The article discusses the independence concept occurring in the learning of probability. The author does not distinguishes the independence in the events from the independence in the trials. Instead, the author suggests the physico-empirical independence and the logico-mathematical independence to distinguish between the two concepts.
Engaged in trawling in limited fishing grounds with a number of fish schools could cause collisions between fishing vessels. Therefore, providing accurate maneuver information according to the situation could be regarded as essential for improving seafarers safety and fishing efficiency as well as safety of navigation. It is difficult to obtain all maneuver information through sea trial tests only, so a method through empirical formula is necessary. Since most empirical formulas are developed for merchant ship types, especially the characteristics of hull shape parameter like CbB/L and dCb/B etc. are clearly different between fishing vessels and merchant ships, this could occur estimation errors. Therefore, in this study, the authors have selected target fishing vessels and merchant ships and analyzed the characteristics of hull shape parameter according to the ship types. Based on this analysis, the empirical formula developed for the merchant ship type has applied to the target fishing vessels; it has verified through the turning motion simulation that the estimation error could be generated. In conclusion, it is necessary to include the characteristics of the hull shape parameter of fishing vessels in the empirical formula in order to apply the empirical formula has developed for merchant ship types to fishing vessel types.
쇄파는 연안류, 표사이동, 충격파압, 에너지소산 등과 같은 연안에서 발생하는 다양한 물리현상과 직접적인 관계가 있으므로 항만 구조물의 설계시 반드시 고려되어야 하는 중요한 설계인자 중 하나이다. 쇄파에 대한 연구들은 쇄파가 가진 고유의 복잡성으로 인해 주로 수리모형실험을 통해 쇄파파고와 쇄파수심 등과 같은 쇄파지표를 예측하기 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 연구에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 머신러닝 기법을 적용하여 천수변형에 의해 발생하는 쇄파의 한계파고를 산정하기 위한 새로운 Munk형식의 경험식을 제안하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 형태의 다항식에도 불구하고 기존의 경험공식과 유사한 예측성능을 보였다.
본 연구에서는 약 3년간의 장기계측을 바탕으로 공용중인 복층 교량인 상부 도로교의 신축이음 신축량과 하부 철도교의 케이블 장력 간의 상관관계를 입증함으로서 온도변화에 따른 케이블 장력 평가 경험식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 케이블별 장력 평가 경험식을 이용한 장력 예측결과는 진동법을 이용한 장력과 3% 이내로 잘 일치하는 것으로 나타나 공용중인 케이블의 장력 예측 및 평가에 실험적인 기법인 진동법과 함께 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제안한 신축량 경험식으로 산출한 추정온도를 케이블 경험식에 적용한 결과, 현장시험 진동법 측정결과와 비교시 높은 신뢰수준을 확보할 수 있을 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 추정온도를 반영한 장력 평가 경험식은 향후 기후변화에 따른 케이블의 장력 예측 및 유지관리방안 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
This study seeks to analyze the needs of biotechnology companies in relation to their entry into the marine biotechnology industry and to discuss the policy implications associated with empirical tasks based on issues raised from empirical results gathered from a survey data of 200 biotechnology companies in Korea. This study made a comparison between marine and non-marine biotechnology companies and analyzed non-marine biotechnology companies' needs related to their entry into the marine biotechnology companies by using Social Network Analysis (SNA). Empirical results indicate that 23.5% of biotechnology companies produce goods using marine bio-resources. Once the utility of marine bio-resources is established, 58.8% of non-marine biotechnology companies intend to enter the marine biotechnology industry. This study also shows that non-marine biotechnology companies need technical support, information sharing, and the acquisition of raw materials to enter the marine biotechnology industry. The findings in this study provide important pointers for the direction of policies and future research in the area of marine biotechnology industry.
Lee, Ki-Baek;Kim, Ko Keun;Song, Jaeseung;Ryu, Jiwoo;Kim, Youngjoo;Park, Cheolsoo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권6호
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pp.1812-1824
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2016
The neural dynamics underlying the causal network during motor planning or imagery in the human brain are not well understood. The lack of signal processing tools suitable for the analysis of nonlinear and nonstationary electroencephalographic (EEG) hinders such analyses. In this study, noise-assisted multivariate empirical mode decomposition (NA-MEMD) is used to estimate the causal inference in the frequency domain, i.e., partial directed coherence (PDC). Natural and intrinsic oscillations corresponding to the motor imagery tasks can be extracted due to the data-driven approach of NA-MEMD, which does not employ predefined basis functions. Simulations based on synthetic data with a time delay between two signals demonstrated that NA-MEMD was the optimal method for estimating the delay between two signals. Furthermore, classification analysis of the motor imagery responses of 29 subjects revealed that NA-MEMD is a prerequisite process for estimating the causal network across multichannel EEG data during mental tasks.
Meter-in, meter-out and bleed-off circuits are widely utilized in order to adjust the speed of a hydraulic actuator by using a flow control valve and in order to regulate the pressure of a hydraulic volume by using a simple on-off valve. In these circuits, a relief valve serves either to maintain constant system pressure or to protect the system from over-pressure loading. The relief valve of a bleed-off circuit is the second case frequently undergoing on-off action during operation. It makes the analysis of the pressure control characteristics of the circuit highly difficult. In this paper, steady-state flow rate, pressure, heat loss and efficiency of the three circuits are reexamined and basic experiments far obtaining the characteristics of a pump and relief valve are conducted. Finally, simple empirical first-order dynamic models of decreasing and increasing pressure were separately proposed and verified by comparison with experiment. As the result, the basis for the theoretical analysis of the pressure control characteristics of a bleed-off circuit using a simple on-off valve is established.
Son, Young-Baek;Wang, Meng-Hua;Gardner, Wilford D.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.450-453
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2006
Hydrographic data including particulate organic carbon (POC) from the Northeastern Gulf of Mexico (NEGOM) study were used along with remotely sensed data obtained from NASA's Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) to develop POC algorithms to estimate POC concentration based on empirical and model-based principal component analysis (PCA) methods. In Case I and II waters empirical maximized simple ratio (MSR) and model-based PCA algorithms using full wavebands (blue, green and red wavelengths) provide more robust estimates of POC. The predicted POC concentrations matched well the spatial and seasonal distributions of POC measured in situ in the Gulf of Mexico. The ease in calculating the MSR algorithm compared to PCA analysis makes MSR the preferred algorithm for routine use. In order to determine the inter-annual variations of POC, MSR algorithms applied to calculate 100 monthly mean values of POC concentrations (September 1997-December 2005). The spatial and temporal variations of POC and sea surface temperature (SST) were analyzed with the empirical orthogonal function (EOF) method. POC estimates showed inter-annual variation in three different locations and may be affected by El $Ni{\tilde{n}}o/Southern$ Oscillation (ENSO) events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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