Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.141-148
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2020
We consider estimating the proportion of true null hypotheses in multiple testing problems. A traditional multiple testing rate, family-wise error rate is too conservative and old to control type I error in multiple testing setups; however, false discovery rate (FDR) has received significant attention in many research areas such as GWAS data, FMRI data, and signal processing. Identify differentially expressed genes in microarray studies involves estimating the proportion of true null hypotheses in FDR procedures. However, we need to account for unknown dependence structures among genes in microarray data in order to estimate the proportion of true null hypothesis since the genuine dependence structure of microarray data is unknown. We compare various procedures in simulation data and real microarray data. We consider a hidden Markov model for simulated data with dependency. Cai procedure (2007) and a sliding linear model procedure (2011) have a relatively smaller bias and standard errors, being more proper for estimating the proportion of true null hypotheses in simulated data under various setups. Real data analysis shows that 5 estimation procedures among 9 procedures have almost similar values of the estimated proportion of true null hypotheses in microarray data.
Purpose: The purpose of this paper is to get a meaningful information for improving manufacturing quality of the products before they are produced in client's manufacturing process. Methods: A variety of data mining techniques have been being used for wide range of industries from process data in manufacturing factories for quality improvement. One application of those is to get meaningful information from process data in manufacturing factories for quality improvement. In this paper, the failure rate at client's manufacturing process is predicted by using the parameters of the characteristics of the product based on PCA (Principle Component Analysis) and regression analysis. Results: Through a case study, we proposed the predicting methodology and regression model. The proposed model is verified through comparing the failure rates of actual data and the estimated value. Conclusion: This study can provide the guidance for predicting the failure rate on the manufacturing process. And the manufacturers can prevent the defects by confirming the factor which affects the failure rate.
본 논문은 시스템의 클록을 이용하여 클록 및 데이터를 복원하는 회로를 설계하였다. 설계된 회로에는 시스템의 클록을 만들어주는 PLL부분과 클록을 받아 데이터를 복원하는 데이터 복원회로부분으로 구성되어 있다. 데이터 복원회로에서는 1/4-rate 위상검출기를 이용하여 데이터보다 시스템의 클록주파수를 낮추어 설계하여 PLL의 부담을 줄일 수 있었고 데이터 picking 방식으로 설계하여 적은 지터특성을 보였다. 설계된 클록 데이터 복원회로는 $0.18{\mu}m$ 1P6M CMOS공정으로 설계되었고 칩 면적은 $1{\times}1mm^2$이다.
다중 사용자가 존재하는 실내 통신 시스템에서 데이터 고속 전송이 가능하도록 간섭을 최소화 시키는 이중 시역전 전처리 필터를 제안한다. 기존 시역전 필터는 간섭을 완벽히 제거하지 못해서 심볼의 전송 간격이 좁아지게 되는 경우 성능열화가 심각하게 나타나게 된다. 그러나 제안하는 기법은 간섭을 최소화 하는 것을 목표로 하였기 때문에 추가적인 필터 설계를 통해 성능 열화 없이 고속 데이터 전송을 실현하고 송신기가 수신기의 복잡도 부담을 덜어주는 이점이 있다. 실험 결과에서는 데이터 전송률이 높아질수록 제안하는 기법의 성능이 향상되는 것을 볼 수 있다.
This study presents a web log analysis model for e-CRM, which combines the on-line customer's purchasing pattern data and transaction data between companies in B2B environment of make-to-order company. With this study, the customer evaluation and the customer subdivision are available. We can forecast the estimate demands with periodical products sales records. Also, the purchasing rate per each product, the purchasing intention rate, and the purchasing rate per companies can be used as the basic data for the strategy for receiving the orders in future. These measures are used to evaluate the business strategy, the quality ability on products, the customer's demands, the benefits of customer and the customer's loyalty. And it is used to evaluate the customer's purchasing patterns, the response analysis, the customer's secession rate, the earning rate, and the customer's needs. With this, we can satisfy various customers' demands, therefore, we can multiply the company's benefits. And we presents case of the 'H' company, which has the make-to-order manufacture environment, in order to verify the effect of the proposal system.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권6호
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pp.153-170
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2020
The Educational Restitution Rate is an important parameter that determines the quality of university education. This paper analyzed data from 148 private universities over the 10 years from 2009 to 2018 using data mining techniques in Korea. A significant causal relationship is detected in the fixed effect model as a result of the panel estimation. And the scale of faculty expansion and fund management, which are the university evaluation indicators, and the size of basic funds, respectively, have a positive effect on the ERR, which is within the confidence interval. In the analysis, the more private universities improve the tuition dependence rate, the more decisively positive affecting ERR. As a result of nonparametric regression estimation, when the faculty expansion ratio is reinforced, the effect of economies of scale is detected in some sections, the improvement of the tuition dependence rate, and the result value is generated through the improvement that results are derived at a certain point in time. We hope that the university based on this study can be a basic Indicators for the diagnosis of basic competencies and policy of student-centered education.
This paper used the golf course visitors' data in Jeju region to forecast the growth of inbound air traveler to Jeju. This is because the golf course visitors were proven to bring the highest economic and production inducement effect to the Jeju region. Based on such a data, this paper forecast the short-term growth rate of inbound air traveler using ARIMA to the Jeju until December 2025. According to ARIMA (0,1,0) (0,1,1) model, it was analyzed that the monthly number of golf course visitors to Jeju has been increasing steadily even since COVID-19 pandemic and the number is expected to grow until the end of 2025. Applying the same parameters of ARIMA (0,1,0) (0,1,1) to inbound air travel data, it was found the growth rate of inbound air travelers would be higher than the growth rate of 2019 shortly without moderate variation even though the monthly number of inbound travelers to Jeju had been dropped during COVID-19 pandemic.
Heart rate variability (HRV) in electrocardiogram (ECG) is an important index for understanding the health status of heart and the autonomic nervous system. Most HRV analysis approaches are based on the proper heart rate (HR) data. Estimation of heart rate is thus a key process in the HRV study. In this paper, we report an innovative method to estimate the heart rate. This method is mainly based on the concept of periodicity transform (PT) and instantaneous period (IP) estimate. The method presented is accordingly called the "PT-IP method." It does not require ECG R-wave detection and thus possesses robust noise-immune capability. While the noise contamination, ECG time-varying morphology, and subjects' physiological variations make the R-wave detection a difficult task, this method can help us effectively estimate HR for medical research and clinical diagnosis. The results of estimating HR from empirical ECG data verify the efficacy and reliability of the proposed method.
The monitoring technique based on electrical conductivity (EC) can provide researchers with some advantages in maintenance management and is cost-effective as compared with existing CSOs monitoring. In this study, the flow rate estimation using EC data was executed in two sites where storm overflow chamber had installed. In the result of A-site, R2 of second order multinomial between dilution ratio of EC and observed flow rate was showed the range of 0.68 ~ 0.77. And $R^{2}$ of B-site was 0.62 ~ 0.81. On the other hand, cumulative frequency of A-site was 43.4 ~ 52.2% in the relative error level of under 20%. And B-site was 10.1 ~ 46.5%. The flow rate estimation formula was improved through consideration of some parameters including antecedent dry days and rainfall duration. And difference between estimated flow rate and observed flow rate in total rainfall event was very small.
In this paper, the method of computing demand rate with respect to a transformer capacity is proposed and addressed to predict a future demand rate. The simulation data are taken from switchgears of a real medium voltage transformer. Data taken from the electrical instrument at 22.9 kVY power receiving panels are employed to evaluate the correlation between demand rate and power usage of transformer. It is verified a usefulness with respect to an proposed index of demand rate for transformer by using a least square error of regressive modeling, As a result of investigation and simulation on the spot to a few buildings, it is considered that there is necessity to make a partial amendment of demand rate being applicable currently for electrical energy saving in domestic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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