Lee, Cue Hyunkyu;Cook, Seungho;Lee, Ji Sung;Han, Buhm
Genomics & Informatics
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제14권4호
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pp.173-180
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2016
The meta-analysis has become a widely used tool for many applications in bioinformatics, including genome-wide association studies. A commonly used approach for meta-analysis is the fixed effects model approach, for which there are two popular methods: the inverse variance-weighted average method and weighted sum of z-scores method. Although previous studies have shown that the two methods perform similarly, their characteristics and their relationship have not been thoroughly investigated. In this paper, we investigate the optimal characteristics of the two methods and show the connection between the two methods. We demonstrate that the each method is optimized for a unique goal, which gives us insight into the optimal weights for the weighted sum of z-scores method. We examine the connection between the two methods both analytically and empirically and show that their resulting statistics become equivalent under certain assumptions. Finally, we apply both methods to the Wellcome Trust Case Control Consortium data and demonstrate that the two methods can give distinct results in certain study designs.
다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 최적화하는 입력변수의 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 다중반응표면 최적화를 위해 제안된 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 구성요소인 제곱편차와 분산에 서로 다른 가중치를 부여하는 방법이다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여, 개별 반응변수의 WMSE를 구성한 후 이들의 가중합을 최소화하는 가중합 기반 WMSE 최소화법이 제안되었다. 그러나 가중합 기반법은 목적함수 공간에서 볼록하지 않은 구간이 있고 이 구간에서 가장 선호되는 해가 존재할 경우 이 해를 찾아내지 못한다는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 가중합 기반법의 한계점을 극복하기 위하여 Tchebycheff Metric 기반 WMSE 최소화법을 제안하고자 한다.
Cumulative sum schemes based on a weighted score are considered for controlling the mean of a continuous production process; in which both the one-sided and two-sided schemes are proposed. The average run lengths and the run length distributions for the proposed schemes are obtained by the Markov chain approach. Comparisons by the average run length show that the proposed schemes perform nearly as well as the standard cumulative sum schemes in detecting changes in the process mean. Comparisons of the one-sided schemes by the run length distribution are also presented.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제9권1호
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pp.99-110
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2005
This paper suggests an efficient approach for stochastic bicriteria programming problem (SBCPP) with random variables in both the objective functions and in the right-hand side of the constraints. The suggested approach uses the statistical inference through two different techniques: In one of them, the SBCPP is transformed into an equivalent deterministic bicriteria programming problem (DBCPP), then the nonnegative weighted sum approach will be used to transform the bicriteria programming problem into a single objective programming problem, and the other technique, the nonnegative weighted sum approach is used to transform the SBCPP to an equivalent stochastic single objective programming problem, then apply the same procedure to convert stochastic single objective programming problem into its equivalent deterministic single objective programming problem (DSOPP). In both techniques the resulting problem can be solved as a nonlinear programming problem to get the efficient solutions. Finally, a comparison between the two different techniques is discussed, and illustrated example is given to demonstrate the actual application of these techniques.
The problem (P) of optimizing a linear function $d^Tx$ over the set of efficient points for a multiple objective linear program (M) is difficult because the efficient set is nonconvex. There are some interesting properties between the objective linear vector d and the matrix of multiple objectives C and those properties lead us to establish criteria to solve (P) with a linear program. In this paper we investigate a system of the linear equations $C^T{\alpha}$ = d and construct two linearly independent positive vectors u, v such that ${\alpha}$ = u - v. From those vectors u, v, solving an weighted sum linear program for finding an efficient extreme point for the (M) is a way of getting an optimal solution of the problem (P). Therefore the theorems presented in this paper provided us an easy way of solving nonconvex program (P) with a weighted sum linear program.
최근 많은 실내 사용자들이 증가함에 따라 실내에서의 취약한 통화 품질의 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 셀 소형화 기법이 제시되고 있고, 셀 소형화 기법 중 펨토셀(Femtocell)은 저렴한 설치 비용 대비 고성능의 통화 품질을 제공하기 때문에 문제 해결을 위한 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 펨토셀은 사용자에 의해 직접 설치되어 다른 사용자에 대한 간섭을 고려하기 힘들기 때문에, 자기 스스로 주변의 간섭을 고려하여 전력을 설정하여야 한다. 만약 펨토셀 전력이 크게 설정되면 매크로셀 시스템에 간섭으로 작용할 것이며, 반대로 펨토셀 전력이 작게 설정되면 펨토셀 사용자의 수신 성능은 나빠지게 될 것이다. 그러므로 펨토셀 기지국은 매크로셀과 펨토셀 시스템 사이에서 발생하는 trade-off 관계를 잘 고려하여 다른 시스템의 사용자에게는 간섭을 최소화 시키고, 자신의 시스템에 속해있는 사용자에게는 최대의 신호를 송신하여 좋은 성능을 갖도록 하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 trade-off 관계로 인한 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적의 펨토셀 전력을 설정한다. 또한 가중치합(Weighted Sum Approach) 기법을 통해 시스템 목적에 따라 다른 가중치를 부여하여 여러 가지 목적에 부합하는 시스템 성능을 갖도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션 수행을 통해 기존의 전력 설정 방식과 제안하는 가중치 합 유전자 알고리즘 기반 펨토셀 전력 설정 방식의 성능을 비교하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘의 전력 설정 방식이 사용자에게 더 좋은 SINR(Signal to Noise Interference Ratio)과 많은 채널 용량을 갖는 것을 확인하였다.
Response surface methodology (RSM) empirically studies the relationship between a response variable and input variables in the product or process development phase. The ultimate goal of RSM is to find an optimal condition of the input variables that optimizes (maximizes or minimizes) the response variable. RSM can be seen as a knowledge management tool in terms of creating and utilizing data, information, and knowledge about a product production and service operations. In the field of product or process development, most real-world problems often involve a simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiple response surface (MRS) problem. Various approaches have been proposed for MRS optimization, which can be classified into loss function approach, priority-based approach, desirability function approach, process capability approach, and probability-based approach. In particular, the loss function approach is divided into univariate and multivariate approaches at large. This paper focuses on the univariate approach. The univariate approach first obtains the mean square error (MSE) for individual response variables. Then, it aggregates the MSE's into a single objective function. It is common to employ the weighted sum or the Tchebycheff metric for aggregation. Finally, it finds an optimal condition of the input variables that minimizes the objective function. When aggregating, the relative weights on the MSE's should be taken into account. However, there are few studies on how to determine the weights systematically. In this study, we propose an interactive procedure to determine the weights through considering a decision maker's preference. The proposed method is illustrated by the 'colloidal gas aphrons' problem, which is a typical MRS problem. We also discuss the extension of the proposed method to the weighted MSE (WMSE).
A new approach to the straightforward implementation of the unscented filter in a unit quaternion space is proposed for spacecraft attitude estimation. Since the unscented filter is formulated in a vector space and the unit quaternions do not belong to a vector space but lie on a nonlinear manifold, the weighted sum of quaternion samples does not produce a unit quaternion estimate. To overcome this difficulty, a method of weighted mean computation for quaternions is derived in rotational space, leading to a quaternion with unit norm. A quaternion multiplication is used for predicted covariance computation and quaternion update, which makes a quaternion in a filter lie in the unit quaternion space. Since the quaternion process noise increases the uncertainty in attitude orientation, modeling it either as the vector part of a quaternion or as a rotation vector is considered. Simulation results illustrate that the proposed approach successfully estimates spacecraft attitude for large initial errors and high tip-off rates, and modeling the quaternion process noise as a rotation vector is more optimal than handling it as the vector part of a quaternion.
본 연구는 불확실성을 고려하여 홍수 취약성 평가를 정량화하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 현실 세계로부터 얻는 많은 정보들은 불확실성을 가지고 있으므로 본 연구는 우리나라의 공간적 홍수 취약성을 산정하기 위해 Fuzzy TOPSIS기법을 사용하였다. 또한 Fuzzy TOPSIS의 결과를 TOPSIS 및 가중합계법을 적용한 결과와 비교하였다. 그 결과 일부지역의 취약성 순위가 큰 폭으로 역전되는 현상을 보였다. Spearman 순위 상관분석을 실시한 결과 TOPSIS와 가중합계법의 순위는 높은 일치성을 보였으나 Fuzzy TOPSIS의 순위와는 상당히 일치하지 않은 결과를 나타냈다. 즉, Fuzzy 개념을 반영하여 지역별 취약성을 산정할 경우 우선순위의 변동이 크게 발생할 수 있으므로 본 연구에서 제시한 모형도 하나의 취약성 평가의 방법이 될 수 있다.
본 논문에서는 점진적인 화소 확장을 이용하여 영상 내에 존재하는 선분을 찾아내는 선분 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 선분 추출 방법에서는 기존의 선분 추출 방법인 허프 변환 기반 방법이나 선분의 그룹화 기반 방법과는 다른 접근법을 사용하였다. 영상이 입력되면 케니 테두리를 구하고, 테두리 화소 중 임의의 점을 선택하여 선분을 근사화 시킨 기본 직선을 만든 후, 선택된 점에서 임의의 반경 내에 있는 테두리 화소들을 선택한다. 직선과의 거리 오차와 기울기 각의 오차를 이용하여 선택된 화소에 가중치를 부여한다. 가중치 합 비교에 의해 선택된 화소들이 떨어져 있는지를 판별한 후, 가중치를 적용한 최소자승법에 의해 선 맞춤을 하여 선분을 구하게 된다. 제안된 알고리즘은 기존에 제안된 방법들과 결과를 비교하였으며, 계산 속도가 빠르면서 실제 존재하는 선분 추출이 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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