Biosafety research facilities require to verified about the facility and experimental environment, especially for level-3 and level-4 of biosafety research facilities verification is very important. In this paper, introduce verified procedures and present the methods and the results through a verified case of the biosafety level-3 research facilities.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.1045-1052
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2005
This paper deals with the estimations of kernel ridge regression when the responses are subject to randomly right censoring. The weighted data are formed by redistributing the weights of the censored data to the uncensored data. Then kernel ridge regression can be taken up with the weighted data. The hyperparameters of model which affect the performance of the proposed procedure are selected by a generalized approximate cross validation(GACV) function. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed procedure.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.1087-1094
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2005
e-insensitive support vector regression(e-SVR) is capable of providing more complete description of the linear and nonlinear relationships among random variables. In this paper we propose an iterative reweighted least squares(IRWLS) procedure to solve the quadratic problem of e-SVR with a modified loss function. Furthermore, we introduce the generalized approximate cross validation function to select the hyperparameters which affect the performance of e-SVR. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the IRWLS procedure for e-SVR.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.517-524
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2015
Unlabeled examples are easier and less expensive to be obtained than labeled examples. In this paper semisupervised approach is used to utilize such examples in an effort to enhance the predictive performance of nonlinear quantile regression problems. We propose a semisupervised quantile regression method named semisupervised support vector quantile regression, which is based on support vector machine. A generalized approximate cross validation method is used to choose the hyper-parameters that affect the performance of estimator. The experimental results confirm the successful performance of the proposed S2SVQR.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.309-316
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2010
Support vector quantile regression (SVQR) is capable of providing more complete description of the linear and nonlinear relationships among response and input variables. In this paper we propose a weighted SVQR for the longitudinal data. Furthermore, we introduce the generalized approximate cross validation function to select the hyperparameters which affect the performance of SVQR. Experimental results are the presented, which illustrate the performance of the proposed SVQR.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.905-912
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2006
Support vector classification(SVC) provides more complete description of the linear and nonlinear relationships between input vectors and classifiers. In this paper we propose to solve the optimization problem of SVC with a modified hinge loss function, which enables to use an iterative reweighted least squares(IRWLS) procedure. We also introduce the approximate cross validation function to select the hyperparameters which affect the performance of SVC. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the proposed procedure for classification.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.767-772
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2007
A kernel machine is proposed as an estimating procedure for the linear and nonlinear Poisson regression, which is based on the penalized negative log-likelihood. The proposed kernel machine provides the estimate of the mean function of the response variable, where the canonical parameter is related to the input vector in a nonlinear form. The generalized cross validation(GCV) function of MSE-type is introduced to determine hyperparameters which affect the performance of the machine. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed machine.
Oh, Hyon-Dong;Won, Dae-Yeon;Huh, Sung-Sik;Shim, David Hyun-Chul;Tahk, Min-Jea
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권2호
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pp.69-79
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2010
This paper describes the experimental framework for the control system design and validation of a rotorcraft unmanned aerial vehicle (UAV). Our approach follows the general procedure of nonlinear modeling, linear controller design, nonlinear simulation and flight test but uses an indoor-installed multi-camera system, which can provide full 6-degree of freedom (DOF) navigation information with high accuracy, to overcome the limitation of an outdoor flight experiment. In addition, a 3-DOF flying mill is used for the performance validation of the attitude control, which considers the characteristics of the multi-rotor type rotorcraft UAV. Our framework is applied to the design and mathematical modeling of the control system for a quad-rotor UAV, which was selected as the test-bed vehicle, and the controller design using the classical proportional-integral-derivative control method is explained. The experimental results showed that the proposed approach can be viewed as a successful tool in developing the controller of new rotorcraft UAVs with reduced cost and time.
This paper presents a systematic design and training procedure for the feed-forward back-propagation neural network (NN) modeling of both forward and inverse behavior of a rotary magnetorheological (MR) damper based on experimental data. For the forward damper model, with damper force as output, an optimization procedure demonstrates accurate training of the NN architecture with only current and velocity as input states. For the inverse damper model, with current as output, the absolute value of velocity and force are used as input states to avoid negative current spikes when tracking a desired damper force. The forward and inverse damper models are trained and validated experimentally, combining a limited number of harmonic displacement records, and constant and half-sinusoidal current records. In general the validation shows accurate results for both forward and inverse damper models, where the observed modeling errors for the inverse model can be related to knocking effects in the measured force due to the bearing plays between hydraulic piston and MR damper rod. Finally, the validated models are used to emulate pure viscous damping. Comparison of numerical and experimental results demonstrates good agreement in the post-yield region of the MR damper, while the main error of the inverse NN occurs in the pre-yield region where the inverse NN overestimates the current to track the desired viscous force.
The criticality analysis of VVER-1000 mock-up benchmark experiments from the LR-0 research reactor operated by the Research Center Rez in the Czech Republic has been conducted with the MCS Monte Carlo code developed at the Computational Reactor Physics and Experiment laboratory of the Ulsan National Institute of Science and Technology. The main purpose of this work is to evaluate the newest ENDF/B-VIII.0 nuclear data library against the VVER-1000 mock-up integral experiments and to validate the criticality analysis capability of MCS for light water reactors with hexagonal fuel lattices. A preliminary code/code comparison between MCS and MCNP6 is first conducted to verify the suitability of MCS for the benchmark interpretation, then the validation against experimental data is performed with both ENDF/B-VII.1 and ENDF/B-VIII.0 libraries. The investigated experimental data comprises six experimental critical configurations and four experimental pin-by-pin power maps. The MCS and MCNP6 inputs used for the criticality analysis of the VVER-1000 mock-up are available as supplementary material of this article.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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