Research on the rapid and accurate prediction of physical properties of wood using near-infrared (NIR) spectroscopy has attracted recent attention. In this study, partial least squares analysis was performed between NIR spectra and air-dried specific gravity of five domestic conifer species including larch (Larix kaempferi), Korean pine (Pinus koraiensis), red pine (Pinus densiflora), cedar (Cryptomeria japonica), and cypress (Chamaecyparis obtusa). Fifty different lumbers per species were purchased from the five National Forestry Cooperative Federations of Korea. The air-dried specific gravity of 100 knot- and defect-free specimens of each species was determined by NIR spectroscopy in the range of 680-2500 nm. Spectral data preprocessing including standard normal variate, detrend and forward first derivative (gap size = 8, smoothing = 8) were applied to all the NIR spectra of the specimens. Partial least squares analysis including cross-validation (five groups) was performed with the air-dried specific gravity and NIR spectra. When the performance of the regression model was expressed as $R^2$ (coefficient of determination) and root mean square error of calibration (RMSEC), $R^2$ and RMSEC were 0.63 and 0.027 for larch, 0.68 and 0.033 for Korean pine, 0.62 and 0.033 for red pine, 0.76 and 0.022 for cedar, and 0.79 and 0.027 for cypress, respectively. For the calibration model, which contained all species in this study, the $R^2$ was 0.75 and the RMSEC was 0.37.
수익률 기간구조(term structure of interest rates, 이하 수익률곡선)는 자료의 성격이 경시적(longitudinal)이므로 만기까지 기간과 시간을 동시에 입력변수로 고려해야만 유용하고 효율적인 함수추정이 가능하다. 고러나 이러한 방법은 다루어야 하는 자료가 대용량이기 때문에 대용량 자료에 적합하고 실행속도가 빠른 추정기법을 개발하는 것이 필요하다. 한편 자료에 내재하는 자기상관성 구조 때문에 과대 적합된 추정 결과를 얻기 쉽다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 가중 LS-SVM(least squares support vector machine, 최소제곱 서포트벡터기계)의 혼합모형을 제안한다. 미국 재무부 채권에 대한 사례연구를 통해서 추정 결과가 증권시장 붕괴 같은 이례적 사건의 현상을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있었다.
Statistical analysis was conducted on sow stillbirth traits of three genotypes with 2,400 litters including the Erhualian, Large White and the $F_1$ cross of these two breeds. Number of stillborn piglets per litter in the Erhualian, Large White and the $F_1$ averaged 0.85, 0.31 and 0.70, and percentage born alive averaged 95.0%, 97.0% and 95.5%, respectively. Erhualian sows with a greater litter size also had a higher stillbirth rate. Results of analysis of variance indicated that genotype, parity, farrowing year${\times}$farrowing season interaction and total number born had highly significant effects on both number of stillborn piglets per litter and percentage born alive in sows (p<0.0001). Farrowing year had no significant effect on number of stillborn piglets per litter (p>0.05), and highly significant effect on percentage born alive (p<0.01). Farrowing season had highly significant effects on both number of stillborn piglets per litter and percentage born alive (p<0.01). From parity one to parity ten, least squares means for number of stillborn piglets per litter progressively increased with increasing parity and least squares means for percentage born alive progressively decreased with increasing parity. Sows that farrowed in winter had the highest number of stillborn piglets per litter and the lowest percentage born alive, sows that farrowed in autumn had the lowest number of stillborn piglets per litter and the highest percentage born alive. With increasing total number born, least squares means for number of stillborn piglets per litter markedly increased and least squares means for percentage born alive markedly decreased. Results from analysis of paternal half sibs indicated that the heritabilities for number of stillborn piglets per litter and percentage born alive were 0.110 and 0.124, and the genetic, phenotypic and environmental correlations between them were -0.989, -0.951 and -0.948, respectively. These results indicated that number of stillborn piglets per litter and percentage born alive were traits with the similar genetic background.
탄성파 역산에 있어서 최소자승(${\ell}^2-norm$)해는 큰 오차에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 ${\ell}^p-norm$ ($1{\le}p<2$)을 최소화하는 해는 잡음에 강인한 해를 보이나 보통은 좀 더 많은 계산이 요구된다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)은 이러한 ${\ell}^p-norm$ 문제의 근사해를 효율적으로 구할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 ${\ell}^2-norm$으로 큰 크기의 잔여분은 ${\ell}^2-norm$으로 적용되는 하이브리드 ${\ell}^1/{\ell}^2$최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 기법을 소개한다. 모의 자료와 실제 현장자료에의 적용결과 큰 잡음이 포함된 경우 최소자승해보다 하이브리드 방법의 경우에 개선된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
대부분의 자료는 여러가지 원인으로 인한 특이치로 오염되어 있으며, 이러한 상황에서 신뢰성 있는 추정량을 얻어내고 이에 대한 통계적 추론을 시행하는 것은 중요한 문제이다. 그러나 이제까지 제안된 로버스트 회귀추정량들은 계산상의 어려움과 정규오차모형에서 최소제곱추정량에 비하여 떨어지는 효율성때문에 통계적 추론의 정확성을 확신할 수 없었다. 최근 제안된 Lee(2004)의 가중자기조율회귀추정량(weighted self-tuning estimator, WSTE)은 다른 로버스트 회귀추정량에 비하여 정확한 계산과정과 그에 따른 추정량의 점근적 정규성 및 고붕괴점을 갖는다. 그러나 통계적 추론을 위하여 이제까지 널리 사용해왔던 로버스트 추정량에 기반한 가중최소제곱추정방법(weighted least squares estimator)은 WSTE에서조차 정규오차모형하에서 최소제곱추정량과 동일한 수준의 효율성을 제공해주지 는 못한다. 본 논문에서는 WSTE에 기반한 또다른 통계적 추론 방법을 제안하고, 이 방법을 사용함으로써 정규오차모형 및 대표본에서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 몬테칼로 모의실험을 통해 제시하였다.
견인 선배열 소나는 해양이라는 유체에서 작동하기 때문에 그 형상이 왜곡되고, 특히 견인 함정이 회전하는 경우 형상이 심하게 변형된다. 이러한 경우 선배열이 갖는 빔 패턴 형성은 제한되며, 이로 인한 신호 대 잡음비 등의 성능 저하를 야기한다. 본 논문에서는 2단 최소자승법에 기초한 개선된 2단 최소자승법 알고리즘을 제안하였으며, 해양에서 운용되는 선배열의 형상을 변침각도로 모델링하여 알고리즘을 적용하였다. 변침각도와 주엽의 위치를 변경하면서, 알고리즘별 조향 빔의 신호 대 잡음비를 분석하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 다른 알고리즘보다 2dB 정도 성능이 향상되었으며, 비교적 일정한 빔 패턴을 형성하였다.
속도중합의 역산을 이용하면 탄성파 자료처리에 있어서 다양한 처리가 가능하므로 이 분야는 최근에 들어 매우 유용한 영역으로 주목을 받고 있다. 하지만 다양한 처리에 적용하기 위해서는 사용되는 역산 방법이 잡음에 강하면서도 고해상도의 속도중합 결과를 만들 수 있어야 한다. 이러한 특성을 갖는 대표적인 역산에는 ${L_1}-norm$을 최소화시키는 IRLS(Iteratively Reweighted Least-Squares)방법을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 성질을 갖는 또 다른 역산 방법의 하나로서 CGG (Conjugate Guided Gradient) 방법을 소개한다. CGG 방법은 반복적 최소자승법의 하나인 Conjugate Gradient (CG)방법을 변형시킨 형태로 ${L_1}-norm$을 최소화 시키는 역산법으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 CGG방법을 소개하고 기존의 IRLS방법과의 차이점 및 결과들을 비교하였다. 모의자료와 현장자료에 대한 실험결과를 통해서 CGG 방법이 IRLS방법과 마찬가지로 다양한 잔여/모델 norm을 최소화시키는 역산방법으로 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 위성중계기의 수신부에 위치하고 잇는 주파수 변환부(Down converter)에서 주파수 혼합기의 전단과 후단의 대역외 신호를 차단하는 Combline 여과기를 least-squares curve-fitting 방법을 이용하여 설계 및 제작하였다. Combline 공진소자의 전기적 길이는 $\lambda$/8로서, $\lambda$/4 공진기를 이용하는 다른 여파기보다 대역외 차단주파수 대역이 넓다는 잇점을 가지고 있고 동시에 소형화와 경량화를 동시에 실현 할 수 있어 위성 중계기의 대역통과여파기로 선택하였다. 공진소자는 사각형 막대구조를 이용하였다. 원통형 막대 구조의 공진기가 협대역 여파기의 설계에 주로 이용되는 반면, 사각형 막대구조의 공진소자는 협대역뿐만 아니라 광대역 여파기 설계에도 응용이 가능하다는 것과 함께 구조해석과 가공이 용이하다는 장점을 갖고 있다. 설계된 주파수 대역은 800MHz 이며, Chebyschev 여파기 함수를 적용하여 4-pole 여파기를 설계 및 제작하였다.
최근 구조물의 지진해석에서 시간이력 지진해석의 필요성이 증대되고 있는데, 시간이력해석을 위해서는 최소7개의 지진기록을 사용하도록 IBC2003, ASCE와 KBC2005의 내진설계 기준에서 요구하고 있다. 시간이력 지진해석을 위해 지진기록의 선정은 주어진 대지 조건에 따른 설계스펙트럼을 만족하도록 시간이력 지진기록을 설계 지반조건과 유사한 지반에서 계측된 지진기록들 중에서 선정하거나 설계스펙트럼을 만족하는 인공지진기록을 생성하여 사용할 수 있지만, 이 연구에서는 절충적 방법으로 태평양지진연구센터(PEER) 데이터베이스에서 암반 지진기록으로 알려진 50개 계측지진기록을 이용하여 7개 인공 시간이력 지진기록을 생성하였다. 일차 조정계수를 곱한 지진응답스펙트럼이 목표설계스펙트럼에 최적합한 7개 지진기록을 선정하고, SRSS 평균값이 목표설계스펙트럼과 최소의 오차를 갖게 하는 최적합화법으로 구한 조정계수를 선정된 각 지진기록에 곱하여 7개 인공 시간이력 지진기록군을 생성하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.739-748
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2012
최소제곱 서포트벡터기계 (least squares support vector machine)는 분류 및 비선형 회귀분석에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 각 집단별로 생존자료가 관측된 경우 적용할 수 있는 LS-SVM을 제안한다. 제안된 모형은 임의우측 중도절단자료를 비선형 회귀모형에 적용할 수 있게 Kaplan- Meier의 중도절단분포의 추정값을 이용하여 구해진 가중값을 사용하고, 집단 간의 변동을 나타내기 위하여 임의효과항을 포함한다. 벌칙상수와 커널모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성함수가 사용되고 모의실험에서는 임의효과항을 포함하지 않은 LS-SVM과 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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