Though the airborne laser scanning (ALS) technique is becoming more popular in many applications, horizontal accuracy of points scanned by the ALS is not yet satisfactory when compared with the accuracy achieved for vertical positions. One of the major reasons is the drift that occurs in the inertial measurement unit (IMU) during the scanning. This paper presents an algorithm that adjusts for the error that is introduced mainly by the drift of the IMU that renders systematic differences between strips on the same area. For this, we set up an observation equation for strip-wise adjustments and completed it with tie point and control point coordinates derived from the scanned strips and information from aerial photos. To effectively capture the tie points, we developed a set of procedures that constructs a digital surface model (DSM) with breaklines and then performed feature-based matching on strips resulting in a set of reliable tie points. Solving the observation equations by the least squares method produced a set of affine transformation equations with 6 parameters that we used to transform the strips for adjusting the horizontal error. Experimental results after evaluation of the accuracy showed a root mean squared error (RMSE) of the adjusted strip points of 0.27 m, which is significant considering the RMSE before adjustment was 0.77 m.
This paper presents a novel time-domain method for the identification of plastic rotations and stiffness parameters of single-bay frames with nonlinear plastic hinges. Each plastic hinge is modelled as a pseudo-semi-rigid connection with nonlinear hysteretic moment-curvature characteristics at an element end. Through the comparison of the identified end rotations of members that are connected together, the plastic rotation that furnishes information of the locations and plasticity degrees of plastic hinges can be identified. The force consideration of the frame members may be used to relate the stiffness parameters to the elastic rotations and the excitation. The damped-least-squares method and damped-and-weighted-least-squares method are adopted to estimate the stiffness parameters of frames. A noise-removal strategy employing a de-noising technique based on wavelet packets with a smoothing process is used to filter out the noise for the parameter estimation. The numerical examples show that the proposed method can identify the plastic rotations and the stiffness parameters using measurements with reasonable level of noise. The unknown excitation can also be estimated with acceptable accuracy. The advantages and disadvantages of both parameter estimation methods are discussed.
Purpose - This study provides appropriate procedures for EFA to help researchers conduct empirical studies by using PLS-SEM. Research design, data, and methodology - This study addresses the absolute and relative sample size criteria, sampling adequacy, factor extraction models, factor rotation methods, the criterion for the number of factors to retain, interpretation of results, and reporting information. Results - The factor analysis procedure for PLS-SEM consists of the following five stages. First, it is important to look at whether both the Bartlett test of sphericity and the KMO MSA meet the qualitative criteria. Second, PAF is a better choice of methodology. Third, an oblique technique is a suitable method for PLS-SEM. Fourth, a combined approach is strongly recommended to factor retention. PA should be used at the onset. Next, it is recommended using the K1 criterion. In addition, it is necessary to extract factors that increase the total variance explanatory power through the PVA-FS. Finally, it is appropriate to select an item with a factor loading into 0.5 or higher and a communality of 0.5. Conclusions - It is expected that the accurate factor analysis processed for PLS-SEM as previously presented will help us extract more precise factors of the structural model.
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used as a rapid and non-destructive method to determine the protein content in intact and ground seeds of pea (Pisum sativum L.) germplasms grown in Korea. A total of 115 samples were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator at intact seed and flour condition, and the reference values for the protein content was measured by auto-Kjeldahl system. In the developed ground and intact NIRS equations for analysis of protein, the most accurate equation were obtained at 2, 8, 6, 1 math treatment conditions with standard normal variate and detrend scatter correction method and entire spectrum (400-2,500 nm) by using modified partial least squares regression (n=78). External validation (n=34) of these NIRS equations showed significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the standard error of prediction (SEP), $R^2$, and the ratio of standard deviation of reference data to SEP. Therefore, these ground and intact NIRS equations can be applicable and reliable for determination of protein content in pea seeds, and non-destructive NIRS method could be used as a mass analysis technique for selection of high protein pea in breeding program and for quality control in food industry.
The logarithmic decrement method has been long used to estimate damping ratios in systems with only one modal component such as linear single degree of freedom (SDOF) mechanical systems. This paper presents an application of a methodology that uses joint time-frequency distribution (JTFD) as input, instead of the raw signal, to systems with several vibration modes. A most important feature of the present approach is that it can be applied to a system with time-varying damping ratio. Initially the precision and robustness of the method is determined using a synthetic model with multiple harmonic components, one of them displaying a time-varying damping ratio, subsequently the results obtained from experiments with a reduced model are presented. A comparison is made between the results obtained with this methodology and those using the classical technique of Least Squares Complex Exponential Method (LSCE) in order to highlight the advantages of the former, such as, good precision, robustness and excellent performance in extreme cases, e.g., when very low frequency components and time varying damping ratio are present.
설계변수의 직교화와 SVD(singular value decomposition)를 최적화에 도입하고, 이를 double-Gauss형 사진렌즈계에 적용시켜 최적화의 수렴성과 안정성을 일반적인 최소자승법, 감쇠최소자승법의 경우와 비교하였다. 최적화에서 정규방정식의 조건수(고유값의 최대, 최소값의 비)가 최적화의 불안정성과 밀접한 관련이 있다는 것은 이미 알려져 있다. 본 연구에는 SVD를 도입하여 조건수를 제한하여 본 결과 최적화의 안정성이 매우 증진 되었으며, 감쇠최소자승법에서 적은 감쇠항을 주고 직교화와 SVD를 적용시킨 경우가 가장 빠르고 안정하게 수렴하였다. 이것은 변수의 직교화와 SVD가 감쇠최소자승법에서 적은 감쇠항을 줄 때 생기는 불안정성을 잘 극복하고 있음을 나타내고 있다.
To classify Glycyrrhiza species, samples of different species were analyzed by $^1H$ NMR-based metabolomics technique. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) was used as the multivariate statistical analysis of the 1H NMR data sets. There was a clear separation between various Glycyrrhiza species in the PLS-DA derived score plots. The PLS-DA model was validated, and the key metabolites contributing to the separation in the score plots of various Glycyrrhiza species were lactic acid, alanine, arginine, proline, malic acid, asparagine, choline, glycine, glucose, sucrose, 4-hydroxy-phenylacetic acid, and formic acid. The compounds present at relatively high levels were glucose, and 4-hydroxyphenylacetic acid in G. glabra; lactic acid, alanine, and proline in G. inflata; and arginine, malic acid, and sucrose in G. uralensis. This is the first study to perform the global metabolomic profiling and differentiation of Glycyrrhiza species using $^1H$ NMR and multivariate statistical analysis.
요동이 존재하는 환경에서 항법 장비 정확도의 한계 및 시스템 지연 오차 등으로 방위 위상 오차가 필연적으로 발생하는 항공기 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)의 경우, 방위 위상 오차를 신호처리 알고리즘으로 추정하고 보상하는 자동 초점(Autofocus: AF) 기법 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 수정된 가중치 최소 자승기법(Modified Weighted Least-Squares: MWLS)에 의한 자동 초점 알고리즘을 제안한다. 새로운 방식의 표적 선정 및 정렬과 방위 방향 반복 위상 추정 방식을 통해 기존 WLS보다 견고한 성능을 보이게 된다. 비행 시험을 통해 획득한 SAR 원시데이터에 제안한 방식을 적용하고 성능을 분석하여 제안한 방식의 유효함과 우수성을 입증하도록 한다.
본 논문에서는 비선형 앰프를 선형화 하는 다항식에 기반한 사전왜곡 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 다항식 기반 방식과는 다르게 사후왜곡기의 도움 없이 직접 학습 방식으로 사전왜곡 계수를 추정한다. 먼저 앰프의 특성이 부분 선형으로 가정하여 알고리즘이 유도되고, 다음에 이 알고리즘을 앰프에 대한 어떠한 가정이 필요없는 구조로 변경한다. 제안된 사전왜곡기는 복소 계수를 가지는 다항식으로 구성되며 다항식의 계수는 RLS(recursive least squares)에 기반하여 찾게 된다. 컴퓨터 모의실험에 의하면 제안된 직접방식의 알고리즘이 기존의 간접 학습 방식에 비해 앰프의 초기 계수나 포화 영역에서 강인한 특성을 보인다.
The purpose of this study was to determine the influence of assay error for improved pharmacokinetic modeling and simulation of vancomycin on the Bayesian and nonlinear least squares regression analysis in 24 Korean gastric cancer patients. Vancomycin 1.0 g was administered intravenously over 1 hr every 12 hr. Three specimens were collected at 72 hr after the first dose from all patients at the following times, at 0.5 hr before regularly scheduled infusion, at 0.5 hr and 2 hr after the end of 1 hr infusion. Serum vancomycin levels were analyzed by fluorescence polarization immunoassay technique with TDX-FLX. The standard deviation (SD) of the assay over its working range had been determined at the serum vancomycin concentrations of 0, 20, 40, 60, 80 and $120{\mu}g/ml$ in quadruplicate. The polynomial equation of vancomycin assay error was found to be SD $({\mu}g/ml)=0.0224+0.0540C+0.00173C^2$ ($R^2=0.935$). There were differences in the influence of weight with vancomycin assay error on pharmacokinetic parameters of vancomycin using the nonlinear least squares regression analysis but there were no differences on the Bayesian analysis. This polynomial equation can be used to improve the precision of fitting of pharmacokinetic models to optimize the process of model simulation both for population and for individualized pharmacokinetic models. The result suggests the improvement of dosage regimens for the better and safer care of patients receiving vancomycin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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