A convenient algorithm for optimizing wavelength selection in multiple linear regression (MLR) has been developed. MOP (MLP Optimization Program) has been developed to test all possible MLR calibration models in a given spectral range and finally find an optimal MLR model with external validation capability. MOP generates all calibration models from all possible combinations of wavelength, and simultaneously calculates SEC (Standard Error of Calibration) and SEV (Standard Error of Validation) by predicting samples in a validation data set. Finally, with determined SEC and SEV, it calculates another parameter called SAD (Sum of SEC, SEV, and Absolute Difference between SEC and SEV: sum(SEC+SEV+Abs(SEC-SEV)). SAD is an useful parameter to find an optimal calibration model without over-fitting by simultaneously evaluating SEC, SEV, and difference of error between calibration and validation. The calibration model corresponding to the smallest SAD value is chosen as an optimum because the errors in both calibration and validation are minimal as well as similar in scale. To evaluate the capability of MOP, the determination of benzene content in unleaded gasoline has been examined. MOP successfully found the optimal calibration model and showed the better calibration and independent prediction performance compared to conventional MLR calibration.
Many clustering algorithms and cluster validation techniques for high-dimensional gene expression data have been suggested. The evaluations of these cluster validation techniques have, however, seldom been implemented. In this paper we compared various cluster validity indices for low-dimensional simulation data and real gene expression data, and found that Dunn's index is the most effective and robust, Silhouette index is next and Davies-Bouldin index is the bottom among the internal measures. Jaccard index is much more effective than Goodman-Kruskal index and adjusted Rand index among the external measures.
A robotic external fixation system for the surgery of bone deformity correction was developed to simulate the execution process of mal-unioned femur by the adjustment of the joints of the fixation system. An inverse kinematics analysis algorithm was developed to calculate the necessary rotations and translations at each joint of the robotic system. The computer graphic model was developed for validation of the analysis result and visualization of the surgical process. For given rotational and angular deformity case, the surgical execution process using the robotic system was well matched with the pre-operative planning. The final residual rotational deformities were within $1.0^{\circ}{\sim}1.6^{\circ}$ after surgical correction process. The presented robotic system with computer-aided planning can be useful for knowledge-based fracture treatment and bone deformity correction under external fixation.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.795-800
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2008
The sound transmission loss is a key index to evaluate the acoustic performance of a car-body structure at the high frequency range. From this paper, a new validation method for in-situ sound transmission loss is proposed. First, in-situ sound transmission loss is measured by using PU intensity probe on the condition of complete vehicle. Second, validation test, which is consisted of internal, external and total frequency response function test, is performed by using volume acceleration source and microphones. Then, these test results are compared to validate the accuracy of in-situ sound transmission loss. Finally, the test result of in-site method is compared with results of two reverberant room test method and SEA analytical method. The reliability of in-situ method is confirmed by these procedures.
We summarize the activities concerning to the space-borne microwave radiometer (RAD) calibration and validation (Cal/Val) in China. It is important to know in advance the brightness temperature of a given sea surface before external calibrating RAD due to its special characteristic of system. In the paper, we analyse some modeling results on sea surface emissivity and atmospheric transmissivity at different frequencies, and compare the calculated brightness temperatures with those measurements from some air-borne microwave radiometers. We also introduced the whole contents on RAD Val and developed two methods of retrieving sea surface winds. We compared the retrievals of wind speeds to those from NDBC buoys. At last, we introduce some plans of Cal/Val for testing our RAD.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.36
no.1
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pp.69-77
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2010
The failure rate model of External Environment Maintenance(EEM) for a system under severe environment is investigated. EEM, which is recently introduced concept, is a maintenance activity controlling external environment factors that potentially cause system failure such as cleaning equipment, controlling temperature (humidity) and removing dust inside of electronic appliances. EEM can not have any influence on the inherent failure rate of a system but reduce the severity of the external environment causing failure since it deals with only external environment factors. Therefore, we propose two failure rate models to express the improvement effect of EEM: The intensity reduction model and age reduction model. The intensity and age reduction models of EEM are developed assuming the quality of improvement effect is proportioned to an extra intensity or age respectively. The validation of proposed failure rate models is performed in order of data generation, parameter estimation and test for goodness-of-fit.
Variable selection k nearest neighbor QSAR modeling approach was applied to a data set of 80 3-arylisoquinolines exhibiting cytotoxicity against human lung tumor cell line (A-549). All compounds were characterized with molecular topology descriptors calculated with the MolconnZ program. Seven compounds were randomly selected from the original dataset and used as an external validation set. The remaining subset of 73 compounds was divided into multiple training (56 to 61 compounds) and test (17 to 12 compounds) sets using a chemical diversity sampling method developed in this group. Highly predictive models characterized by the leave-one out cross-validated $R^2$ ($q^2$) values greater than 0.8 for the training sets and $R^2$ values greater than 0.7 for the test sets have been obtained. The robustness of models was confirmed by the Y-randomization test: all models built using training sets with randomly shuffled activities were characterized by low $q^2{\leq}0.26$ and $R^2{\leq}0.22$ for training and test sets, respectively. Twelve best models (with the highest values of both $q^2$ and $R^2$) predicted the activities of the external validation set of seven compounds with $R^2$ ranging from 0.71 to 0.93.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.197-206
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2019
The purpose of this study is to develop and validate a model for diagnosing core competencies at the higher education level. Based on literature reviews, a potential model for core competencies at university was suggested. A tool for validating the model was composed of 24 items, which were delivered to 226 professors and administrative staffs, 730 students, and 134 graduates & external industrial experts. Five constructs (core competencies) were extracted from the data collected among professors and administrative staff responding to the importance of the items. The results of importance and performance surveys on core competencies with students were respectively 3.28 to 3.66 and 2.68 to 3.28 (4-point Likert scale). Statistical differences between importance level and performance level were found in all the sub-categories of core competencies. Borich priority determination formula and Locus for Focus Model were used for the determination of the priority of needs. Importance survey among graduates and external experts showed that the mean of each items ranged from 2.80 to 3.76 (4-point Likert scale). The overall results of the analyses suggest that the final model is appropriate for measuring the core competencies.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.20
no.3
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pp.37-44
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2012
In this paper, the application of robust fuel gauge algorithm in the external environment to general fuel gauge system is proposed. The proposed fuel gauge system is composed of two modules which are Moving Average Filter (MAF) and Inclination Filter (IF). They are used to show correctly the amount of fuel in the external environment which are curve road, slope or acceleration/deceleration driving. In parallel, verification and validation processes using Software In the Loop Simulation (SILS) in personal computer and Hardware In the Loop Simulation (HILS) similar to actual vehicle environments are established. Through this research, it turned out to be possible to operation of gauge become correct of external environment.
The prediction of the safe separation of the external stores carried on military aircraft is an important task in the aerodynamic design area having the objective to define the operational, release envelopes. The major concern of this study is only safe jettison problem with ejections. This work consists of concept and some results for external store configurations. A Computational Fluid Dynamics technique is applied to calculate the aerodynamic forces. The FLUENT with an implicit Euler solver is used for the present simulations. The computational results are validated against the experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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