This paper proposes a new method for monitoring local voltage stability using the saddle node bifurcation set or loadability boundary in two dimensional power parameter space. The method includes three main steps. First step is to determine the critical buses and the second step is building the static voltage stability boundary or the saddle node bifurcation set. Final step is monitoring the voltage stability through the distance from current operating point to the boundary. Critical buses are defined through the right eigenvector by direct method. The boundary of the static voltage stability region is a quadratic curve that can be obtained by the proposed method that is combining a variation of standard direct method and Thevenin equivalent model of electric power system. And finally the distance is computed through the Euclid norm of normal vector of the boundary at the closest saddle node bifurcation point. The advantage of the proposed method is that it gets the advantages of both methods, the accuracy of the direct method and simple of Thevenin Equivalent model. Thus, the proposed method holds some promises in terms of performing the real-time voltage stability monitoring of power system. Test results of New England 39 bus system are presented to show the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC. A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis. Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%. Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field. WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.210-216
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2006
In the rule based modeling, data partitioning plays crucial role be cause partitioned sub data set implies particular information of the given data set or system. In this paper, we present an empirical study result of the data pattern estimation to find underlying data patterns of the given data. Presented method performs crisp type clustering with given n number of data samples by means of the sequential agglomerative hierarchical nested model (SAHN). In each sequence, the average value of the sum of all inter-distance between centroid and data point. In the sequel, compute the derivation of the weighted average distance to observe a pattern distribution. For the final step, after overall clustering process is completed, weighted average distance value is applied to estimate range of the number of clusters in given dataset. The proposed estimation method and its result are considered with the use of FCM demo data set in MATLAB fuzzy logic toolbox and Box and Jenkins's gas furnace data.
MALIK, Qaisar Ali;HUSSAIN, Shahzad;ULLAH, Naeem;WAHEED, Abdul;NAEEM, Muhammad;MANSOOR, Muhammad
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.69-77
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2021
The objective of this research is to explore the inconclusive theoretical and empirical association between institutional ownership and firm performance in the context of emerging Pakistani economy. The data set consists of all the non-financial firms listed on the Pakistan Stock Exchange (PSX). Annual data set covers the period ranging from 2010 to 2015. However, the econometric analysis does not include those firms with incomplete data. Thus the final data set comprised of an unbalanced panel of sample of 276 firms with 1231 firms years observations. Data related to the institutional ownership and other variables taken for the study were extracted through the annual financial reports of the firms. The research used Tobin's Q as a proxy of market measure of firm performance and tested the endogenous relation with institutional ownership through OLS and 2SLS approach. The study also applied Durbin-Wu-Hausman test to determine the endogeneity before analyzing the 2SLS model. The Durbin-Wu-Hausman Test (DWH) conform the endogenous link between institutional ownership and performance and vice versa. The results derived from 2SLS also confirm a highly significant relationship and two way direct proportional relationships between the institutional investment and corporate performance in the studied companies.
본 연구는 애니메이션 스튜디오 비욘드 프로시니움이 제작, 발표한 단편애니메이션 에서 사용된 공간 디자인을 연구의 대상으로 하고 있다. 애니메이션을 위한 공간 디자인은 작품 속에서 연기자(캐릭터)가 연기를 통해 작품의 이야기를 전달하기 위한 장(Playground)이라는 기본적인 기능이 있고 나아가 작품의 시간적, 공간적 배경을 설명하거나 작품속의 은유나 상징체계를 시각적으로 표현해주는 장치적인 기능이 있다. 이 같은 기능을 충족시키는 디자인 결과를 얻기 위해 본론에서는 개념적 측면으로 시나리오의 은유와 상징적 의미체계를 공간 디자인에 적용하는 경우를 분석하였다. 제작적인 측면으로는 캐릭터와 소품, 카메라를 통해 잡힌 화면 구성과 이 같은 요소들의 움직임에 따른 동선을 복합적으로 고려하는 방법에 대하여 살펴보았다. 애니메이션제작을 위한 공간디자이너는 깊이 있고 복합적인 사고를 할 수 있어야 하며 이를 실질적으로 구현 할 수 있는 기술적인 소양이 필요하다.
PURPOSES : The objective of this study is to develop an optimized method of mix design for rapid-set lightweight-formed mortar mix. To achieve this objective, the workability, setting time, and compressive strength of mixes under various conditions of mix design were evaluated. METHODS : The water-bonder ratio, fly-ash substitution ratio, and forming agent injection amount were selected as design variables in the study. The fluidity, setting time, density, and strength of the mortar mix were considered as major evaluation criteria of the mixture, and were subsequently utilized to evaluate the characteristics of the mortar mix under various conditions. RESULTS : The observations made from the mix design process are as follows: 1) the air content and fluidity increase as the forming agent ratio and forming agent ratio increase, respectively; 2) the maximum air content is approximately 20%; 3) the accelerating agent decreases the fluidity of the mortar mix by 15% on average; 4) the forming agent injection ratio and fly-ash substitution ratio yield significant effects on the initial and final set times of the mortar mix; 5) as the forming agent injection ratio and fly-ash substitution ratio increase, the compressive strength of the mortar mix decreases; and 6) the 28-day compressive strengths of the forming agent injection ratio and fly-ash substitution ratio yield the most significant effects. CONCLUSIONS : It is concluded that the governing design variables for the rapid-set lightweight-formed mortar mix are the forming agent injection ratio and fly-ash substitution ratio.
Korean goral (Nemorhaedus caudatus raddeanus) is one of the endangered species in Korea, and the rugged terrain of the Soraksan National Park (373㎢) is a critical habitat for the species. But the goral population is threatened by habitat fragmentation caused by roads and hiking trails. The objective of this study was to develop a potential habitat suitability model for Korean goral in the park, and the model was based on the concepts of fuzzy set theory and multi-criteria evaluation. The process of the suitability modeling could be divided into three steps. First, data for the modeling was collected by using field work and a literature survey. Collected data included 204 points of GPS data obtained through a goral trace survey and through the number of daily visitors to each hiking trail during the peak season of the park. Second, fuzzy set theory was employed for building a GIS data base related to environmental factors affecting the suitability of the goral habitat. Finally, a multiple-criteria evaluation was performed as the final step towards a goral habitat suitability model. The results of the study were as follows. First, characteristics of suitable habitats were the proximity to rock cliffs, scattered pine (Pinus densiflora) patches, ridges, the elevation of 700∼800m, and the aspect of south and southeast. Second, the habitat suitability model had a high classification accuracy of 93.9% for the analysis site, and 95.7% for the validation site at a cut off value of 0.5. Finally, 11.7% of habitatwith more than 0.5 of habitat suitability index was affected by roads and hiking trails in the park.
Background: Histone deacetylase (HDAC) 8 is one of its family members catalyzes the removal of acetyl groups from N-terminal lysine residues of histone proteins thereby restricts transcription factors from being expressed. Inhibition of HDAC8 has become an emerging and effective anti-cancer therapy for various cancers. Application computational methodologies may result in identifying the key components that can be used in developing future potent HDAC8 inhibitors. Results: Facilitating the discovery of novel and potential chemical scaffolds as starting points in the future HDAC8 inhibitor design, quantitative structure-activity relationship models were generated with 30 training set compounds using genetic function approximation (GFA) and Bayesian algorithms. Six GFA models were selected based on the significant statistical parameters calculated during model development. A Bayesian model using fingerprints was developed with a receiver operating characteristic curve cross-validation value of 0.902. An external test set of 54 diverse compounds was used in validating the models. Conclusions: Finally two out of six models based on their predictive ability over the test set compounds were selected as final GFA models. The Bayesian model has displayed a high classifying ability with the same test set compounds and the positively and negatively contributing molecular fingerprints were also unveiled by the model. The effectively contributing physicochemical properties and molecular fingerprints from a set of known HDAC8 inhibitors were identified and can be used in designing future HDAC8 inhibitors.
아크릴폐수를 광촉매로 전처리하여 막오염인자를 최소화 한 후 막조합공정에 적용하였다. 한외여과막과 정밀여과막을 역삼투막과 조합을 이루어 막조합공정을 구성하였으며 광촉매처리수를 온도 및 압력변화에 따라 막조합공정에 적용하여 분리특성을 확인하였다. 정밀여과막 모듈 혹은 한외여과막 모듈의 투과수는 역삼투모듈로 보내지며 역삼투 모듈의 최종적인 투과량은 모듈 set 2 (MWCO 200,000 UF+RO)의 역삼투 모듈이 우수하였다. UF 및 MF 모듈에서 TDS, T-N 및 COD의 제거효율은 온도 및 압력변화에 영향을 받지 않고 제거효율 또한 낮음을 알 수 있었다. 그러한 결과로 RO 모듈에서 TDS, T-N 및 COD가 우수한 제거효율을 보였다. UF 및 MF모듈에서의 탁도 제거효율은 우수한 경향(제거효율 99% 이상)을 보였다. 막조합공정에서 처리된 광촉매처리수는 배출 허용기준치를 충족하고, 재활용이 가능하였다.
최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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