Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.5
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pp.1152-1158
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2007
Although various fast and simple, testing devices have been developed in many countries such as the U.S, Japan, and European countries, these testing devices are not commonly used in Korea. In this study, compaction fur the field density test was carried out with a hand-guided vibrating roller. The results of the field density test were compared with those of the new testing devices such as the geogauge, soil impact hammer(CASPFOL), light falling weight deflectometer(LFWD), dynamic cone penetration(DCP). Regression analyses were conducted with the data from new testing devices. The analysis results showed that the correlation coefficients were high in the range of $70{\sim}95%$.
Objective : To explore the correlation between the polymorphism of histone deacetylase 9 gene (rs1060499865, rs723296, rs957960) and ischemic stroke (IS) in Chinese Han population in Dali region. Methods : This study included 155 IS patients and 128 healthy physical examinees. TaqMan-polymerase chain reaction technology and multivariate logistic regression were performed. Results : In the case group, there was no polymorphism of rs1060499865 observed in the two groups; whereas on the rs723296 locus the frequencies of C allele and TC genotype were significantly higher than that in the control group, alleles C and T were associated with a 2.158-fold increase in IS risk, and genotypes TC and TT were associated with a 2.269-fold increase in IS risk. The locus rs957960 exhibited no significant difference between the two groups. Conclusion : An association between rs723296 and the risk of IS was found in the Chinese Han population in Dali region. No significant association was found between rs1060499865, rs957960 and IS in the Chinese Han population in Dali region.
Sulaiman, R. Aduni;Jawawi, Dayang N.A.;Halim, Shahliza Abdul
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.932-951
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2021
The effectiveness of testing in Model-based Testing (MBT) for Software Product Line (SPL) can be achieved by considering fault detection in test case. The lack of fault consideration caused test case in test suite to be listed randomly. Test Case Prioritization (TCP) is one of regression techniques that is adaptively capable to detect faults as early as possible by reordering test cases based on fault detection rate. However, there is a lack of studies that measured faults in MBT for SPL. This paper proposes a Test Case Prioritization (TCP) approach based on dissimilarity and string based distance called Last Minimal for Local Maximal Distance (LM-LMD) with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity. LM-LMD with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity adopts Local Maximum Distance as the prioritization algorithm and Dice-Jaro-Winkler similarity measure to evaluate distance among test cases. This work is based on the test case generated from statechart in Software Product Line (SPL) domain context. Our results are promising as LM-LMD with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity outperformed the original Local Maximum Distance, Global Maximum Distance and Enhanced All-yes Configuration algorithm in terms of Average Fault Detection Rate (APFD) and average prioritization time.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.7
no.1
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pp.21-35
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1996
In this paper, estimation and prediction procedures are discussed for grneral situation in which the failure time follows the independent density $f_{i}({\varepsilon}_{i})$ for the accelerated life testing under Type II censoring. In the context of accelerated life test experiment, procedures are given for estimating the parameters in the Eyring model, and for estimating mean life at a given future stress level. The procedures given are conditional confidence interval procedures, obtained by conditioning on ancillary statistics. A comparison is made of these procedures and procedures based on asymptotic properties of the maximum, likelihood estimates.
This article is concerned with procedures for detecting multiple y outliers in linear regression. The outward-testing procedure, which is controled by the initial subset and the minimum residuals, is suggested by two phases. The performance of this procedure is compared with others by Monte Carlo techniques and found to be superior. The procedure, however, fails in detecting y outliers that are on high-leverage cases in Phase 1. Thus, we proposed ELMS algorithm for a set of suspect observations, in Phase 1. In Phase 2, the proposed testing is conducted using the studentized residuals to see which of the suspect cases are outliers. Several examples are analyzed.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.05a
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pp.629-633
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2005
The reduction of the Vehicle interior noise has been the main interest of NVH engineers. The driver's perception on the vehicle noise is affected largely by psychoacoustic characteristic of the noise as well as the SPL. In particular, the HVAC sound among the vehicle interior noise has been reflected sensitively in the side of psychology. In previous study, we have developed to verify identification of source for the vehicle HVAC system through multiple-dimensional spectral analysis. Also we carried out objective assessments on the vehicle HVAC noises and subjective assessments have been already performed with 30 subjects. In this study, the linear regression models were obtained for the subjective evaluation and the sound quality metrics. The regression procedure also allows you to produce diagnostic statistics to evaluate the regression estimates including appropriation and accuracy. Appropriation of regression model is necessary to $R^2$ value and F-value. And testing for regression model is necessary to Independence, Homoscedesticity and Normality. Also we selected optimum layout of damping material using Taguchi method. As a result of application, sound quality is improved by more quiet, powerful, expensive, smooth.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.6
s.249
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pp.728-733
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2006
The reduction of the Vehicle interior noise has been the main interest of NVH engineers. The driver's perception on the vehicle noise is affected largely by psychoacoustic characteristic of the noise as well as the SPL. In particular, the HVAC sound among the vehicle interior noise has been reflected sensitively in the side of psychology. In previous study, we have developed to verify identification of source for the vehicle HVAC system through multiple-dimensional spectral analysis. Also we carried out objective assessments on the vehicle HVAC noises and subjective assessments have been already performed with 30 subjects. In this study, the linear regression models were obtained for the subjective evaluation and the sound quality metrics. The regression procedure also allows you to produce diagnostic statistics to evaluate the regression estimates including appropriation and accuracy. Appropriation of regression model is necessary to $R^2$ value and F-value. And testing for regression model is necessary to independence, homoscedesticity and normality. Also we selected optimum layout of damping material using Taguchi method. As a result of application, sound quality is improved more quietly, powerfully, even though costly, and smoothly.
Simplified techniques based on in situ testing methods are commonly used to assess seismic liquefaction potential. Many of these simplified methods were developed by analyzing liquefaction case histories from which the liquefaction boundary (limit state) separating two categories (the occurrence or non-occurrence of liquefaction) is determined. As the liquefaction classification problem is highly nonlinear in nature, it is difficult to develop a comprehensive model using conventional modeling techniques that take into consideration all the independent variables, such as the seismic and soil properties. In this study, a modification of the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) approach based on Logistic Regression (LR) LR_MARS is used to evaluate seismic liquefaction potential based on actual field records. Three different LR_MARS models were used to analyze three different field liquefaction databases and the results are compared with the neural network approaches. The developed spline functions and the limit state functions obtained reveal that the LR_MARS models can capture and describe the intrinsic, complex relationship between seismic parameters, soil parameters, and the liquefaction potential without having to make any assumptions about the underlying relationship between the various variables. Considering its computational efficiency, simplicity of interpretation, predictive accuracy, its data-driven and adaptive nature and its ability to map the interaction between variables, the use of LR_MARS model in assessing seismic liquefaction potential is promising.
This study using experimental design and linear regression technique was implemented in order to predict the pitting potential of stainless steel in marine environments, with the target materials being AL-6XN and STS 316L. The various variables (inputs) which affect stainless steel's pitting potential included the pitting resistance equivalent number (PRNE), temperature, pH, Cl- concentration, sulfate levels, and nitrate levels. Among them, significant factors affecting pitting potential were chosen through an experimental design method (screening design, full factor design, analysis of variance). The potentiodynamic polarization test was performed based on the experimental design, including significant factor levels. From these testing methods, a total 32 polarization curves were obtained, which were used as training data for the linear regression model. As a result of the model's validation, it showed an acceptable prediction performance, which was statistically significant within the 95% confidence level. The linear regression model based on the full factorial design and ANOVA also showed a high confidence level in the prediction of pitting potential. This study confirmed the possibility to predict the pitting potential of stainless steel according to various variables used with experimental linear regression design.
As Internet has grown rapidly and been more complex by technology in connection with Web and requirement of business, qualify and reliability of Web application are getting important. It is necessary to study about testing method along with design technique specially in Web application. This paper explains automation method of user interface test to make test cases about user input form with HTML pages using by built-in browser objects. Examples shows the possibility of testing automation with Javascript objects get mapped. Overhead of writing Javascript can be reduced by making script generator. Generated test scripts are repeatedly used in regression testing Web-based application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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