항공기의 이동속도의 증가로 인해 위치 측위의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이러한 요구는 GPS의 등장으로 충족되었으나 이는 트래픽 재밍 등 위성으로부터의 신호 수신이 어려운 경우에는 측위가 불가능하게 된다. 이러한 경우 통신용 링크가 측위에 부가적으로 사용된다면 상대적인 위치를 추정하여 위치를 추정할 수 있다. 통신용 링크를 이용한 측위는 추가적인 장치 없이 신호 처리만으로 위치를 추정할 수 있는데 대표적으로 ESPRIT이 존재하며 이는 수신 신호의 상관 행렬을 기반으로 한다. 이론적으로 상관 행렬의 추정에는 평균 연산이 필요하나 이는 실제 상황에서 많은 수의 샘플이 필요해 충분한 샘플이 주어지지 않은 경우 오류가 발생할 수 있다. 이에 적은 수의 샘플에서의 상관 행렬의 오류 행렬을 정의하고 추정하여 순시적으로 제거하는 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 송신기가 밀집되어 있는 경우 기존의 알고리즘에 비해 우세한 성능을 보인다.
To identify the spatial distribution pattern of water quality in Masan Bay, Pearson's correlation as a common statistic method and Moran's I as a spatial autocorrelation statistics were applied to the hydrological data seasonally collected from Masan Bay for two years ($2004{\sim}2005$). Spatial distribution of salinity, DO and silicate among the hydrological parameters clustered strongly while chlorophyll a distribution displayed a weak clustering. When the similarity matrix of Moran's I was compared with correlation matrix of Pearson's r, only the relationships of temperature vs. salinity, temperature vs. silicate and silicate vs. total inorganic nitrogen showed significant correlation and similarity of spatial clustered pattern. Considering Pearson's correlation and the spatial autocorrelation results, water quality distribution patterns of Masan Bay were conceptually simplified into four types. Based on the simplified types, Moran's I and Pearson's r were compared respectively with spatial distribution maps on salinity and silicate with a strong clustered pattern, and with chlorophyll a having no clustered pattern. According to these test results, spatial distribution of the water quality in Masan Bay could be summed up in four patterns. This summation should be developed as spatial index to be linked with pollutant and ecological indicators for coastal health assessment.
Existing LDA uses the transform matrix that maximizes distance between classes. So we have to convert from an image to one-dimensional vector as training vector. However, in 2D-LDA, we can directly use two-dimensional image itself as training matrix, so that the classification performance can be enhanced about 20% comparing LDA, since the training matrix preserves the spatial information of two-dimensional image. However 2D-LDA uses same calculation schema for transformation matrix and therefore both LDA and 2D-LDA has the heteroscedastic problem which means that the class classification cannot obtain beneficial information of spatial distances of class clusters since LDA uses only data correlation-based covariance matrix of the training data without any reference to distances between classes. In this paper, we propose a new method to apply training matrix of 2D-LDA by using WPS-LDA idea that calculates the reciprocal of distance between classes and apply this weight to between class scatter matrix. The experimental result shows that the discriminating power of proposed 2D-LDA with weighted between class scatter has been improved up to 2% than original 2D-LDA. This method has good performance, especially when the distance between two classes is very close and the dimension of projection axis is low.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제20권2호
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pp.107-121
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2016
We analyze the complexity of the LLL algorithm, invented by Lenstra, Lenstra, and $Lov{\acute{a}}sz$ as a a well-known lattice reduction (LR) algorithm which is previously known as having the complexity of $O(N^4{\log}B)$ multiplications (or, $O(N^5({\log}B)^2)$ bit operations) for a lattice basis matrix $H({\in}{\mathbb{R}}^{M{\times}N})$ where B is the maximum value among the squared norm of columns of H. This implies that the complexity of the lattice reduction algorithm depends only on the matrix size and the lattice basis norm. However, the matrix structures (i.e., the correlation among the columns) of a given lattice matrix, which is usually measured by its condition number or determinant, can affect the computational complexity of the LR algorithm. In this paper, to see how the matrix structures can affect the LLL algorithm's complexity, we derive a more tight upper bound on the complexity of LLL algorithm in terms of the condition number and determinant of a given lattice matrix. We also analyze the complexities of the LLL updating/downdating schemes using the proposed upper bound.
다차원척도법(MDS)은 지적 구조의 시각화를 위해서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 MDS는 지적 구조를 시각적으로 표현하는데 있어서 세부 구조의 표현력이 취약하다는 약점을 가지고 있다. 이 연구에서는 상관계수 행렬의 가공 방식과 MDS 알고리즘을 조합한 여섯 가지 MDS 지도 작성 방식을 파악한 다음, 실제 지적 구조 데이터에 적용하여 비교해보았다. 실험 결과에서 가장 나쁜 방식으로 파악된 것은 가장 널리 사용되고 있는 방식으로서, 상관계수행렬로부터 유클리드 거리를 산출한 후 ALSCAL 알고리즘으로 MDS 지도를 작성하는 방식인 것으로 나타났다. 반면에 가장 좋은 방식은 상관계수를 z점수로 표준화하여 유클리드 거리를 산출한 후 PROXSCAL 알고리즘를 사용하는 방식이었다. 결론적으로 MDS 처리 과정을 주의깊게 구성한다면 더 구체적이고 명확한 지적 구조를 파악할 수 있음이 확인되었다.
Torres, Tatiana Saraiva;Sena, Luciano Silva;dos Santos, Gleyson Vieira;Filho, Luiz Antonio Silva Figueiredo;Barbosa, Bruna Lima;Junior, Antonio de Sousa;Britto, Fabio Barros;Sarmento, Jose Lindenberg Rocha
Animal Bioscience
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제34권4호
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pp.516-524
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2021
Objective: The genetic evaluation of Santa Inês sheep was performed for resistance to gastrointestinal nematode infection (RGNI) and body size using different relationship matrices to assess the efficiency of including genomic information in the analyses. Methods: There were 1,637 animals in the pedigree and 500, 980, and 980 records of RGNI, thoracic depth (TD), and rump height (RH), respectively. The genomic data consisted of 42,748 SNPs and 388 samples genotyped with the OvineSNP50 BeadChip. The (co)variance components were estimated in single- and multi-trait analyses using the numerator relationship matrix (A) and the hybrid matrix H, which blends A with the genomic relationship matrix (G). The BLUP and single-step genomic BLUP methods were used. The accuracies of estimated breeding values and Spearman rank correlation were also used to assess the feasibility of incorporating genomic information in the analyses. Results: The heritability estimates ranged from 0.11±0.07, for TD (in single-trait analysis using the A matrix), to 0.38±0.08, for RH (using the H matrix in multi-trait analysis). The estimates of genetic correlation ranged from -0.65±0.31 to 0.59±0.19, using A, and from -0.42±0.30 to 0.57±0.16 using H. The gains in accuracy of estimated breeding values ranged from 2.22% to 75.00% with the inclusion of genomic information in the analyses. Conclusion: The inclusion of genomic information will benefit the direct selection for the traits in this study, especially RGNI and TD. More information is necessary to improve the understanding on the genetic relationship between resistance to nematode infection and body size in Santa Inês sheep. The genetic evaluation for the evaluated traits was more efficient when genomic information was included in the analyses.
본 논문에서는 일반적인 코드분할 다중화 시스템을 위해 저자가 제안하였던 유사 역상관기 (pseudo-decorrelator)를 변형하여 광대역 코드분할 다중화 시스템에 적합한 다중사용자 수신기를 설계하고, 레일레이 다중 경로 채널 환경에서 성능을 분석하고 있다. 설계된 수신기에서는 판단변수 (decision statistics)에 포함되어 있는 다중사용자 간섭신호를 분석하여, 송신된 신호의 각 비트에 대응되는 상호상관 행렬을 얻게 된다. 이 상호상관 행렬에 대한 일반 역행렬을 구한 후 기존의 수신기에서 얻어진 판단변수에 적용함으로써, 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 수신기는 원근저항성을 가질뿐 만 아니라, 동기검출 회로가 완전하지 않아서 시간지연 오차나 위상 오차가 생기는 경우에도 기존의 수신기에 비해 좋은 성능을 보여준다.
The matrix metalloproteinases (MMPs) are members of a unique family of proteolytic enzymes that degrade components of the extracellular matrix. Significant evidence has accumulated to directly implicate members of the MMPs in tumor invasion and metastasis formation. To investigate the correlation between ras oncogene and MMP gene expression in various tumor cells, we detected mRNAs for the ras, MMP-2 and MMP-9 (72 kD and 92 kD type IV collagenases, respectively) genes in nine human tumor cell lines. The ras gene was expressed in seven cell lines; MMP-2 in three; MMP-9 in two cell lines tested. There was no direct correlation between the ras oncogene and MMP expression. A clear difference in the mRNA expression between MMP-2 and MMP-9 was observed among the cell lines. As an approach to study the effect of the ras oncogene on metastasis, we examined the expressions of MMP-2 and MMP-9 in HT1080 cells transfected with the v-H-ras gene. MMP-9 expression was Significantly enhanced in the ras-transfected HT1080 cells compared with the nontransfectants while ras transfection did not affect the expression of MMP-2. These results suggest the possible inducing effect of the ras oncogene on the metastasis by activation of the MMP-9 gene in HT1080.
Hoa, Le Thai;Tamura, Yukio;Matsumoto, Masaru;Shirato, Hiromichi
Wind and Structures
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제16권5호
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pp.517-540
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2013
This paper presents applications of proper orthogonal decomposition in both the time and frequency domains based on both cross spectral matrix and covariance matrix branches to analyze multi-variate unsteady pressure fields on prisms and to study spanwise and chordwise pressure distribution. Furthermore, modification of proper orthogonal decomposition is applied to a rectangular spanwise coherence matrix in order to investigate the spanwise correlation and coherence of the unsteady pressure fields. The unsteady pressure fields have been directly measured in wind tunnel tests on some typical prisms with slenderness ratios B/D=1, B/D=1 with a splitter plate in the wake, and B/D=5. Significance and contribution of the first covariance mode associated with the first principal coordinates as well as those of the first spectral eigenvalue and associated spectral mode are clarified by synthesis of the unsteady pressure fields and identification of intrinsic events inside the unsteady pressure fields. Spanwise coherence of the unsteady pressure fields has been mapped the first time ever for better understanding of their intrinsic characteristics.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.815-825
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2016
Marginalized random effects models (MREMs) are often used to analyze longitudinal categorical data. The models permit direct estimation of marginal mean parameters and specify the serial correlation of longitudinal categorical data via the random effects. However, it is not easy to estimate the random effects covariance matrix in the MREMs because the matrix is high-dimensional and must be positive-definite. To solve these restrictions, we introduce two modeling approaches of the random effects covariance matrix: partial autocorrelation and the modified Cholesky decomposition. These proposed methods are illustrated with the real data from Korean genomic epidemiology study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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