개인신용평가는 은행이 대출을 승인할 때 수익성 있는 의사결정을 적절히 유도할 수 있는 효과적인 도구이다. 최근 많은 분류 알고리즘 및 모델이 개인신용평가에 사용되고 있다. 개인신용평가 기법은 대체로 통계적 방법과 비 통계적 방법으로 구분된다. 통계적 방법에는 선형회귀분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 등이 포함된다. 비 통계적 방법에는 선형계획법, 신경망, 유전자 알고리즘 및 Support Vector Machines 등이 포함된다. 그러나 신용평가모형 개발을 위해 어떠한 방법이 최선인지에 관해서는 일관된 결론을 내리기는 어렵다. 본 논문에서는 중국 금융기관의 개인 신용 데이터를 사용하여 가장 대표적인 신용평가 기법인 로지스틱 회귀분석, 신경망 그리고 Support Vector Machines의 성능을 비교하고자 한다. 구체적으로, 세 가지 모형을 각각 구축하여 고객을 분류하고 분석 결과를 비교하였다. 분석결과에 따르면, Support Vector Machines이 로지스틱 회귀분석과 신경망보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 나타났다.
Lim, Deok Won;Choi, Heon Ho;Lee, Sang Jeong;Heo, Moon Beom
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제1권1호
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pp.1-6
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2012
For a Global Positioning System (GPS) receiver, it is known that a Vector Delay Locked Loop (DLL) in which the code signals of each satellite are tracked in parallel by using navigation results shows better performance in the aspect of the tracking accuracy and the robustness than that of a Scalar DLL. However, the quantitative analysis and the logical grounds for that performance enhancement of the Vector DLL are not sufficient. This paper, therefore, proposes the structure of the GPS receiver with the Vector DLL and analyzes the performance of it. The tracking and the positioning accuracy of the Vector DLL are theoretically analyzed and confirmed by simulation results. From the simulation results, it can be seen that the tracking and positioning accuracy has been improved about 30% in case that the receiver is static and the positioning is conducted for every Pre-detection Integration Time (PIT) while C/N0 is 45 dB-Hz.
The expression of therapeutic transgenes in recombinant adenoviral vectors is a major cause of toxicity in dividing cancer cells as well as non dividing normal cells. To solve the problem of toxicity to normal cells, we have reported on a recombinant adenoviral vector system (AdLP-) in which the expression of the transgene is directed by the tumor-specific L-plastin promoter (LP) (Chung et al., 1999). The object of this study was to generate a recombinant adenoviral vector system which would generate tumor cell specific expression of cytosine deaminase (CD) gene. We report the construction of a replication-incompetent adenoviral vector in which CD is driven by the L-plastin promoter (AdLPCD). Infection of 293 cells by AdLPCD generated the functional CD protein as measured by HPLC analysis for the conversion of 5-Fluorocy-tosine (5-FC) to 5-Fluorouracil (5-FU). HPLC analysis in conjunction with counting radioactivity for [6-$^3$H]-5FC and [6-$^3$H]-5FU demonstrated vector dose-dependent conversion of 5-FC to 5-FU in AdLPCD infected ovarian cancer cells. The results from present and previous studies(Peng et al., 2001; Akbulut et al., 2003) suggest that the use of the AdLPCD/5-FC system may be of value in the treatment of cancer including microscopic ovarian cancer in the peritoneal cavity.
Cryparin은 Cryphonectria parasitica의 세포벽에 풍부한 소수성 단백질에 속한다. cryparin은 비록 하나의 유전자에 의해 발현되지만 액체배양 후 48시간이 지나면 발현된 전체 유전자중에서 22%를 차지할 정도의 높은 발현 양상을 나타낸다. 또한 cryparin은 RNA mycovirus인 Cryphonectria hypovirus 1의 감염에 의해 발현이 현저히 억제되는 유전자로 알려졌다. 이미 지난 실험(Kim et al., 1999)에서 상동염색체간의 재조합을 이용하여 cryparin 유전자를 항생제 hygromycin B 저항성 유전자로 치환한 치환체를 제조하였다. 발현율이 매우 높으면서도 virus에 의해 밀접하게 영향받는 cryparin 유전자의 promoter 분석을 위하여서는 대상이 되는 유전자 치환을 위한 vector만을 포함하며, 분석에 이용될 여러 유전자 운반체들이 어느 한곳에만 삽입되도록 하는 성질을 가진 균주의 개발이 필요하다. 그러나 지난번 실험의 결과 얻어진 cryparin 치환체는 치환용 vector외에도 무작위로 삽입된 vector가 존재하고 나아가 새로운 vector들이 어느 한곳에만 삽입되도록 하는 성질을 갖지 못하였다. 따라서 본 실험에서는 cryparin 유전자 치환체와 영양요구성 돌연변이체인 균주간의 교잡을 이용하여 분석 대상이 되는 유전자의 치환에 이용된 vector만을 포함하며, 분석에 이용될 여러 유전자 운반체들이 genome내의 어느 한곳에만 삽입되도록 하는 성질을 가진 균주를 제조하였다.
As the energy and environmental problems are increasingly severe, researches about carbon dioxide emissions has aroused widespread concern. The accurate prediction of carbon dioxide emissions is essential for carbon emissions controlling. In this paper, we analyze the relationship between carbon dioxide emissions and influencing factors in a comprehensive way through correlation analysis and regression analysis, achieving the effective screening of key factors from 16 preliminary selected factors including GDP, total population, total energy consumption, power generation, steel production coal consumption, private owned automobile quantity, etc. Then fruit fly algorithm is used to optimize the parameters of least squares support vector machine. And the optimized model is used for prediction, overcoming the blindness of parameter selection in least squares support vector machine and maximizing the training speed and global searching ability accordingly. The results show that the prediction accuracy of carbon dioxide emissions is improved effectively. Besides, we conclude economic and environmental policy implications on the basis of analysis and calculation.
This paper presents the Campbell diagram analysis of the rotordynamic system using the full order model (FOM) and the reduced order model (ROM) techniques to determine the critical speeds, identify the stability and reduce the computational time. Due to the spin-speed-dependent matrices (e.g., centrifugal stiffening matrix), several model order reduction (MOR) techniques may be considered, such as the modal superposition (MS) method and the Krylov subspace-based MOR techniques (e.g., Ritz vector (RV), quasi-static Ritz vector (QSRV), multifrequency quasi-static Ritz vector (MQSRV), multifrequency/ multi-spin-speed quasi-static Ritz vector (MMQSRV) and the combined Ritz vector & modal superposition (RV+MS) methods). The proposed MMQSRV method in this study is extended from the MQSRV method by incorporating the rotational-speed-dependent stiffness matrices into the Krylov subspace during the MOR process. Thus, the objective of this note is to respond to the question of whether to use the MS method or the Krylov subspace-based MOR technique in establishing the Campbell diagram of the shaft-disc-blade assembly systems in three-dimensional (3D) finite element analysis (FEA). The Campbell diagrams produced by the FOM and various MOR methods are presented and discussed thoroughly by computing the norm of relative errors (ER). It is found that the RV and the MS methods are dominant at low and high rotating speeds, respectively. More precisely, as the spinning velocity becomes large, the calculated ER produced by the RV method is significantly increased; in contrast, the ER produced by the MS method is smaller and more consistent. From a computational point of view, the MORs have substantially reduced the time computing considerably compared to the FOM. Additionally, the verification of the 3D FE rotordynamic model is also provided and found to be in close agreement with the existing solutions.
In this paper, the characteristics of single-phase line-start permanent magnet synchronous motor driven by constant voltage are analyzed on d-q axis vector diagram and compared with that of current controlled motor. The coupled method of symmetrical coordinates and d-q axis voltage equation are applied to the analysis method like the analysis of single-phase induction motor. From the result of the analysis, it is seen that motors driven by constant voltage source have effects on not only the amplitude of current and torque but also current and current phase angle, so overall characteristics such as power factor and load angle are affected by circuit parameters. For precise analysis and design of single-phase line-start synchronous motor, its characteristics should be analyzed on d-q axis vector plan in consideration of the variation of circuit parameters.
This paper presents the fault diagnosis of induction motor based on support vector machine(SVMs). SVMs are well known as intelligent classifier with strong generalization ability. Application SVMs using kernel function is widely used for multi-class classification procedure. In this paper, the algorithm of SVMs will be combined with feature extraction and reduction using component analysis such as independent component analysis, principal component analysis and their kernel(KICA and KPCA). According to the result, component analysis is very useful to extract the useful features and to reduce the dimensionality of features so that the classification procedure in SVM can perform well. Moreover, this method is used to induction motor for faults detection based on vibration and current signals. The results show that this method can well classify and separate each condition of faults in induction motor based on experimental work.
This paper presents the fault diagnosis of induction motor based on support vector machine (SVMs). SVMs are well known as intelligent classifier with strong generalization ability. Application SVMs using kernel function is widely used for multi-class classification procedure. In this paper, the algorithm of SVMs will be combined with feature extraction and reduction using component analysis such as independent component analysis, principal component analysis and their kernel (KICA and KPCA). According to the result, component analysis is very useful to extract the useful features and to reduce the dimensionality of features so that the classification procedure in SVM can perform well. Moreover, this method is used to induction motor for faults detection based on vibration and current signals. The results show that this method can well classify and separate each condition of faults in induction motor based on experimental work.
평사투영도에서 불연속면을 대표하는 유일한 점으로 정의되는 최대경사벡터를 해당 면의 경사와 경사방향에 의거하여 형성하였다. 평사투영해석에서 평면의 극점이 대원과 역방향에 제도되는 것에 비해 최대경사벡터는 대원의 최대 경사지점에 위치하여 불연속면의 미끄러짐 방향을 직접 투영도 상에서 지시한다. 투영도 상에서 불연속면의 거동방향을 직접적으로 지시하는 최대경사벡터를 활용하여 평면 및 전도파괴 양상을 직관적으로 확인하였다. 특히 평면 파괴의 경우 블록의 옆면을 형성하는 고 경사 절리의 존재를 확인하여 실제 미끄러짐 블록의 형성가능성을 산정하였다. 또한 사면 방향과 반대방향을 갖는 고경사절리들의 존재를 확인하여 3각형 단면을 갖는 미끄러짐 블록의 형성여부를 판별하고 안전율을 도출하였으며, 4각형 단면을 갖는 가장 취약한 블록의 안전율과 비교분석하였다. 쐐기파괴 경우에는 절리면 교차에 의해 형성되는 쐐기의 기저선 방향이 최대경사벡터 속성을 지니고 있어 쐐기파괴 영역을 평면 및 전도파괴 영역이 제도된 투영도 상에 함께 도시하여 분석을 수행하였다. 특히 쐐기 상부 면을 형성하는 절리를 추출할 수 있어 전체 쐐기형상을 추정하고 역학적 거동분석을 수행하는데 요구되는 쐐기의 기하학적 특성자료를 도출하는 토대를 확립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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