본 논문에선 Interferometric Synthetic Aperture Radar(InSAR) 고도계의 측정값인 거리와 도래각(Angle of Arrival: AOA)을 실제 수치 표고 자료(Degital Elevation Model: DEM)상에서 모의실험하여 얻었다. 이 때 거리 측정값을 얻기 위해서 필요한 원시 데이터 및 압축 데이터의 결과도 나타냈다. 도래각은 안테나 간의 위상 차이로부터 Deterministic Maximum Likelihood Estimator(DMLE)를 사용하여 구했다. 거리 빈(range bin)의 크기와 펄스 반복 주기(PRI: Pulse Repetition Interval)가 실제 수치 표고 자료의 셀 크기에 비해 작기 때문에 모의실험에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 선형 보간법을 이용하여 해상도가 높은 수치 표고 자료를 생성하여 모의실험하였다. 서론 부분에서 InSAR 고도계를 소개하였고, 고도와 각도를 구하는 방법에 대해서 설명하였으며, 모의실험 부분에서 위에 소개된 방법의 성능을 보였다.
Choudhary, V.;Kothekar, M.D.;Raheja, K.L.;Kasturiwale, N.N.;Khire, D.W.;Kumar, P.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제16권5호
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pp.639-643
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2003
The data on 283 Sahiwal cows, sired by 16 bulls, maintained at Cattle Breeding Farm of Nagpur Veterinary College and Dairy Farm of Agricultural College, Nagpur, were considered for the estimation of genetic parameters. Variance and covariance estimates of first lactation traits were obtained using restricted maximum likelihood technique (REML). When first lactation milk yield (FLMY), first lactation length (FLL) and average daily yield (ADY) traits were considered for REML analysis, the heritabilities were $0.184{\pm}0.146$, $0.132{\pm}0.131$ and $0.141{\pm}0.133$, respectively. While, genetic and phenotypic correlations between them were medium to high except phenotypic correlations between FLL and ADY (-0.025). REML procedure considering FLMY, age at first calving (AFC) and first service period (FSP) combination exhibits heritabilities as $0.274{\pm}0.173$, $0.506{\pm}0.233$ and $0.274{\pm}0.172$, respectively. Genetic correlations were $-0.120{\pm}0.376$, $0.225{\pm}0.423$ and $0.365{\pm}0.331$ between FLMY and AFC, FLMY and FSP, AFC and FSP, respectively. Phenotypic correlations were 0.057, 0.289 and 0.123, respectively. Considering all five traits REML combination heritabilities estimated were $0.238{\pm}0.162$, $0.160{\pm}0.139$, $0.136{\pm}0.132$, $0.409{\pm}0.209$ and $0.259{\pm}0.168$ for FLMY, FLL, ADY, AFC and FSP, respectively. The genetic correlations were positive except FLMY and AFC. The phenotypic correlations were also positive except FLL and ADY, ADY and FSP. Almost all estimates were associated with high standard error.
Park, Kyung-Ae;Park, Ji-Eun;Lee, Min-Sun;Kang, Chang-Keun
대한원격탐사학회지
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제28권6호
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pp.635-651
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2012
To produce a level-3 monthly composite image from daily level-2 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) chlorophyll-a concentration data set in the East Sea, we applied four average methods such as the simple average method, the geometric mean method, the maximum likelihood average method, and the weighted averaging method. Prior to performing each averaging method, we classified all pixels into normal pixels and abnormal speckles with anomalously high chlorophyll-a concentrations to eliminate speckles from the following procedure for composite methods. As a result, all composite maps did not contain the erratic effect of speckles. The geometric mean method tended to underestimate chlorophyll-a concentration values all the time as compared with other methods. The weighted averaging method was quite similar to the simple average method, however, it had a tendency to be overestimated at high-value range of chlorophyll-a concentration. Maximum likelihood method was almost similar to the simple average method by demonstrating small variance and high correlation (r=0.9962) of the differences between the two. However, it still had the disadvantage that it was very sensitive in the presence of speckles within a bin. The geometric mean was most significantly deviated from the remaining methods regardless of the magnitude of chlorophyll-a concentration values. Its bias error tended to be large when the standard deviation within a bin increased with less uniformity. It was more biased when data uniformity became small. All the methods exhibited large errors as chlorophyll-a concentration values dominantly scatter in terms of time and space. This study emphasizes the importance of the speckle removal process and proper selection of average methods to reduce composite errors for diverse scientific applications of satellite-derived chlorophyll-a concentration data.
Objective: The objective of this study was to obtain (co) variance components and genetic parameter estimates for post-weaning body measurements such as body length (BL), height at withers (HW), and chest girth (HG) recorded at six (SBL, SHW, and SHG), nine (NBL, NHW, and NHG) and twelve (YBL, YHW, and YHG) months of age along with yearling weight (YW) in Nellore sheep maintained at livestock research station, Palamaner, Andhra Pradesh, India and also the association among body measurements with YW was studied. Methods: Data on 2,076 Nellore sheep (descended from 75 sires and 522 dams) recorded between 2007 and 2016 (10 years) were utilized in the study. Lambing year, sex of lamb, season of lambing and parity of dam were included in the model as fixed effects and ewe weight was kept as a covariate. Analyses were conducted with six animal models with different combinations of direct and maternal genetic effects using restricted maximum likelihood procedure. Best model for each trait was determined based on Akaike's information criterion. Results: Moderate estimates of direct heritability were obtained for the studied traits viz., BL (0.02 to 0.24), HW (0.31 to 0.49), and CG (0.08 to 0.35) and their corresponding maternal heritability estimates were in the range of 0.00 to 0.07 (BL), 0.13 to 0.17 (HW), and 0.07 to 0.13 (CG), respectively. Positive direct genetic and phenotypic correlations among the traits and they ranged from 0.07 (YBL-YW) to 0.99 (SBL-SHG, SHG-YW, and NBL-YBL) and 0.01 (SBL-YBL) to 0.99 (NBL-NHG), respectively. Further, the genetic correlations among all the body measurements and YW were positive and ranged from 0.07 (YW and YBL) to 0.99 (YW and SHG). Conclusion: There was a strong association of chest girth at six months with YW. Further, it is indicated that moderate improvement of post-weaning body measurements in Nellore sheep would be possible through selection.
본 논문에서는 대화체 음성에 대한 음성 인식의 성능을 향상시키기 위한 방법으로, 고속 발화음에 대해 강인한 음성 인식 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 입력된 음성의 속도를 정량화하여 나타내기 위한 부가적인 음성 인식 과정이 필요치 않으며, 특정 대역내의 에너지 분포를 이용하여 모음 구간을 판정하고, 단위 시간당 모음의 개수를 구하여 음성의 속도를 측정하였다. 빠른 발성음에 대한 음성 인식의 성능을 향상시키기 위해, 기존의 방법은 표준 음소 길이와 측정된 음소 길이간의 비율을 이용하여 특징 벡터를 시간축으로 확장하였다. 제안된 방법에서는 발성 속도에 따라 음성을 분류하고, 분류된 음성에 대해 서로 다른 시간축 확장 비율을 정하도록 하였다. 여기서 분류에 필요한 문턱치들과 시간축 확장 비율들은 최대 우도 방법을 이용하여 구하였다. 10자리 이동 전화 번호에 대한 음성 인식의 실험 결과, 제안된 기법에 의해 전체적으로 $17.8\%$ 오류율이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
The aim of this study was to estimate heritability and repeatability for the number of embryos and transferable embryos collected per flush in Holstein population in Hokkaido, Japan. Data consisted of 306 MOET (Multiple Ovulation and Embryo Transfer) treatments on 224 Holstein cows from 1997 to 2000. Variance components for these traits were estimated using the REML procedure. The model included only non-genetic factors that were significant at the 0.05 level, through using generalized linear models, maximum likelihood methods, and stepwise regression procedure as fixed effects and sire and residual for heritabilities, donor and residual for repeatabilities as random effects. The factor identified as important in determining the results was the donor''s estrous condition after superovulation. Heritabilities for the number of embryos and transferable embryos collected per flush were 0.14 and 0.09, respectively. The corresponding repeatabilities were 0.43 and 0.32, respectively. These results show that it was difficult to genetically improve these traits, thus, environmental and physical factors affecting the donor must be improved. These results also show that it is necessary to take the donor''s estrous condition after superovulation and repeatabilities for the number of embryos and transferable embryos collected per flush into account when the genetic gains and inbreeding rates for MOET breeding schemes are predicted by a computer simulation.
Prior concrete strength distributions can be updated by using direct information from test results as well as by taking into account indirect information due to conformity control. Due to the filtering effect of conformity control, the distribution of the material property in the accepted inspected lots will have lower fraction defectives in comparison to the distribution of the entire production (before or without inspection). A methodology is presented to quantify this influence in a Bayesian framework based on prior knowledge with respect to the hyperparameters of concrete strength distributions. An algorithm is presented in order to update prior distributions through numerical integration, taking into account the operating characteristic of the applied conformity criteria, calculated based on Monte Carlo simulations. Different examples are given to derive suitable hyperparameters for incoming strength distributions of concrete offered for conformity assessment, using updated available prior information, maximum-likelihood estimators or a bootstrap procedure. Furthermore, the updating procedure based on direct as well as indirect information obtained by conformity assessment is illustrated and used to quantify the filtering effect of conformity criteria on concrete strength distributions in case of a specific set of conformity criteria.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.475-486
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2006
Space time series data can be viewed either as a set of time series collected simultaneously at a number of spatial locations or as sets of spatial data collected at a number of time points. The major purpose of this article is to formulate a class of space time autoregressive moving average (STARMA) model, to discuss some of the their statistical properties such as model identification approaches, some procedure for estimation and the predictions. For illustration, we apply this STARMA model to the mumps data. The data set of mumps cases consists of the number of cases of mumps reported from twelve states monthly over the years 1969-1988.
This research uses high-resolution satellite images as a source of collecting farmland information. For effectively extract the paddy area, we use texture information and different classify methods to assist the satellite image classification. First, using maximum likelihood classifier to extract paddy information from images. The results show that User Accuracy and Procedure Accuracy of the paddy area can increase from 80.60% to 95.45% and 84.38% to 95.45%. Second, establishing a paddy Knowledge Base and using Knowledge Base Classifier to extract paddy area, and result shows the User Accuracy and Producer Accuracy to be 92.16% and 90.06%. Finally, The result shows we can effectively contribute to the paddy field information extraction from high-resolution satellite images.
Statistical calibration is a useful technique for achieving compatibility between two different measurement methods, and it usually consists of two steps : (1) estimation of the relationship between the standard and nonstandard measurements, and (2) prediction of future standard measurements using the estimated relationship and observed nonstandard measurements. A predictive multivariate errors-in-variables model is presented for the multivariate calibration problem in which the standard as well as the nonstandard measurements are subject to error. For the estimation of the relationship between the two measurements, the maximum likelihood (ML) estimation method is considered. It is shown that the direct and the inverse predictors for the future unknown standard measurement are the same under ML estimation. Based upon large-sample approximations, the mean square error of the predictor is derived.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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