Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.203-210
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2003
In a standard Metropolis-type Monte Carlo simulation, the proposal distribution cannot be easily adapted to "local dynamics" of the target distribution. To overcome some of these difficulties, Duane et al. (1987) introduced the method of hybrid Monte Carlo(HMC) which combines the basic idea of molecular dynamics and the Metropolis acceptance-rejection rule to produce Monte Carlo samples from a given target distribution. In this paper, using the HMC within Gibbs sampler, an asymptotical estimate of the smoothing mean and a general solution to state space modeling in Bayesian framework is obtaineds obtained.
Now operating of many urban railway lines are currently in progress in tile Seoul, but the inadequate consideration of links between different lines could create inconvenience as the public transport. This paper is studied about the connection design of urban-railway service convinced for other metropolis railways forms and propose the base pilot plan of the railway network linking system in Seoul Metropolis.
점점 증가되는 도시 속의 영상 프로젝션과 늘어나는 대형 스크린들은 도시의 미디어 환경을 재고하게 한다. 도시 속에서 미디어가 갖는 위상에 관한 물음에서 명확한 것은 미디어는 이제 추상적으로도 그 자체를 위해서도 존재하는 것이 아니며 가상 현실은 대도시의 일반적인 모습 속에서 존재하고 있다는 것이다. 대형화면으로 투사되는 비디오 이미지는 점점 관객들에게 접촉하는 듯한 느낌을 줌과 동시에 관람객들은 공간 속으로 몰입되는 느낌을 받게 된다. 본 논문은 도시 속의 비디오 아트 형태의 영상 프로젝션이 갖는 의미와 도시의 미디어 환경을 고찰해 봄으로써 대도시에서 비디오 아트 형태의 영상 프로젝션은 새로운 실재성, 가상과 현실, 몰입과 상호 작용성의 경험을 제공하며 도시의 미디어 환경의 관점에서 본다면 대도시라는 거대 텍스트는 어떤 주도적인 하나의 담론이 존재하지 않고 텍스트의 서로 상이한 담론들이 동시에 병립되어 서로 영향을 미치며 상호 소통되고 있음을 밝혔다.
저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그 결과를 기존에 사용되던 불확실성 탐색방법과 비교하였다. 본 논문의 I편에서는 Bayesian 방법 중 사전분포(prior distribution)와 우도함수(likelihood function)의 복잡성에 상관없이 계산이 가능한 Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) 방법과 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하기 위한 여러과정의 이론적 배경과 Bayesian 방법에서 가장 중요한 요소인 사전분포를 구축하고 이를 비교 및 평가하였다. 고려된 사전분포는 자료에 기반하지 않은 사전분포와 자료에 기반한 사전분포로써 두 사전분포를 이용하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 수행하고 그 결과를 비교하여 저수량 빈도분석에 합리적인 사전분포를 선정하였다. 또한 알고리즘의 수행과정에서 필요한 제안분포(proposal distribution)를 적용하여 그에 따른 알고리즘의 효율성을 채택률(acceptance rate)을 산정하여 검증해 보았다. 사전분포의 분석 결과, 자료에 기반한 사전분포가 자료에 기반하지 않은 사전분포보다 정확성 및 불확실성의 표현에 있어서 우수한 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었고, 채택률을 이용한 알고리즘의 효용성 역시 기존 연구자들이 제시하였던 만족스러운 범위를 가지는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 선정된 사전분포는 본 연구의 II편에서 Bayesian MCMC 방법의 사전분포로 이용되었으며, 그 결과를 기존 불확실성의 추정방법의 하나인 2차 근사식을 이용한 최우추정(maximum likelihood estimation)방법의 결과와 비교하였다.
Fine needle aspiration (FNA) cytology is well accepted as a safe, reliable, minimal invasive and cost-effective method for diagnosis of salivary gland lesions. This study evaluated the accuracy and diagnostic performance of FNA cytology in Thailand. A consecutive series of 290 samples from 246 patients during January 2001-December 2009 were evaluated from the archive of the Anatomical Pathology Department of our institution and 133 specimens were verified by histopathologic diagnoses, obtained with material from surgical excision or biopsy. Cytologic diagnoses classified as unsatisfactory, benign, suspicious for malignancy and malignant were compared with the histopathological findings. Among the 133 satisfactory specimens, the anatomic sites were 70 (52.6%) parotid glands and 63 (47.4 %) submandibular glands. FNA cytological diagnoses showed benign lesions in 119 cases (89.5 %), suspicious for malignancy in 3 cases (2.2 %) and malignant in 11 cases (8.3%). From the subsequent histopathologic diagnoses, 3/133 cases of benign cytology turned out to be malignant lesions, the false negative rate being 2.2 % and 1/133 case of malignant cytology turned out to be a benign lesion, giving a false positive rate was 0.8%. The overall accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were 97.0% (95% CI, 70.6%-99.4%), 81.3% (95% CI, 54.4%-96.0%), 99.1% (95% CI, 95.4%-100%), 92.9% (95% CI, 66.1%-99.8), 97.5% (95% CI, 92.8%-99.5%), respectively. This study indicated that FNA cytology of salivary gland is a reliable and highly accurate diagnostic method for diagnosis of salivary gland lesions. It not only provides preoperative diagnosis for therapeutic management but also can prevent unnecessary surgery.
Urban greenery is an important component of urban environment and is fast gaining prominence especially in the developing countries. The destruction of urban trees has resulted to the degradation of the environment, thus the introduction of green Kumasi project by Kumasi Metropolitan Assembly, Ashanti Region of Ghana. The composition and diversity of urban trees gives rise to adequate management and monitoring, thus an inventory of urban trees of the Metropolis was conducted to document complete information on its density, diversity, composition and distribution. A total tree population of 1,101 was enumerated in the principal roads of the Metropolis. The ten most encountered tree species accounted for 61.04% of all the individual tree populations with Mangifera indica being dominant. The dominant families: Fabaceae, Moraceae and Arecaceae constitute 38.57% of the tree population. Diversity of the tree species was very high. The minimum diversity criteria were met on analysis of the diversity of this population. The proportion of exotic species was high with 65.71% of the trees belonging to the introduced species. It is recommended that greater emphasis should be placed on the planting of indigenous trees in future tree planting exercise.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.237-246
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2012
다중 변환점(multiple change-point) 추론에 있어 소량자료에 관한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 소량 자료의 다중 변환점 추정을 위해 베이지안 비중심(noncentral) t 분포 변환점 모형을 제안하고, 제안된 모형 추론을 위해 메트로폴리스-해스팅스를 포함한 깁스 샘플링(Metropolis-Hastings-Within-Gibbs sampling) 알고리즘을 이용하였다. 모의실험 및 태풍 발생 수의 실증 분석결과는 제안된 모형과 알고리즘의 우수성을 보여 준다.
The paper presents a Bayesian Finite element (FE) model updating methodology by utilizing modal data. The dynamic condensation technique is adopted in this work to reduce the full system model to a smaller model version such that the degrees of freedom (DOFs) in the reduced model correspond to the observed DOFs, which facilitates the model updating procedure without any mode-matching. The present work considers both the MPV and the covariance matrix of the modal parameters as the modal data. Besides, the modal data identified from multiple setups is considered for the model updating procedure, keeping in view of the realistic scenario of inability of limited number of sensors to measure the response of all the interested DOFs of a large structure. A relationship is established between the modal data and structural parameters based on the eigensystem equation through the introduction of additional uncertain parameters in the form of modal frequencies and partial mode shapes. A novel sampling strategy known as the Metropolis-within-Gibbs (MWG) sampler is proposed to sample from the posterior Probability Density Function (PDF). The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by considering both simulated and experimental examples.
저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점 빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그 결과를 기존에 사용되던 불확실성 탐색방법과 비교하였다. 본 논문의Ⅰ편에서는 Bayesian 방법 중 사전분포(prior distribution)와 우도함수(likelihood function)의 복잡성에 상관없이 계산이 가능한 Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) 방법과 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하기 위한 여러 과정의 이론적 배경과 Bayesian 방법에서 가장 중요한 요소인 사전분포를 구축하고 이를 비교 및 평가하였다. 고려된 사전분포는 자료에 기반하지 않은 사전분포와 자료에 기반한 사전분포로써 두 사전분포를 이용하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 수행하고 그 결과를 비교하여 저수량 빈도분석에 합리적인 사전분포를 선정하였다. 또한 알고리즘의 수행과정에서 필요한 제안분포(proposal distribution)를 적용하여 그에 따른 알고리즘의 효율성을 채택률(acceptance rate)을 산정하여 검증해 보았다. 사전분포의 분석 결과, 자료에 기반한 사전분포가 자료에 기반하지 않은 사전분포보다 정확성 및 불확실성의 표현에 있어서 우수한 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었고, 채택률을 이용한 알고리즘의 효용성 역시 기존 연구자들이 제시하였던 만족스러운 범위를 가지는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 선정된 사전분포는 본 연구의 II편에서 Bayesian MCMC방법의 사전분포로 이용되었으며, 그 결과를 기존 불확실성의 추정방법의 하나인 2차 근사식을 이용한 최우추정(maximum likelihood estimation)방법의 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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