기후변화로 인해 발생하는 이상홍수에 대비하기 위해서는 다양한 대책을 강구할 필요가 있다. 그 중 비구조적 대책으로 홍수예경보시스템을 구축하여 홍수에 대비할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 실시간 홍수예측 시스템을 구축하기 위해 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 비교하여 우수한 실시간 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 같은 입력자료를 사용하여 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 구축하고 낙동강 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 모형이 다중선형회귀 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 낙동강 유역의 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Non-destructive determination of soluble solids(Brix) in harvested fruits using near infrared(hereafter, NIR) spectroscopy has been reported by many researchers. We have just reported on non-destructive estimation of Brix in harvested melons using a NIR Systems Model 6500 spectrophotometer(Ito et al., 2000). There is a melon cultivar that is difficult to judge the harvest time from the external appearance. If we can determine Brix in growing fruits non-destructively in the field, immature fruits will not be harvested. A portable m spectrophotometer for field use has been just developed by Kubota Corporation. The spectral data of growing melons were measured by the portable spectrophotometer. A commercial program was used for multiple linear regression analysis. Brix in growing melons could be estimated by a multiple regression equation calibrated with harvested melons. Absorbances of 906 and 874 nm were included as the independent variables in the multiple regression equation, and these wavelengths are key wavelengths for non-destructive Brix determination.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권3호
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pp.273-293
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2019
We consider the problem of model selection in multiple linear regression with outliers and non-normal error distributions. In this article, the robust model selection criterion is proposed based on the robust estimation method with the least absolute deviation (LAD). The proposed criterion is shown to be consistent. We suggest proposed criterion based algorithms that are suitable for a large number of predictors in the model. These algorithms select only relevant predictor variables with probability one for large sample sizes. An exhaustive simulation study shows that the criterion performs well. However, the proposed criterion is applied to a real data set to examine its applicability. The simulation results show the proficiency of algorithms in the presence of outliers, non-normal distribution, and multicollinearity.
본 연구는 청주시 4지 신호교차로의 측면접촉사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 측면접촉사고의 특성을 분석하고 관련모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 적절한 모형의 방법론을 찾는데 중점을 두고 있다.주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 측면접촉사고에서 부상사고는 물피사고의 약 2배 이상으로 교차로 내에서 사고가 가장 많이 일어나는 것으로 평가되었다. 아울러 측면접촉사고는 대부분 승용차 관련 사고이며, 안전운행 불이행으로 인한 것으로 분석되었다. 둘째, 다중선형회귀모형이 다중비선형회귀모형보다 통계적으로 유의한 것으로 평가되었다. 또한 최적 모형은 종속변수가 사고건수인 모형으로 분석되었다. 본 연구에서 분석된 측면접촉사고의 요인은 교통량(ADT), 교차로 면적, 우회전 전용차로, 횡단보도 수, 주도로 제한속도, 최대종단경사 및 현시 수이다.
JO, Il-Hyun;PARK, Yeonjeong;KIM, Jeonghyun;SONG, Jongwoo
Educational Technology International
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제15권2호
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pp.71-88
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2014
A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.
In this paper, for the highly plastic marine soft clay distributed in west and southern coast of Korean peninsula of Kwangyang and Busan New Port areas, correlation between compression index and other indices representing geotechnical engineering properties such as liquid limit, void ratio and natural water content were analyzed. Appropriate empirical equations of being able to estimate the compressibility of clays in the specific areas were proposed and compared with other existing empirical ones. For analyses of the data and test results, data for marine clays were used from areas of the South Container Port of the Busan New Port, East Breakwater, Passenger Quay, Jungma Reclamation and Reclamation Containment in the 3rd stage in Kwangyang. In order to find the best regression model by using the commercially available software, MS EXCEL 2000, results obtained from the simple linear regression analysis, using the values of liquid limit, initial void ratio and natural water content as independent variables, were compared with the existing empirical equations. Multiple linear regression was also performed to find the best fit regression curves for compression index and other soil properties by combining those independent variables. On the other hands, another software of SPSS for non-linear regression was used to analyze the correlations between compression index and other soil properties.
To study the seismic vulnerability of the composite material structure of adobe and timber, we collected and statistically analysed empirical observation samples of 542,214,937 m2 and 467,177 buildings that were significantly impacted during the 179 earthquakes that occurred in mainland China from 1976 to 2010. In multi-intensity regions, combined with numerical analysis and a probability model, a non-linear continuous regression model of the vulnerability, considering the empirical seismic damage area (number of buildings) and the ratio of seismic damage, was established. Moreover, a probability matrix model of the empirical seismic damage mean value was provided. Considering the coupling effect of the annual and seismic fortification factors, an empirical seismic vulnerability curve model was constructed in the multiple-intensity regions. A probability matrix model of the mean vulnerability index (MVI) was proposed, and was validated through the above-mentioned reconnaissance sample data. A matrix model of the MVI of the regions (19 provinces in mainland China) based on the parameter (MVI) was established.
Lane detection technology is one of the most important issues on car safety and self-driving capability of autonomous vehicle. This paper introduces an accurate lane detection scheme based on OCC(Optical Camera Communication) for moving vehicles. For lane detection of moving vehicles, the streetlights and the front camera of the vehicle were used for a transmitter and a receiver, respectively. Based on the angle information of multiple streetlights in a captured image, the distance from sidewalk can be calculated using non-linear regression analysis. Simulation results show that the proposed scheme shows robust performance of accurate lane detection.
The input and output device requires precise color representation and CMS (Color Management System) because of the increasing number of ways to apply the digital image into electronic publishing. However, there are slight differences in the device dependent color signal among the input and output devices. Also, because of the non-linear conversion of the input signal value to the output signal value, there are color differences between the original copy and the output copy. It seems necessary for device-dependent color information values to change into device-independent color information values. When creating an original copy through electronic publishing, there should be color management with the input and output devices. From the devices' three phases of calibration, characterization and color conversion, the device-dependent color should undergo a color transformation into a device-independent color. In this paper, an experiment was done where the input device used the linear multiple regression and the sRGB color space to perform a color transformation. The output device used the GOG, GOGO and sRGB for the color transformation. After undergoing a color transformation in the input and output devices, the best results were created when the original target underwent a color transformation by the scanner and digital camera input device by the linear multiple regression, and the LCD output device underwent a color transformation by the GOG model.
이 연구에서는 인용 및 동시인용 문헌 네트워크에서의 중심성 지수를 사용한 추론 통계 적용의 첫 번째 단계로써 이들 간 관계의 선형성을 살펴보고자 하였다. 703개의 문헌 동시인용 네트워크를 활용하여 인용 빈도, 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성 간의 4가지 주요 관계의 패턴을 살펴본 결과, 모든 인용 및 중심성 간 관계가 선형모델보다는 비선형적 모델로 더 잘 설명될 수 있음을 통계적으로 확인되었다. 따라서 이들 간의 인과관계에 대한 다중회귀분석과 같은 추론 통계 분석의 기반이 되는 선형성을 확보하기 위해서는 논리적인 기준에 근거한 데이터 변환이나 실제값을 구간값으로 변환하는 과정이 필요하다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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