경쟁위험(competing risk) 하에서의 누적 발생함수(cumulative incidence function)는 일반적으로 비모수적 방법으로 추정된다. 그러나 관심 있는 원인에 의한 사건이 다른 원인에 의한 사건보다 상대적으로 적게 발생하는 경우에 비모수적 방법으로 추정된 누적발생함수는 이산성으로 인해 다소 정확하지 않게 된다. 이와 같은 경우에 Bryant와 Diagnam(2004)는 관심 있는 원인에 대한 원인특정적 위험함수(cause-specific hazard function)를 모수적으로 모형화하고 다른 원인에 의한 사건은 비모수적으로 추정하는 준모수적 방법을 제안했다. 본 연구에서는 준모수적 누적발생함수 추정량을 재표현하고 와이블분포모형과 대수 정규분포모형으로 확장하였다. 또한 대수 정규분포 원인특정적 위험모형일 경우 누적 발생함수에 대한 비모수적 추정량, 와이블분포 준모수적 추정량과 대수 정규분포 준모수적 추정량의 효율성을 비교하며 준모수적 추정량의 성능과 모형 오설정이 미치는 영향을 살펴보았다.
전형적인 정성적 퍼지형태의 입력데이타를 가진, 주어진 사고진행사건수목의 일부분에 대하여 퍼지집합이론(fuzzy set theory)의 응용 예를 먼저 보여주고, 이 예를 통해서 퍼지집합이론을 사고 진행사건수목에 적용하기 위해 적절한 계산알고리즘을 찾아내고 또 예를 들어 설명하였다. 그리고, 간단한 예제에 사용한 계산절차를 많은 현상학적 불확실성 인자를 포함한 아주 복잡한 사고진행사건수목 즉, 최근 Zion 발전소 위험도평가(PRA)에 사용된 전형적인 발전소 손상군의 하나인‘SEC’에 응용해서 적용하였다. 퍼지집합이론으로 평가한 계산값들의 퍼지평균치들은 최근 통계적 PRA 평가 방법론으로 얻는 값들의 평균치와 거의 같은 결과를 보여주고 있다. 본 논문의 주요목적은 부정확하고 또 정성적인 분기점확률이나 또는 많은 현상학적 불확실성 인자들을 가진 사고진행사건수목들에 이 퍼지집합이론을 적용하기 위한 공식적 계산절차를 제공하는데 있다.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.642-652
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2007
Many contracting firms and project managers in the construction industry have started to utilize multi objective optimization methods to handle multiple conflicting goals for completing the project within the stipulated time and budget with required quality and safety. These optimization methods have increased the pressure on decision makers to search for an optimal resources utilization plan that optimizes simultaneously the total project cost, completion time, and crashing cost by considering indirect cost, contractual penalty cost etc., practically charging them in terms of direct cost of the project which is fuzzy in nature. This paper presents a multiple fuzzy goal programming model (MFGP) that supports decision makers in performing the challenging task. The model incorporates the fuzziness which stems from the imprecise aspiration levels attained by the decision maker to these objectives that are quantified through fuzzy linear membership function. The membership values of these objectives are then maximized which forms the fuzzy decision. The problem is solved using LINGO 8 optimization solver and the best compromise solution is identified. Comparison between solutions of MFGP, fuzzy multi objective linear programming (FMOLP) and multiple goal programming (MGP) are also presented. Additionally, an interactive decision making process is developed to enable the decision maker to interact with the system in modifying the fuzzy data and model parameters until a satisfactory solution is obtained. A case study is considered to demonstrate the feasibility of the proposed model for optimization of project network parameters in the construction industry.
One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.
본 논문은 시스템 에어컨 실외기 포장품의 낙하충격해석 및 시험검증을 수행한 내용을 다룬다. 포장은 낙하충격으로 부터 제품을 보호할 수 있도록 충격에너지를 흡수할 수 있는 완충재질과 이를 제품에 고정하기 위한 부재로 구성되는데 작은 부피로 충분한 완충성능을 발휘하는 포장 설계를 위해서는 충격 시 제품에 가해지는 충격가속도 등을 정확히 평가하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 외연적 시간적분을 활용하는 유한요소해석 기법을 활용하여 실외기 포장품의 낙하충격해석을 수행하였다. 정확한 해석을 위한 해석모델 구축, 재료 시험을 통한 데이터 획득 및 재료 모델의 선정, 신뢰성 있는 해석 데이터 확보를 위한 계측 센서의 모델링 등이 수행되었으며 이렇게 구해진 해석데이터와 시험으로 구해진 가속도 및 변형률 시간이력을 비교하였다. 해석모델에 반영된 감쇄계수 등의 오차로 인하여 대체로 해석결과가 시험 결과에 비해 충격 가속도 및 변형률을 크게 예측하고 있으나 전체적인 데이터의 경향과 낙하 방향의 충격가속도는 정확하게 계산되었다. 이에 본 연구에 사용된 모델 및 해석기법을 에어컨 실외기 포장 설계에 활용할 수 있음을 확인하였다.
소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.
환경적 형평성에 대한 분석결과는 어떤 분석방법이 적용되느냐에 따라 많이 다르다. 또한, 경험적 연구에서 연구자가 이용할 수 있는 정보와 자료도 흔히 불확실하고 부정확하다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 이러한 방법론적 일관성 결여와 자료의 불확실성을 다루기 위해서 민감도 분석이라는 접근방법을 사용하였다. 본 연구의 목적은 공간적 근접성과 축척이라는 두 개의 공간척도에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하는 것이다. 두 가지의 실험이 환경적 형평성 분석에 대한 두 개의 공간척도의 영향을 평가하기 위해서 통제 및 실험인자들을 사용하면서 수행되었다. 이러한 실험을 위해서 미국 조지아주 풀톤 가운티가 연구대상지역으로 선정되었고, 공간정보 데이터베이스를 구축하기 위해서 연구지역의 1990년 인구센서스 자료와 유독물질 배출목록(TRI) 데이터베이스가 지리정보시스템으로 통합되었다. 독립표본 t-test와 편재계수를 이용한 통계분석이 연구지역에서 환경적 행평성을 결정하고 공간척도의 유형에 따른 인구의 사회경제적인 특성의 상대적 변이성을 비교하기 위해서 수행되었다. 본 연구는 연구지역에서 환경적 형평성에 대한 분석결과는 TRI 시설들의 영향권을 설정하기 위해서 사용된 버퍼거리에 약간 민감하지만, 분석에 사용된 지리적 축척에는 민감하지 않다는 것을 밝혀냈다. 또한, 본 연구는 환경적 형평성에 대한 분석결과는 어떤 공간척도를 사용하느냐에 따라서 공간적인 측면에서 그리고 통계적인 측면에서 변할 수 있다는 시사점을 제시한다.
본 연구는 정확도가 높은 Kozak 수간곡선모델을 이용하여 전국에 분포한 삼나무의 수간곡선식 및 입목수간재적표를 개발하고자 수행되었다. 이를 위해 전국에 분포하는 총 1,000본의 삼나무 표본목을 벌채하여 수간고별 직경을 측정하고 수간 형상을 파악할 수 있는 수간곡선식을 추정하였다. 추정한 모델의 통계적 적합도지수는 98.7%로 나타났고 편차는 -0.0142, 평균절대편차는 1.1640로 높은 적합도를 보였다. 또한 현행재적표와 신규재적표의 재적은 통계적으로 유의적인 차이를 보였다(p<0.05). 새롭게 개발된 재적표는 현실림을 반영한 것으로, 국가 및 지자체의 산림통계 정확도 향상과 목재 자원량 평가 시 발생할 수 있는 경제적 손실 방지에 기여할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.
Pangmao, Santi;Thomson, Peter C.;Khatkar, Mehar S.
Animal Bioscience
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제35권10호
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pp.1499-1511
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2022
Objective: This study was aimed to estimate the genetic parameters, including genetic and phenotypic correlations, of milk yield, lactation curve traits and milk composition of Thai dairy cattle from three government research farms. Methods: The data of 25,789 test-day milk yield and milk composition records of 1,468 cattle from lactation 1 to 3 of Holstein Friesian (HF) and crossbred HF dairy cattle calved between 1990 and 2015 from three government research farms in Thailand were analysed. 305-day milk yield was estimated by the Wood model and a test interval method. The Wood model was used for estimating cumulative 305-day milk yield, peak milk yield, days to peak milk yield and persistency. Genetic parameters were estimated using linear mixed models with herd, breed group, year and season of calving as fixed effects, and animals linked to a pedigree as random effects, together with a residual error. Univariate models were used to estimate variance components, heritability, estimated breeding values (EBVs) and repeatability of each trait, while pairwise bivariate models were used to estimate covariance components and correlations between traits in the same lactation and in the same trait across lactations. Results: The heritability of 305-day milk yield, peak milk yield and protein percentage have moderate to high estimates ranging from 0.19 to 0.45 while days to peak milk yield, persistency and fat percentage have low heritability ranging from 0.08 to 0.14 in lactation 1 cows. Further, heritability of most traits considered was higher in lactation 1 compared with lactations 2 and 3. For cows in lactation 1, high genetic correlations were found between 305-day milk yield and peak milk yield (0.86±0.07) and days to peak milk yield and persistency (0.99±0.02) while estimates of genetic correlations between the remaining traits were imprecise due to the high standard errors. The genetic correlations within the traits across lactation were high. There was no consistent trend of EBVs for most traits in the first lactation over the study period. Conclusion: Both the Wood model and test interval method can be used for milk yield estimates in these herds. However, the Wood model has advantages over the test interval method as it can be fitted using fewer test-day records and the estimated model parameters can be used to derive estimates of other lactation curve parameters. Milk yield, peak milk yield and protein percentage can be improved by a selection and mating program while days to peak milk yield, persistency and fat percentage can be improved by including into a selection index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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