Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권3호
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pp.689-694
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2004
We investigate the test for model adequacy in nonlinear regression. We can expect the usual likelihood ratio statistic to be unaffected by any parametric- effect curvature; only the effect of intrinsic curvature needs to be considered. Multiplicative correction factor is derived for the limiting distribution of test statistic, which is a function of the intrinsic curvature arrays.
본 연구는 박수진, 장준익 및 정찬섭 (1998)에서 언급된 방식으로 조사된 직물 디자인의 시각적 측면에 대한 감성을 모형화하여 각각의 감성 발생에 기여하는 주요 디자인 요소들이 무엇인지, 그리고 각 감성별 주요 디자인 요소의 가산적인(additive) 결합과 디자인 요소들 전반의 승산적인(multiplicative) 결합에서 얻어진 결과가 어떻게 다른지를 비교, 분석하였다.
본고는 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형을 이용하여 해상운송 물동량을 추정하고 사전적 예측치를 도출하였다. 개입 ARIMA의 추정결과 오차항에서 자기상관이 존재하지 않고 정규성이 존재함으로써 오차항의 기본가정이 잘 충족되고 있음을 확인하였다. 그리고 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형에 대해 예측실적 오류를 ME, MAE, RMSE, MSE로 측정한 결과 ARIMA $(2,1,0)(1,0,1)_{12}$이 가장 우수한 예측모형임을 확인할 수 있었다. 2015년부터 2019년까지의 기간에 대해 개입 ARIMA모형을 이용한 해상운송 물동량의 사전적 예측치 결과 4.54%에서 4.99%의 연평균 증가율을 보였고, 인공신경망모형을 이용한 예측결과 2.00%에서 2.44%까지의 연평균 증가율을 나타냈다.
A multiplicative ARIMA model was tested and applied to analyze the periodicity and trends of 168 monthly oxygen demand data from the Noryanggin water quality gauging station in the downstream Han River. ARIMA model was identified to fit to the data using ACF and PACF tests, and the parameters estimated using an unconditional least square method. The residuals between the observed and forecasted data were acceptable with the Porte-Manteau test. A forecast of DO changes was made for its applications.
In this paper, the water quality forecast was performed on the BOD of the Chungju Dam using the ARIMA model, which is a nonlinear statistics model, and the artificial neural network model. The monthly data of water quality were collected from 1991 to 2000. The most appropriate ARIMA model for Chungju dam was found to be the multiplicative seasonal ARIMA(1,0,1)(1,0,1)$_{12}$, model. While the artificial neural network model, which is used relatively often in recent days, forecasts new data by the strength of a learned matrix like human neurons. The BOD values were forecasted using the back-propagation algorithm of multi-layer perceptrons in this paper. Artificial neural network model was com- posed of two hidden layers and the node number of each hidden layer was designed fifteen. It was demonstrated that the ARIMA model was more appropriate in terms of changes around the overall average, but the artificial neural net-work model was more appropriate in terms of reflecting the minimum and the maximum values.s.
Background: Analysis of gene-gene and gene-environment interactions for complex multifactorial human disease faces challenges regarding statistical methodology. One major difficulty is partly due to the limitations of parametric-statistical methods for detection of gene effects that are dependent solely or partially on interactions with other genes or environmental exposures. Based on our previous case-control study in Chongqing of China, we have found increased risk of colorectal cancer exists in individuals carrying a novel homozygous TT at locus rs1329149 and known homozygous AA at locus rs671. Methods: In this study, we proposed statistical method-crossover analysis in combination with logistic regression model, to further analyze our data and focus on assessing gene-environmental interactions for colorectal cancer. Results: The results of the crossover analysis showed that there are possible multiplicative interactions between loci rs671 and rs1329149 with alcohol consumption. Multifactorial logistic regression analysis also validated that loci rs671 and rs1329149 both exhibited a multiplicative interaction with alcohol consumption. Moreover, we also found additive interactions between any pair of two factors (among the four risk factors: gene loci rs671, rs1329149, age and alcohol consumption) through the crossover analysis, which was not evident on logistic regression. Conclusions: In conclusion, the method based on crossover analysis-logistic regression is successful in assessing additive and multiplicative gene-environment interactions, and in revealing synergistic effects of gene loci rs671 and rs1329149 with alcohol consumption in the pathogenesis and development of colorectal cancer.
본 논문에서는 효율적인 AES 암호화를 위한 곱셈역원 연산기인 S-Box 설계를 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 합성체 기반의 개선된 S-Box 모듈을 설계하고, 다단 파이프라인(multi-stage pipeline) 구조의 S-Box의 성능을 평가한다. 제안하는 S-Box 모듈에서의 곱셈역원 연산은 조합 논리로 구성되기 때문에 하드웨어 부담이 감소되고 처리 속도가 개선된다. 논리합성을 통하여 3-단 파이프라인 구조의 S-Box 의 경우, 기존 방법과의 연산속도 비교에서 약 28% 정도 개선됨을 보인다. 본 논문에서 제안한 개선된 S-Box는 Verilog-HDL을 사용하여 혼합 레벨에서 모델링을 행하였으며, Xilinx ISE 14.7툴을 사용하여 Spartan 3s1500l FPGA 상에서 합성을 수행하였다. 그리고 타이밍 시뮬레이션(ModelSim PE 10.3 사용)을 통하여 설계된 S-Box가 정상적으로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 균일 칼라 영상 신호의 모델링에 대하여 설명하였으며 이 모델의 성질에 근거하여 균일 칼라영상을 변환하는 방법을 제안하였다. 먼저 칼라 영상 신호 의 모델링을 위하여 칼라 변동원인을 각 칼라 성분에 동등하게 작용하는 "동등요인 (identical or multiplicative)"과 각 칼라 성분에 독립적으로 작용하는 "독립요인 (independent or additive factor)"으로 분류하였으며 각각을 정규 분포로 모델링하 였다. 또한 클러스터의 분포모양은 (R, G, B) 3차원 특징 공간에서 길쭉한 타원체를 형성하며 타원체의 최장축 방향은 클러스터의 평균벡터 방향과 일치하게 됨을 알 수 있었다. 그리고 영상 처리 장치로부터 입력된 균일 칼라 영상을 모델에 적합하도록 변환하는 방법을 연구하였다. 3차원 좌표 변환 방법을 기술하였고 클러스터의 평균 벡터가 한 좌표축이 되도록 하는 변환 행렬을 구하였다. 제안된 방법을 인공 및 자연 칼라 영상을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 실험하였으며 그 결과 변환된 칼라 영 상은 클러스터의 최장축 방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.
This paper deals with the forecasting model for traffic accident. Its objective is to develop the appropriate model to project the accident of Chung-Chong Region. Two types of models between motorization (M) and personal hazard (P) are tested : One is inverted-U (bell type) curve and the other is increasing (or decreasing) curve. The statiscal and sensitivity analyses show that exponential model (type III) and multiplicative model (type II) are well fit to the given cross-sectional and time-series accident data. The model projects that the fatality per 100, 000 persons of Chung-Chong region, when the motorization level (M) is 0.2, would be in the range between 18 and 77 persons. The paper concludes that the accident level is the function of motorization and the result of implementing the safety policy of a region.
Objective : This study was aiming at estimating the joint effects of various risk factors associated with uterine cervix cancer in Korea. Methods : Data obtained from a case-control study were analyzed with a multiplicative model. Results : After adjustment for age and husband's educational attainments, the family history of cervical cancer (OR=2.1, 95% CI=1.2-3.9), unstable marital status due to separation, by death or divorce, etc. (OR=2.8, 95% CI=1.7-4.6), and a large number of deliveries ($\geq$3 vs. nulliparous OR=6.5, 55% CI=1.4-29.0) increased the risk of uterine cervix cancer, Conversely, first sexual intercourse at an older age ($\geq$25 years vs. <19 years OR=0.4, 95% CI=0.2-0.6) and husband's circumcision (OR=0.7, 95% CI=0.5-1.0) decreased the risk. In the multiplicative model, the highest joint risk (OR=39.2, 95% CI 5.9-258.9) was observed in women with a family history of uterine cervical cancer, an unstable marital status, where the ex-husband was not circumcised, with 3 or more delivery experiences, and having her first sexual intercourse when younger than 19 years of age. However, women without a family history of uterine cervix cancer, married to a circumcised husband, having had her first sexual intercourse at 25 years or older, and nulliparous, showed the lowest joint effect (OR=0.3, 95% CI=0.1-0.5). Conclusion : As carcinogenesis is a complex action involving various factors, we consider a joint effects approach to be appropriate in an epidemiological study on risk factors for uterine cervix neoplasms cervix neoplasm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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