The nonparametric bivariate two-sample test of Bennett (1967) is extended to the multivariate k sample test. This test has been easily modified for a monotone trend among k samples. Often in applications it is important to consider a set of multivariate response variables simultaneously, rather than individually, and also important to consider testing k samples altogether. Different approaches of estimating the null covariance matrices of the test statistics resulted in the same limiting form. The multivariate k sample test is applied to the non-normal data of a randomized trial conducted for a period of four weeks in mental hospitals. The purpose of the trial is to compare the efficacy of three different interventions for a relief of the frequently occurring problems of constipation, caused as a side effect of antipsychotic drugs during hospitalization. The bowel movement status of patient for a week is summarized into a single severity score, and severity scores of four weeks comprise a four-dimensional multivariate variable. It is desirable with this trial data to consider a multivariate testing among k samples.
Park, J.Kyoungyoon;Chen, Yung-H.;Simons, Daryl-B.;Miller, Lee-D.
Korean Journal of Remote Sensing
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v.1
no.1
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pp.5-27
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1985
A hill-sliding technique was devised to extract Gaussian clusters from the multivariate probability density estimates of sample data for the first step of iterative unsupervised classification. The underlying assumption in this approach was that each cluster possessed a unimodal normal distribution. The key idea was that a clustering function proposed could distinguish elements of a cluster under formation from the rest in the feature space. Initial clusters were extracted one by one according to the hill-sliding tactics. A dimensionless cluster compactness parameter was proposed as a universal measure of cluster goodness and used satisfactorily in test runs with Landsat multispectral scanner (MSS) data. The normalized divergence, defined by the cluster divergence divided by the entropy of the entire sample data, was utilized as a general separability measure between clusters. An overall clustering objective function was set forth in terms of cluster covariance matrices, from which the cluster compactness measure could be deduced. Minimal improvement of initial data partitioning was evaluated by this objective function in eliminating scattered sparse data points. The hill-sliding clustering technique developed herein has the potential applicability to decomposition of any multivariate mixture distribution into a number of unimodal distributions when an appropriate diatribution function to the data set is employed.
Manoj Khaniya;Yasuto Tachikawa;Kodai Yamamoto;Takahiro Sayama;Sunmin Kim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.25-25
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2023
The ensemble optimal interpolation (EnOI) scheme is a sub-optimal alternative to the ensemble Kalman filter (EnKF) with a reduced computational demand making it potentially more suitable for operational applications. Since only one model is integrated forward instead of an ensemble of model realizations, online estimation of the background error covariance matrix is not possible in the EnOI scheme. In this study, we investigate two Gaussian noise based ensemble generation strategies to produce dynamic covariance matrices for assimilation of water level observations into a distributed hydrological model. In the first approach, spatially correlated noise, sampled from a normal distribution with a fixed fractional error parameter (which controls its standard deviation), is added to the model forecast state vector to prepare the ensembles. In the second method, we use an adaptive error estimation technique based on the innovation diagnostics to estimate this error parameter within the assimilation framework. The results from a real and a set of synthetic experiments indicate that the EnOI scheme can provide better results when an optimal EnKF is not identified, but performs worse than the ensemble filter when the true error characteristics are known. Furthermore, while the adaptive approach is able to reduce the sensitivity to the fractional error parameter affecting the first (non-adaptive) approach, results are usually worse at ungauged locations with the former.
Multidimensional scaling (MDS) is a widely used method for dimensionality reduction, of which purpose is to represent high-dimensional data in a low-dimensional space while preserving distances among objects as much as possible. MDS has mainly been applied to data visualization and feature selection. Among various MDS methods, the classical MDS is not readily applicable to data which has large numbers of objects, on normal desktop computers due to its computational complexity. More precisely, it needs to solve eigenpair problems on dissimilarity matrices based on Euclidean distance. Thus, running time and required memory of the classical MDS highly increase as n (the number of objects) grows up, restricting its use in large-scale domains. In this paper, we propose an efficient approximation algorithm for the classical MDS based on divide-and-conquer and CUDA. Through a set of experiments, we show that our approach is highly efficient and effective for analysis and visualization of data consisting of several thousands of objects.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.30
no.4
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pp.316-322
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2004
A low molecular weight component named bone morphogenetic protein(BMP) chemically isolated from the organic matrix of bone, induce postfetal connective tissue cells surrounding small blood vessels to differentiate into cartilage and bone. The end product of BMP is a spherical ossicle of lamella bone filled with red bone marrow for the functional loading. This is a important point that the graft material is embedded the defect site during the implant surgery. Because present knowledge of the relationship between BMP and bone regeneration arises mainly from studies of induced bone formation in heterotopic sites, it would be helpful to determine whether BMP plays any part in the process of bone healing. The BMPs have been shown to play crucial roles in normal skeletal development as well as bone healing and are able to activate transcription of genes involved in cellular migration, proliferation, and differentiation. The delivery of BMP on matrices has been efficacious in the treatment of defect bone in implant surgery. The purpose of the histologic study was to evaluate the effect of DLB(demineralized lyophilized bone) coated with purified human BMP(hBMP-I) in immediate implant surgery with bony defect to obtain the functional structure of implant asap. The ability of a graft of hBMP-I to accelerate bony defect repair provides a rationale for its use in immediate implant surgery that have large bone defect in edentulous area.
Laminated composite shells are commonly used in various engineering applications including aerospace and marine structures. In this paper, using semi-analytical finite strip method, the buckling behavior of laminated composite deep as well as thick shells of revolution under follower forces which remain normal to the shell is investigated. The stiffness caused by pressure is calculated for the follower forces subjected to external fibers in thick shells. The shell is divided into several closed strips with alignment of their nodal lines in the circumferential direction. The governing equations are derived based on first-order shear deformation theory which accounts for through thickness-shear flexibility. Displacements and rotations in the middle surface of shell are approximated by combining polynomial functions in the meridional direction as well as truncated Fourier series with an appropriate number of harmonic terms in the circumferential direction. The load stiffness matrix which accounts for variation of loads direction will be derived for each strip of the shell. Assembling of these matrices results in global load stiffness matrix which may be un-symmetric. Upon forming linear elastic stiffness matrix called constitutive stiffness matrix, geometric stiffness matrix and load stiffness matrix, the required elements for the second step analysis which is an eigenvalue problem are provided. In this study, different parameter effects are investigated including shell geometry, material properties, and different boundary conditions. Afterwards, the outcomes are compared with other researches. By considering the results of this article, it can be concluded that the deformation-dependent pressure assumption can entail to decrease the calculated buckling load in shells. This characteristic is studied for different examples.
Stable isotopic ratios of the carbonate rocks and chemical compositions of the matrix of pebble bearing phyllitic rocks known as the Hwanggangri Formation, which are in hot debate on their origin such as tillite, debris flow and turbidite, were determined to interpret their depositional environment. Argillaceous matrix of the pebble bearing phyllitic rocks has a high content of CaO (av. 19.5%) and MgO (av. 8.3%), corresponding to calcareous sandy shale. No difference of chemical compositions including trace elements and REE is in the matrices between the Hwanggangri and the Kunjasan Formations. Carbonate rocks from the Okchon zone and outside of the zone range $-2.5{\sim}+6.1$‰ in ${\delta}^{13}C$ and $+5.8{\sim}+25.9$‰ in ${\delta}^{18}O$, indicating normal marine limestone. However, unusally $^{13}C$ enriched carbonate rocks might be deposited in the highly evaporated sedimentary basin. A wide variation of ${\delta}^{18}O$ values is responsible for metamorphism with a $^{18}O$ depleted meteoric water. Isotopic equilibrium temperatures by graphite-calcite geothermometer show a higher metamorphic temperature ($547{\sim}589^{\circ}C$) in the Okchon zone than those ($265{\sim}292^{\circ}C$) in the Samtaesan Formation of the Chosun group. Rhythmic alternation of relatively thin shale with thin limestone in the Kounri Formation is not cherty layer but thin limesilicate bed by metasomatic replacement. Judging from the isotopic and chemical compositions of the carbonate rocks and calcareous matrix of the pebble bearing phyllitic rocks, the Hwangganari Formation was deposited in the shallow marine environment favorable to debris flow.
This study was designed to determine whether cognitive impairment was evident in patients with SLE. Also, it aimed to examine the association of cognitive impairment with other clinical variables. The subjects consisted of 20 patients with mildly active SLE and 20 healthy controls. Methods : A total of 20 SLE patients and 20 normal controls completed a computerized neuropsychological test battery using Vienna Test System. These included Cognitrone test, Continuous attention test, Corsi block tapping test, Standard progressive matrices. Also, neuro-behavioral cognitive status examination was done. The symptom severity of depression was measured with Beck Depression Inventory, Hamilton Depression Rating Scale, and current medications were documented. Disease activity was rated using the SLE diasease activity index (SLEDAI). Results : SLE patients had poorer performance than normal controls on the tests of Cognitrone, attention, nonverbal IQ and memory, independent of age, education, disease activity, steroid use and depression status. Conclusion : Cognitive dysfunction was not uncommon in ambulatory SLE patients as measured by standardized neuropsychological tests. It seemed to occur independently of various clinical variables. These findings would suggest that cognitive dysfunction in SLE may be explained by reflecting subclinical central nervous system(CNS) involvement, rather than coexisting psychological distress due to chronic illness or side effect of medication.
Porous matrices of bioactive polymers such as polyglycolic acid (PGA) or polylactic acid (PLA) can be used as scaffolds in bone tissue growth during bone repair process. These polymers are highly porous and serve as a template for the growth and organization of new bone tissues. We evaluated the effect of PGA and PLA polymers on osteoblastic MC3T3-E1 cell extracellular mineralization. MC3T3-E1 cells were cultured in a time-dependent manner -1, 15, 25d as appropriate - for the period of bone formation stages in one of the five culture circumstances, such as normal osteogenic differentiation medium, PGA-plated, fetal bovine serum (FBS)-plated, PGA/FBS-coplated, and PLA-plated For the evaluation of bone formation, minerals (Ca, Mg, Mn) and alkaline phosphatase activity, a marker for osteoblast differentiation, were measured Alizarin Red staining was used for the measurement of extracellular matrix Ca deposit During the culture period, PGA-plated one was reabsorbed into the medium more easily and faster than the PLA-plated one. At day 15, at the middle stage of bone formation, cellular Ca and Mg levels showed higher tendency in PGA- or PLA-plated treatments compared to non-plated control and at day 25, at the early late stage of bone formation, all three cellular Ca, Mg or Mn levels showed higher tendency as in order of PGA-related treatments and PLA-plated treatments, compared to control even without significance. Medium Ca, Mg or Mn levels didn't show any consistent tendency. Cellular ALP activity was higher in the PGA- or PLA-plated treatments compare to normal osteogenic medium treatment PGA-plated and PGA/FBS-plated treatments showed better Ca deposits than other treatments by measurement of Alizarin Red staining, although PLA-plated treatment also showed reasonable Ca deposit. The results of the present study suggest that biodegradable material, PGA and also with less extent for PLA, can be used as a biomaterial for better extracellular matrix mineralization in osteoblastic MC3T3-E1 cells.
This paper presents a new approach for the automatic mapping of discontinuities in a tunnel face based on its 3D digital model reconstructed by LiDAR scan or photogrammetry techniques. The main idea revolves around the identification of discontinuity areas in the 3D digital model of a tunnel face by segmenting its 2D projected images using a deep-learning semantic segmentation model called U-Net. The proposed deep learning model integrates various features including the projected RGB image, depth map image, and local surface properties-based images i.e., normal vector and curvature images to effectively segment areas of discontinuity in the images. Subsequently, the segmentation results are projected back onto the 3D model using depth maps and projection matrices to obtain an accurate representation of the location and extent of discontinuities within the 3D space. The performance of the segmentation model is evaluated by comparing the segmented results with their corresponding ground truths, which demonstrates the high accuracy of segmentation results with the intersection-over-union metric of approximately 0.8. Despite still being limited in training data, this method exhibits promising potential to address the limitations of conventional approaches, which only rely on normal vectors and unsupervised machine learning algorithms for grouping points in the 3D model into distinct sets of discontinuities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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