Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.2
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pp.191-202
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2024
The goal of this paper is to show how multivariate regression analysis with high-dimensional responses is facilitated by the response dimension reduction. Multivariate regression, characterized by multi-dimensional response variables, is increasingly prevalent across diverse fields such as repeated measures, longitudinal studies, and functional data analysis. One of the key challenges in analyzing such data is managing the response dimensions, which can complicate the analysis due to an exponential increase in the number of parameters. Although response dimension reduction methods are developed, there is no practically useful illustration for various types of data such as so-called large p-small n data. This paper aims to fill this gap by showcasing how response dimension reduction can enhance the analysis of high-dimensional response data, thereby providing significant assistance to statistical practitioners and contributing to advancements in multiple scientific domains.
In order to improve the traditional post harvest system in Korea, a model for mechanized grain drying and storage facilities was developed. Also, a computer program for the model system was developed. For the study, flat type steel bin and circulation type dryer were selected for the model and Fortran language was used for the computer program. This program was tested by using various practical data. The following results were obtained from the study: 1. The general model developed can be used for designing a rough rice drying and storage facility within the range from 100 ton to 1000 ton capacity. 2. Major output of the computer program for designing a model system were as follow; a. The dimension of the plant. b. The storage bin size, dryer number and dryer size. c. The dimension of individual equipment and its required HP. d. Capital requirement and operating cost of the model system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.3
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pp.233-250
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2021
This paper studies if the accuracies of mortality models (LC model vs. 4-parametric model) are aggravated if a mortality structure changes due to the impact of COVID-19. LC model (LCM) uses dimension reduction for fitting to the log mortality matrix so that the performance of the dimension reduction method may not be good when the matrix structure changes. On the other hand, 4-parametric factor model (4-PFM) is designed to use factors for fitting to log mortality data by age groups so that it would be less affected by the change of the mortality structure. In fact, the forecast accuracies of LCM are better than those of 4-PFM when life-tables are used whereas those of 4-PFM are better when the mortality structure changes. Thus this result shows that 4-PFM is more reliable in performance to the structural changes of the mortality. To support the accuracy changes of LCM the functional aspect is explained by computing eigenvalues produced by singular vector decomposition
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.6
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pp.43-50
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2011
The fractal method has recently been applied to a model for determining soil grain size distribution. The objective of this study is to review the applicability of the fractal method for a analysis of submarine sedimentary environments by comparing fractal constants with grain size statistical analysis for the soil samples of Pohang (PH) and Namhae (NH). The y-interception of log (grain size)-log (passing) equation was also used because grain size distribution couldn't be expressed with fractal dimension only. The result of comparison between fractal constants (dimension, y-interception) and grain size statistical indices, the fractal dimension was directly proportional to the mean and the sorting. And the y-interception showed high correlation with the mean. The fractal dimension and y-interception didn't show significant correlation with the skewness and the kurtosis. Thus regression equations between fractal constants and two statistical indices (mean, sorting) were derived. All classifications of the mean and the sorting could be determined using the regression equation based on the fractal dimension and y-interception. Therefore, fractal constants could be used as an alternative index representing the sedimentary environments instead of the mean and sorting.
The purpose of this study was to investigation the importance and categorization of task elements of school food service dietician and to provide the useful data for standard model of the dietician′s tasks of school foodservice. This study was conducted in school food services nationwide in method of written questionnaire. The questionnaires were mailed to the dieticians of 3 type school foodservice system-conventional, commissary, joint management. Of the 660 schools that participated in this study, the responses from 212 conventional system and 212 commissary system and 200 joint management system were selected for analysis. Statistical analysis was performed with SAS/Win 6.12 package program for descriptive analysis, T-test, ANOVA, factor analysis using. The main results of this study can be summarized as follows Importance level was more than 4 score out of 5 scale in most of the task elements. The result was indicative of the appropriateness of definition of the 61 task elements. Of 61 task elements, importance level on ′nutrition education′ and on ′evaluation of foodservice operation management′ indicated the most significant difference between present and ideal situation. Through factor analysis, 61 task elements were regrouped into 7 dimensions; "Duty dimension of cooking and distribution management", "Duty dimension of cost management", "Duty dimension of raw material management", "Duty dimension of education management", "Duty dimension of menu management", "Duty dimension of record keeping of foodservice", "Duty dimension of general management (others)".
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2005.10a
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pp.387-392
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2005
The research was performed to predict the potential landslide with roughness index. It was known that fractal dimension and surface area index can be represented the topography, specially when the natural slopes were rough or rugged. A test site was selected and fractal dimension and surface area index were calculated from the irregular triangle network. Fractal dimension were ranged between $2.016{\sim}2.046$ and surface area index $1.56E+07{\sim}2.59E+07$. Surface area index increased as fractal dimension increased. Slope stability was calculated by infinite slope stability analysis model and was compared to slope stability by fractal and surface area index. In the result, unsafe zones where slope stability is under 1.1 were $5.11{\sim}6.25%$ for the test site. It can be said that fractal dimension and surface area index are a good index to evaluate the slope stability because when fractal dimension and surface area index are greater, then stability of the site is more unsafe.
Any open Riemann surface has a conformal model in any orientable Riemannian manifold of dimension 4. Precisely, we will prove that, given any open Riemann surface, there is a conformally equivalent model in a prespecified orientable 4-dimensional Riemannian manifold. This result along with [5] now shows that an open Riemann surface admits conformal models in any Riemannian manifold of dimension ${\geq}3$.
This paper describes the three dimension model and simulation results of a thermal actuator based on polyMUMPs process, known as thermal multimorph actuator. The device has potential application in micro-transducers such as atomic force microscope (AFM) tip and scanning tunneling microscope (STM) tip. This device made of a multi-layer materials stack together with consisted of polysilicon, $SiO_2$ and gold. A mask layout design, three dimension model and simulation results are reported and discussed.
In this study, we analyzed the hydraulic characteristics of rivers by dam discharge change affecting in the river environment. To do this, survey variability of the Soyanggang dam discharge. We analyzed hydraulic characteristics of rivers by the discharge using HEC-RAS model(linear dimension) and RMA2 model(two-dimension) and show the results.
Park, Jong-Rak;Kim, Hyun-Su;Kim, Jin-Tae;Sung, Moon-Gyu;Cho, Won-Il;Choi, Ji-Hyun;Choi, Sung-Woon
ETRI Journal
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v.27
no.2
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pp.188-194
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2005
We report on the improvement of critical dimension (CD) linearity on a photomask by applying the concept of process proximity correction to a laser lithographic process used for the fabrication of photomasks. Rule-based laser process proximity correction (LPC) was performed using an automated optical proximity correction tool and we obtained dramatic improvement of CD linearity on a photomask. A study on model-based LPC was executed using a two-Gaussian kernel function and we extracted model parameters for the laser lithographic process by fitting the model-predicted CD linearity data with measured ones. Model-predicted bias values of isolated space (I/S), arrayed contact (A/C) and isolated contact (I/C) were in good agreement with those obtained by the nonlinear curve-fitting method used for the rule-based LPC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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