Weyl structure can be viewed as generalizations of Riemannian metrics. We study Weyl structures which are critical points of the squared L$^2$ norm functional of the full curvature tensor, defined on the space of Weyl structures on a compact 4-manifold. We find some relationship between these critical Weyl structures and the critical Riemannian metrics. Then in a search for homogeneous critical structures we study left-invariant metrics on some solv-manifolds and prove that they are not critical.
In this paper, we introduce a simple design method f9r mot-squared type raised cosine filter with equiripple characteristics. Through some design examples, we show that the proposed filter has much better performance in ripple than the conventional SRCF at the expense of small increasing of ISI. In addition, the proposed Inter is compatible with conventional SRCF. Finally, we designs the filter for W-CDMPI which uses RRC (Root Raised Cosine) with a=0.22, in 12bit finite precision.
We consider the estimation problem for the scale parameter of the Rayleigh distribution using weighted balanced loss function (WBLF) which reflects both goodness of fit and precision. Under WBLF, we obtain the optimal estimator which creates a kind of balance between Bayesian and non-Bayesian estimation. We also deal with the estimation of R = P(Y < X) when Y and X are two independent but not identically distributed Rayleigh distribution under squared error loss function.
Purpose: The purpose of this study was to determine the concurrent validity between Figure-of-8 Walking Test (F8W), Berg Balance Scale (BBS), Four Squared Step Test (FSST), and Timed UP and GO Test (TUG) in patients with stroke. Methods: Forty two participants (26 men, 16 women, $55.0{\pm}11.72$) with at least three months post stroke who were able to walk at least 10 m without walking aid participated in this study. Assessment of concurrent validity between the F8W (time and steps) and BBS was performed using Spearman rank order correlation and between the F8W (time and steps), FSST and TUG assessed using Pearson correlation. Results: The time of the F8W showed correlation with BBS (r=-0.46, p<0.01), FSST (r=0.64, p<0.01), and TUG (r=0.81, p<0.01), and steps of the F8W showed correlation with BBS (r=-0.43, p<0.01), FSST (r=0.47, p<0.01), and TUG (r=0.51, p<0.01). Conclusion: The F8W is a valid measure of balance and walking skill among patients with stroke and may provide complementary information with regard to dynamic balance and functional walking for the real life of stroke patients.
This article investigates how to adaptively predict the time-varying metrology delay that could realistically occur in the semiconductor manufacturing practice. Metrology delays pose a great challenge for the existing run-to-run (R2R) controllers, driving the process output significantly away from target if not adequately predicted. First, the expected asymptotic double exponentially weighted moving average (DEWMA) control output, by using the EWMA and recursive least squares (RLS) prediction methods, is derived. It has been found that the relationships between the expected control output and target in both estimation methods are parallel, and six cases are addressed. Within the context of time-varying metrology delay, this paper presents a modified recursive least squares-linear trend (RLS-LT) controller, in combination with runs test. Simulated single input-single output (SISO) R2R processes subject to various time-varying metrology delay scenarios are used as a testbed to evaluate the proposed algorithms. The simulation results indicate that the modified RLS-LT controller can yield the process output more accurately on target with smaller mean squared error (MSE) than the original RLSLT controller that only deals with constant metrology delays.
The application of disinfection models on the plasma process was investigated. Nine empirical models were used to find an optimum model. The variation of parameters in model according to the operating conditions (first voltage, second voltage, air flow rate, pH) were investigated in order to explain the disinfection model. In this experiment, the DBD (dielectric barrier discharge) plasma reactor was used to inactivate Ralstonia Solanacearum which cause wilt in tomato plantation. Optimum disinfection models were chosen among the nine models by the application of statistical SSE (sum of squared error), RMSE (root mean sum of squared error), $r^2$ values on the experimental data using the GInaFiT software in Microsoft Excel. The optimum model was shown as Weibull+talil model followed by Log-linear+ Shoulder+Tail model. Two models were applied to the experimental data according to the variation of the operating conditions. In Weibull+talil model, Log10($N_o$), Log10($N_{res}$), ${\delta}$ and p values were examined. And in Log-linear+Shoulder+Tail model, the Log10($N_o$), Log10($N_{res}$), $k_{max}$, Sl values were calculated and examined.
To support daily ground-level $O_3$ forecasting in Seoul, a transfer function model(TFM) has been developed by using surface meteorological data and pollutant data(previous-day [$O_3$] and [$NO_2$]) from 1 May to 31 August in 1997. The forecast performance of the TFM was evaluated by statistical comparison with $O_3$ concentration observed during September it is shown that correlation coefficient(R), root mean squared error(RMSE), normalized mean squared error(NMSE) and mean relative error(MRE) were 0.73, 15.64, 0.006 and 0.101, respectively. The TFM appeared to have some difficulty forecasting very high $O_3$ concentrations. To compare with this model, multiple regression model(MRM) was developed for the same period. According to statistical comparison between the TFM and MRM. two models had similar predictive capability but TFM based on $O_3$ concentration higher than 60 ppb provided more accurate forecast than MRM. It was concluded that statistical model based on TFM can be useful for improving the accuracy of local $O_3$ forecast.
Purpose: The aim of this study was to construct a saponin content-predicting model using shortwave infrared imaging spectroscopy. Methods: The experiment used a shortwave imaging spectrometer and ENVI spectral acquisition software sampling a spectrum of 910 nm-2500 nm. The corresponding preprocessing and mathematical modeling analysis was performed by Unscrambler 9.7 software to establish a ginsenoside nondestructive spectral testing prediction model. Results: The optimal preprocessing method was determined to be a standard normal variable transformation combined with the second-order differential method. The coefficient of determination, $R^2$, of the mathematical model established by the partial least squares method was found to be 0.9999, while the root mean squared error of prediction, RMSEP, was found to be 0.0043, and root mean squared error of calibration, RMSEC, was 0.0041. The residuals of the majority of the samples used for the prediction were between ${\pm}1$. Conclusion: The experiment showed that the predicted model featured a high correlation with real values and a good prediction result, such that this technique can be appropriately applied for the nondestructive testing of ginseng quality.
Scaling and similitude large scale structural member to small scale model is considered the most important matter for the experimental tests because of the difficulty in controlling, lack of capacities and expenses, furthermore that most of MSc and PhD students suffering from choosing the suitable specimen before starting their experimental study. The current study adopts to take large scale slab with opening as a case study of structural member where the slab is squared with central squared opening, the boundary condition is fixed from all sides, the load represents by four concentrated force in four corners of opening, as well as, the study adopts Buckingham theorem which has been used for scaling, all the parameters of the problem have been formed in dimensionless groups, the main groups have been connected by a relations, those relations are represented by force, maximum stress and maximum displacement. Finite element method by ANSYS R18.1 has been used for analyzing and forming relations for the large scale member. Prediction analysis has been computed for three small scale models by depending on the formed relations of the large scale member. It is found that Buckingham theorem is considered suitable way for creating relations among the parameters for any structural problem then making similitude and scaling the large scale members to small scale members. Finally, verification between the prediction and theoretical results has been done, it is observed that the maximum deviation between them is not more than 2.4%.
본 연구의 주제는 국내 자본시장에서 기업의 연구개발비 비중에 영향을 줄 수 있는 재무적 결정요인들을 심층적으로 분석하고자 하는 것이다. 최근까지 다른 국가들에서 정기적으로 수입하여 왔던 국내 기업들의 핵심 소재와 부품들에 대한 부족 현상이 지속되고 있는 상황 속에서, 해당 핵심소재들의 자급을 위한 국내 연구개발비 투자와 관련된 추가 연구에 더 많은 관심을 기울이는 것은 이론적 그리고 실무적 측면에서 더욱 중요하다고 판단된다. 연구개발비 투자 확대를 위한 정부와 기업들의 정책을 기준으로, 국제금융위기 이후 코스닥 상장기업들의 연구개발비 비중의 결정요인들 분석하기 위하여, 3가지의 가설들이 본 논문에서는 검정되었다. 분위회기모형을 응용한 첫번째 가설 검정 결과, 총 설명변수들 중, 전년도의 연구개발 비중(Lag_RD), 비선형성을 검정을 위한 Lag_RD의 제곱 항, 그리고 하이텍 기술군과 Lag_Rd 간의 교호작용 등이 연구개발비 비중에 유의한 영향을 보였다. 두번째 가설에서 총 설명 변수들 중 과반수 이상의 재무변수들이 연구재발비 비중이 높은 기업군과 낮은 기업군을 통계적으로 구분하는 요인들로 판명되었으다. 본 연구의 결과들은 향후 기업의 연구개발비의 적정 수준을 측정하기 위한 재무적 결정요인으로서 활용되어, 주주의 측면에서 기업가치의 극대화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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