기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모텔의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다. 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다.
Uncertainty introduced by a cross-correlation algorithm based on FFT has been investigated using PIV standard images. The standard images were generated by the Monte Carlo simulation method. Both bias and random errors from the velocity vector have been analyzed with regard to the particle diameter, displacement, and the number of particles. The uncertainty of velocity is evaluated based upon the IS0/IEC standard. As a result, a total error of $0.26\%$ is included in the PIV cross-correlation algorithm. In addition, the uncertainty budget is presented, where the effect of the above three variables is examined. According to the budget, the variation of the number of particles within the interrogation window mainly contributes to the combined standard uncertainty of the real measured velocity field when excluding the effect of errors by the experiments itself. Finally, the expanded uncertainty is found to be about $12\%$ at the $95\%$ confidence level.
Fonseca Junior, Joao Gari da Silva;Oozeki, Takashi;Ohtake, Hideaki;Takashima, Takumi;Kazuhiko, Ogimoto
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.1342-1348
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2015
The objective of this study is to propose a method to calculate prediction intervals for one-day-ahead hourly forecasts of photovoltaic power generation and to evaluate its performance. One year of data of two systems, representing contrasting examples of forecast’ accuracy, were used. The method is based on the maximum likelihood estimation, the similarity between the input data of future and past forecasts of photovoltaic power, and on an assumption about the distribution of the error of the forecasts. Two assumptions for the forecast error distribution were evaluated, a Laplacian and a Gaussian distribution assumption. The results show that the proposed method models well the photovoltaic power forecast error when the Laplacian distribution is used. For both systems and intervals calculated with 4 confidence levels, the intervals contained the true photovoltaic power generation in the amount near to the expected one.
ZAINURI, Zainuri;VIPHINDRARTIN, Sebastiana;WILANTARI, Regina Niken
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.1113-1119
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2021
This study aims to determine the impact of the news coverage of the COVID-19 pandemic on the composite stocks' movement (IHSG) in Indonesia. This study used secondary data of daily time series with an observation range of March 2020-June 2020. This study used three main variables, namely, COVID-19 news, the daily price of a composite stock market index (IHSG), and interest rate. This study clarifies pandemic news into two forms to facilitate quantitative analysis, namely, good news and bad news. Both pandemic news conditions, which have been clarified, are then processed into the index and reprocessed along with two other variables using vector autoregressive (VAR). The results showed that the good news have a dominant effect on developing the composite stock price index (IHSG) in Indonesia during the COVID-19 pandemic. Although the good news dominates the composite stock price index (IHSG) movement in Indonesia, the bad news must also be anticipated. By implementing a series of macroeconomic policies that follow the conditions of the composite stock price index (IHSG) movements on the stock exchange floor, the bad news response can decrease the potential for a decline in investor confidence, so that the financial system's macroeconomic stability is maintained.
Seokyeong Min;Tae Hun Cho;Soo Hyun Park;Sanghoon Han
감성과학
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제25권4호
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pp.63-76
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2022
Emotional labor, characterized by a dysfunctional type of emotional regulation called surface acting, has detrimental psychological consequences on employees, including depression and social anxiety. Because such disorders exhibit psychological characteristics manifested through brain activation, previous studies have succeeded in distinguishing individuals with depression and social anxiety from healthy controls using their functional connectivity characteristics. However, it has not been established whether the functional connectivity characteristics associated with emotional labor are distinguishable. Thus, we obtained resting-state fMRI data from participants in the emotion labor (EL) group and control (CTRL) group, and we subjected their whole-brain functional connectivity matrices to a linear support vector machine classifier. Our analysis revealed that the EL and CTRL groups could be successfully distinguished on the basis of individuals' connectivity patterns, and confidence in the classification was correlated with the scores on the depression and social anxiety scales. These results are expected to provide insight on the neurobiological characteristics of emotional labor and enable the sorting of employees undergoing adverse emotional labor utilizing neurobiological observations.
China is playing more predominant role in the liquefied natural gas (LNG) market worldwide and LNG import price is subject to various factors both at home and abroad. Nevertheless, previous studies rarely heed a multiple of factors. A time-varying parameter factor augmented vector auto-regression (TVP-FAVAR) model is adopted to discover the determinants of China's LNG import price and their dynamic impacts from January 2012 to December 2021. According to the findings, market fundamentals have a greater impact on the import price of natural gas in China than overall economic demand, financial considerations, and world oil prices. The primary determinants include domestic gas consumption, consumer confidence and other demand-side information. Then, there are diverse and time-varying spillover effects of the four common determinants on the volatility of China's LNG import price at different intervals and time nodes. The price volatility is more sensitive and long-lasting to domestic natural gas pricing reform than other negative shocks such as the Sino-US trade war and the COVID-19 pandemic. The results in this study further proves the importance of domestic natural gas market liberalization. China ought to do more to support the further marketization of natural gas prices while working harder to guarantee natural gas supplies.
목적: 복부압박장치를 적용한 정위적방사선치료 시 환자 호흡에 기인하는 내부종양용적의 동적변이 양상을 연구하고자 하였다. 대상 및 방법: 2012년 4월부터 2013년 4월까지 복부압박장치를 이용하여 정위적방사선치료를 받은 폐암 환자 20명(상엽 7명, 중엽 4명, 하엽 9명), 총 67건을 대상으로 하였다. 치료 자세의 변동과 호흡에 의해 움직이는 종양 위치 변동을 알아보기 위해 4차원 cone- beam CT (4D-CBCT)를 사용하여 좌표 이동 값을 얻었다. 각 부위별로 LR (좌우), SI (상하), AP (전후) 방향의 벡터의 95% 신뢰구간(95% Confidence interval, 95% CI), 최대값, 그리고 최소값을 통하여 비교하였으며 자세변동 보정 값과 호흡변동 보정 값 간의 피어슨 곱 상관계수를 통하여 일치도를 분석하였다. 결과: 호흡에 의한 종양용적의 각 부위별로 변동은 폐 상엽에서 1.8~2.9 mm, 중엽과 하엽에서 2.3~5.4 mm, 2.2~4.0 mm로 분석되었다(95%CI, P<0.001). 자세변동 보정 값과 호흡변동 보정 값 간의 일치도($R^2$)를 살펴보면 상엽은 LR방향, SI방향, AP 방향에서 각각 0.75, 0.68, 0.63으로 나타났고, 중엽은 각각 0.82, 0.51, 0.92로 나타났으며, 하엽은 각각 0.63, 0.50, 0.34로 나타났다. 결론: 폐암의 정위적방사선 치료 시 복부압박장치의 사용으로 폐에 위치하는 종양은 환자 호흡에 의해 각 부위별로 각기 다른 양상을 보였다. 따라서 치료 자세에 대한 보정뿐만 아니라 호흡에 의한 변동을 보정해야만 한다. 또한 이러한 각기 다른 동적변이로 인한 오차의 보정 시 4D-CBCT의 사용은 매우 유용한 것으로 사료된다.
시간이 흐름에 따라 데이터 분포가 변하거나 관심 개념이 달라질 수 있는 스트리밍 데이터 분석에서 개념 변화에 적응해 나갈 수 있는 능력은 점층적 학습 과정에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 개념 변화를 가진 스트리밍 데이터에서 적응적 점층적 분류기를 위한 일반화된 프레임워크를 제안한다. 분류기에 의해 예측되는 신뢰도 벡터와 클래스 라벨 벡터 사이의 거리를 이용하여 분류기 성능 패턴을 나타내는 분포를 구성하고 컨셉 변화에 대한 가설 검정을 수행한다. 추정되는 p-값을 이용하여 오래된 데이터에 대한 가중치를 자동으로 조정하여 분류기 업데이트에 이용한다. 제안된 방법을 두 가지 타입의 선형 판별 분류기에 적용한다. 컨셉 변화를 가진 스트리밍 데이터에 대한 실험 결과는 제안하는 적응적 점층적 학습 방법이 점층적 분류기의 예측 정확도를 크게 향상시킴을 입증한다.
The establishment of DNA microarray technology has enabled high-throughput analysis and molecular profiling of various types of cancers. By using the gene expression data from microarray analysis we are able to investigate diagnostic applications at the molecular level. The most important step in the application of microarray technology to cancer diagnostics is the selection of specific markers from gene expression profiles. In order to select markers of Immortalization and transformation we used c-myc and $H-ras^{V12}$ oncogene-transfected NIH3T3 cells as our model system. We have identified 8751 differentially expressed genes in the immortalization/transformation model by multivariate permutation F-test (95% confidence, FDR<0.01). Using the support vector machine algorithm, we selected 13 discriminative genes which could be used to predict immortalization and transformation with perfect accuracy. We assayed $H-ras^{V12}$-transfected 'transformed' cells to validate our immortalization/transformation dassification system. The selected molecular markers generated valuable additional information for tumor diagnosis, prognosis and therapy development.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.41-51
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2013
정보화시대에 인터넷 중독의 심각성은 정보화 사회의 큰 이슈로 부각되고 있다. 인터넷사용이 급증함에 따라 정보화의 역기능도 증가하고 있어 인터넷 중독은 사회적문제로 대두되고 있다. 초고속 무선인터넷 서비스 보급 및 넷북, 스마트 폰 등의 인터넷 접속기기가 더욱 다양화됨에 따라 인터넷 중독 자가진단 검사 척도인 K-척도의 진단기준도 시대변화에 따라 변화가 요구되었으며 2012년 3월에 K-척도의 진단기준이 변경되었다. 본 논문에서는 2012년 변경된 K-척도의 기준으로 경북지역 대학생들의 인터넷 중독 실태와 K-척도 특징들을 살펴보고자 한다. K-척도에서 중독 진단을 위한 조사방식은 응답자가 직접 자신의 중독증상을 주관적 판단에 의해 응답하는 설문방식이므로 응답자의 고의적인 사실 숨김으로 인해 응답오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 응답오차를 줄이기 위해 변경된 K-척도에 응답자에게 설문 응답에 대한 신뢰할 수 있는 신뢰도 값을 추가적으로 입력하여 분석의 신뢰도를 높이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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