Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.10
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pp.2523-2529
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2014
Location estimation service can be provided outdoors using various location estimation system based on GPS. However, location estimation system is based on existing indoor resources as GPS cannot be used because of insufficient visible satellites and weak signals. The fingerprinting technique that uses WLAN signal, in particular, is good to use indoors because it uses RSSI provided by AP to estimate location. However, its accuracy may vary depending on how accurate data the offline stage used where the fingerprinting map is built. The study sampled various data at the stage that builds the fingerprinting map and suggested a location estimation system that enhances its precision by saving the data of high frequency among them to improve this problem. The suggested location estimation system based on majority sampling data estimates location by filtering RSSI data of the highest frequency at the client and server to be saved at a map, building the map and measuring a similar distance. As a result of the test, the location estimation precision stood at minimum 87.5 % and maximum 90.4% with the margin of error at minimum 0.25 to 2.72m.
Accurate correction of surface effect from back scattered solar radiance is one of key issue to retrieve aerosol information from satellite measurements. In this study, two different methods are applied to retrieve surface reflectance by using single visible channel measurement from meteorological imager onboard COMS. The first one is minimum reflectance method, which composes the minimum value among previously measured reflectances at each pixel over a certain search window length. This method assumes that the darkest pixel corresponds to the aerosol-free condition, and deduces surface reflectance by correcting atmospheric scattering from the measured visible reflectance. The second method, named as the "atmospheric correction method" in this study, estimates the result by correcting aerosol and atmospheric scattering with ground-based observation of aerosol optical properties. The purpose of this study is to investigate the retrieval accuracy of the widelyused minimum reflectance method. Also, the retrieval error caused by the loading of background aerosol is mainly estimated. The comparison between surface reflectances retrieved from the two methods shows good agreement with the correlation coefficient of 0.87. However, the results from the minimum reflectance method are slightly overestimated than the values from the atmospheric correction method when surface reflectance is lower than 0.2. The average difference between the two results is 0.012 without the background aerosol correction. By considering the background aerosol effect, however, the difference is reduced to 0.010.
The purpose of this study was to estimate genetic parameters for productive traits in Duroc breed. In this study, 40,657 records for productive traits and the pedigree data of 47,974 families were collected from 41 farms registered at the Korean Animal Improvement Association (KAIA) from 2004 to 2011. The REMLf90 program was used to analyze a multiple traits animal model with fixed effects of sex, contemporary group, parity and age at the end of the test as covariate and random effects of animal and residual error. The heritabilities of days to 90 kg (D90KG), average daily gain (ADG), backfat thickness (BF) and eye muscle areas (EMA) were estimated to be 0.334, 0.340, 0.335, and 0.200, respectively. The genetic correlation coefficients were -0.992 between D90KG and ADG, -0.142 between ADG and BF, -0.361 between ADG and EMA, and -0.243 between BF and EMA. Conversely, positive genetic correlations for D90KG with BF and EMA were 0.13 and 0.36, respectively.
This study was carried out to estimate forest biomass and to produce forest biomass thematic map for Muju county by combining field data from the 5$^{th}$ National Forest Inventory (2006-2007) and satellite data. For estimating forest biomass, two methods were examined using a Landsat TM-5(taken on April 28th, 2005) and field data: multi-variant regression modeling and t-Nearest Neighbor (k-NN) technique. Estimates of forest biomass by the two methods were compared by a cross-validation technique. The results showed that the two methods provide comparatively accurate estimation with similar RMSE (63.75$\sim$67.26ton/ha) and mean bias ($\pm$1ton/ha). However, it is concluded that the k-NN method for estimating forest biomass is superior in terms of estimation efficiency to the regression model. The total forest biomass of the study site is estimated 8.4 million ton, or 149 ton/ha by the k-NN technique.
Dehnokhalaji, Morteza;Golbakhsh, Mohammad Reza;Siavashi, Babak;Talebian, Parham;Javidmehr, Sina;Bozorgmanesh, Mohammadreza
Asian Spine Journal
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v.12
no.6
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pp.1060-1068
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2018
Study Design: Retrospective study. Purpose: Lumbar intervertebral disc degeneration is an important cause of low back pain. Overview of Literature: Spinal fusion is often reported to have a good course for adolescent idiopathic scoliosis (AIS). However, many studies have reported that adjacent segment degeneration is accelerated after lumbar spinal fusion. Radiography is a simple method used to evaluate the orientation of the vertebral column. magnetic resonance imaging (MRI) is the method most often used to specifically evaluate intervertebral disc degeneration. The Pfirrmann classification is a well-known method used to evaluate degenerative lumbar disease. After spinal fusion, an increase in stress, excess mobility, increased intra-disc pressure, and posterior displacement of the axis of motion have been observed in the adjacent segments. Methods: we retrospectively secured and analyzed the data of 15 patients (four boys and 11 girls) with AIS who underwent a spinal fusion surgery. We studied the full-length view of the spine (anterior-posterior and lateral) from the X-ray and MRI obtained from all patients before surgery. Postoperatively, another full-length spine X-ray and lumbosacral MRI were obtained from all participants. Then, pelvic tilt, sacral slope, curve correction, and fused and free segments before and after surgery were calculated based on X-ray studies. MRI images were used to estimate the degree to which intervertebral discs were degenerated using Pfirrmann grading system. Pfirrmann grade before and after surgery were compared with Wilcoxon signed rank test. While analyzing the contribution of potential risk factors for the post-spinal fusion Pfirrmann grade of disc degeneration, we used generalized linear models with robust standard error estimates to account for intraclass correlation that may have been present between discs of the same patient. Results: The mean age of the participant was 14 years, and the mean curvature before and after surgery were 67.8 and 23.8, respectively (p<0.05). During the median follow-up of 5 years, the mean degree of the disc degeneration significantly increased in all patients after surgery (p<0.05) with a Pfirrmann grade of 1 and 2.8 in the L2-L3 before and after surgery, respectively. The corresponding figures at L3-L4, L4-L5, and L5-S1 levels were 1.28 and 2.43, 1.07 and 2.35, and 1 and 2.33, respectively. The lower was the number of free discs below the fusion level, the higher was the Pfirrmann grade of degeneration (p<0.001). Conversely, the higher was the number of the discs fused together, the higher was the Pfirrmann grade. Conclusions: we observed that the disc degeneration aggravated after spinal fusion for scoliosis. While the degree of degeneration as measured by Pfirrmann grade was directly correlated by the number of fused segments, it was negatively correlated with the number of discs that remained free below the lowermost level of the fusion.
We reviewed the methods employed in Korean tidal flat surveys to measure the local abundance of the endangered wildlife and marine protected species, the fiddler crab, Austruca lactea. A complete census for infinite population is impossible even in a limited habitat within a tidal flat, and density estimates from samples strongly vary due to diverse biological and ecological factors. The habitat boundaries and areas shift with periodicities or rhythmic activities of organisms as well as measurement errors. Hence the local abundance calculated from density and habitat areas should be regarded as transient. This conjecture was valid based on the spatio-temporal variations of the density averages, standard error ranges, and spatial distribution of the crab, A. lactea observed for 3 years (2015-2017) in Songdo tidal flat in Incheon. We proposed the potential habitat areas using the occurrence probability of 50% from logistic regression model, reflecting the importance of habitat conservation value as an alternative to local abundance. The spatial shape of potential habitat predicted from a generalized model would remain constant over time unless the species' critical environmental conditions change rapidly. The species-specific model is expected to be used for the introduction of desired species in future habitat restoration/creation projects.
As robot technology advances, research on the driving system of mobile robots is actively being conducted. The driving system of a mobile robot configured based on two-wheels and four-wheels has an advantage in unidirectional driving such as a straight line, but has disadvantages in turning direction and rotating in place. A ball robot using a ball as a wheel has an advantage in omnidirectional movement, but due to its structurally unstable characteristics, balancing control to maintain attitude and driving control for movement are required. By estimating the position from an encoder attached to the motor, conventional ball robots have a limitation, which causes the accumulation of errors during driving control. In this study, a driving control system was proposed that estimates the position coordinates of a ball robot through image processing and uses it for driving control. A driving control system including an image processing unit, a communication unit, a display unit, and a control unit for estimating the position of the ball robot was designed and manufactured. Through the driving control experiment applying the driving control system of the ball robot, it was confirmed that the ball robot was controlled within the error range of ±50.3mm in the x-axis direction and ±53.9mm in the y-axis direction without accumulating errors.
Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R2 =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.6
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pp.259-266
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2023
It is very difficult to measure the performance of the machine learning model in the business service stage. Therefore, managing the performance of the model through the operational department is not done effectively. Academically, various studies have been conducted on the concept drift detection method to determine whether the model status is appropriate. The operational department wants to know quantitatively the performance of the operating model, but concept drift can only detect the state of the model in relation to the data, it cannot estimate the quantitative performance of the model. In this study, we propose a performance prediction model (PPM) that quantitatively estimates precision through the statistics of concept drift. The proposed model induces artificial drift in the sampling data extracted from the training data, measures the precision of the sampling data, creates a dataset of drift and precision, and learns it. Then, the difference between the actual precision and the predicted precision is compared through the test data to correct the error of the performance prediction model. The proposed PPM was applied to two models, a loan underwriting model and a credit card fraud detection model that can be used in real business. It was confirmed that the precision was effectively predicted.
Kim, Dong-Il;Park, Cheong-Sool;Baek, Jun-Geol;Kim, Sung-Shick
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.18
no.4
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pp.137-148
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2009
The purpose of this study is to implement variable selection algorithm which helps construct a reliable linear regression model. If we use all candidate variables to construct a linear regression model, the significance of the model will be decreased and it will cause 'Curse of Dimensionality'. And if the number of data is less than the number of variables (dimension), we cannot construct the regression model. Due to these problems, we consider the variable selection problem as a combinatorial optimization problem, and apply GA (Genetic Algorithm) to the problem. Typical measures of estimating statistical significance are $R^2$, F-value of regression model, t-value of regression coefficients, and standard error of estimates. We design GA to solve multi-objective functions, because statistical significance of model is not to be estimated by a single measure. We perform experiments using simulation data, designed to consider various kinds of situations. As a result, it shows better performance than LARS (Least Angle Regression) which is an algorithm to solve variable selection problems. We modify algorithm to solve portfolio selection problem which construct portfolio by selecting stocks. We conclude that the algorithm is able to solve real problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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