication Union(ITU). In this paper, we propose a traffic model of an MPEG coded video traffic in frame level and cell level, and develop an approximate model for evaluating performance of a ATM multiplexer with homogeneous MPEG video sources by considering burst-level variation of aggregated traffics. For homogeneous MPEG video traffics which are frame-synchronized, the performance of the ATM multiplexer is influenced by source correlation at the multiplexing time. When sources are highly correlated, we decompose the aggregated cell streams by the frame-type and model multiplexing process during a frame time as n*D/D/1/K queueing model and suggest an approximate method for obtaining CLP of the ATM multiplexer. In the case that sources are highly correlated, the solution has the meaning of the upper bounds of performance of the ATM multiplexer. For the verification of our model, we compare the solution of our model with simulation resets. As the number of sources increases. The CLP obtained from our model approaches to simulation results, and gives upper bounds of simulation results.
This paper proposes an algorithm to improve the correlation between giga-hertz transverse electromagnetic (GTEM) cell and open area test site (OATS). It is based on the dipole modeling process of an unknown source object in a GTEM cell and on the evaluation of the approximate far field equations correlated with measured GTEM powers at output port of the GTEM cell. In this algorithm, the relative phase differences between dipole moments play an important part in modeling the test object as a set of dipoles and offer stable calculation of emission values. The radiated emission test using this algorithm requires fifteen orientations of equipment under test, but the increased orientations as compared with the previous method have little effect on the time needed for testing. Radiation from a notebook computer has been tested for statistical analysis of the correlation between GTEM data and OATS data. The emission test results of the notebook computer show that the mean, the standard deviation, and the correlation coefficient are -0.62, 1.99, and +0.85, respectively. These figures indicate that this algorithm provides improved accuracy in the measurement of electromagnetic emissions over the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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