본 연구는 실제 구조진단 사례에 기초하여 재료와 형식 및 공용기간에 따라 교량의 응답, 충격계수, 고유진동수 및 각 특성의 해석값/계측값 비 등에 관한 기술통계를 분석하고 주재료에 따른 T-검정과 구조형식 및 공용기간에 따른 분산분석을 통해서 요인 부집단 수준 간동질성 검정 및 다중비교분석을 수행하였다. 본 연구 결과는 응답 분포의 중심값, 산포도, 대칭성 등 통계적 특성 및 비교분석 집단 간 동질성 식별을 위한 참조값을 제공하며, 이것은 내하력 평가 등 구조 진단과 설계에서 엔지니어들이 취득한 계산 또는 계측값의 타당성을 비교검토하고 데이터베이스를 활용하는 등의 공학적 판단을 하는데 실제적으로 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to examine the influences of the material values, attitudes toward money, and the background variables to the money use behavior of female collegians. The samples were selected from 541 female collegians. Cronbach$\alpha$, One-way ANOVA, Duncan test, Multiple regression, Path analysis were used as statistical analysis. The results were summarized as follows : Resulting from multiple regression analysis, the money use behavior of female collegians had the positive linear relationships with the variables such as mothers level of education, material values, and 3 money attitude - the means of security, the symbol of anxiety, the means of pleasure - in five money attitude dimensions. The most influential variable was money attitude of the means of security.
The aim of this paper is to evaluate users benefit values of theme park using Travel Cost Method with special reference to Woobang Tower Land in Taegu for the estimation of economic values. This research is mainly based on questionnaire survey of 100 users of the theme park. Socio-economic factors such as income, year of education, annual income, age and money(travel cost) are analysed from 5 residential areas of the respondents. Multiple regression analysis was used for the evaluation of annual number of park visitings based on the analysis. The regression model shows NV = $\alpha$+$\beta_1$TC+$\beta_2$INC+$\beta_3$EDU+$\beta_4$AGE (NV : Annual Number of Visitings, TC : Travel Cost, INC : Annual Income, EDU : Years of Education, AGE : Age). Regarding to visitors demand curve based on the equation showed that annual economic values of Woobang Tower Land was estimated as 50billion Korean Won.
This paper studies the rational approximation of multiple input delay systems using the Hankel singular values and vectors, which are the soultion of a transcendental equation. Rational approximatants are obtained from output normal realizations which are constructed by the Hankel singular values and vectors. Consequently, it is shown that rational approximants by output normal realization preserve intrinsic properties of time delay systems than Pade approximants.
주변 관측지점의 자료가 유용한 경우 관측자료가 짧은 지점의 평균과 분산 추정치를 개선하기 위하여 상관계수를 이용한 수문자료 확충을 이용하여왔다. 본 연구에서는 관측지점의 분산 추정치를 개선하기 위한 다중 상관계수의 한계최소치를 얻기 위하여, 다변량 정규분포에 근거하여 Moran이 유도한 확충자료 분산( ${{\sigma}_v}^2$ )의 불편 최우도추정량의 분산식을 Matalas와 Jacobs가 2변량 정규분포에 근거하여 유도한 식의 형태로 변형하였으며, 다양한 자료수와 지점수에 따라 다중상관계수의 한계최소치를 도표화했다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권3호
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pp.331-341
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2023
Handling missing values in data analysis is essential in constructing a good prediction model. The easiest way to handle missing values is to use complete case data, but this can lead to information loss within the data and invalid conclusions in data analysis. Imputation is a technique that replaces missing data with alternative values obtained from information in a dataset. Conventional imputation methods include K-nearest-neighbor imputation and multiple imputations. Recent methods include missForest, missRanger, and mixgb ,all which use machine learning algorithms. This paper compares the imputation techniques for datasets with mixed datatypes in various situations, such as data size, missing ratios, and missing mechanisms. To evaluate the performance of each method in mixed datasets, we propose a new imputation performance measure (IPM) that is a unified measurement applicable to numerical and categorical variables. We believe this metric can help find the best imputation method. Finally, we summarize the comparison results with imputation performances and computational times.
The following paper deals with a control problem of a mobile robot in home network environment. The home network causes the mobile robot to communicate with sensors to get the sensor measurements and to be adapted to the environment changes. To get the improved performance of control of a mobile robot in spite of the change in home network environment, we use the fuzzy inference system with multiple reward reinforcement learning. The multiple reward reinforcement learning enables the mobile robot to consider the multiple control objectives and adapt itself to the change in home network environment. Multiple reward fuzzy Q-learning method is proposed for the multiple reward reinforcement learning. Multiple Q-values are considered and max-min optimization is applied to get the improved fuzzy rule. To show the effectiveness of the proposed method, some simulation results are given, which are performed in home network environment, i.e., LAN, wireless LAN, etc.
In case that multiple jammers are transmitting the signals which are the same type a general algorithm based on TDOA method cannot estimate the positions of multiple jammers because there are many TDOA measurements including true and false values. This paper, therefore, designs a new algorithm based on TDOA method to localize multiple jammers. In this algorithm, TDOA measurements are obtained by rotating the reference sensor, and then the positions of multiple jammers can be estimated by detecting congregated point among the multiple estimated positions from TDOA measurements. Through computer simulations, it is verified that this algorithm localizes the multiple jammers well. The performance of the algorithm are also analysed by changing the distance between sensors and jammer, and sampling frequency.
We propose a decision model to incorporates the values assigned by a group of experts on different factors in selecting robots. Using this model, SN ratio of taguchi method for each of subjective factors as well as values of weights are used in this comprehensive method for robot selection. A numerical example is presented to illustrate the model and to show a rank reversal when compared to a model that does not eliminate extreme values and eliminates the highest and lowest experts' values allocating the weights and the subjective factors.
다발성 골수종(MM)은 혈액 종양의 주요 사망 원인이다. 최근에 다발성 골수종 진단에 microRNA를 이용한 실험이 보고되고 있다. 이에 우리는 다발성 골수종 진단 마커로 miR-221을 이용 할 수 있는지 확인하고자 하였다. 본 연구는 다른 혈액학적 질환이 없는 다발성 골수종 환자 20명을 대상으로 하였다. MicroRNA 추출은 다발성 골수종 환자의 파라핀 포매 조직을 이용하였다. 우리는 다발성 골수종의 microRNA 표적 유전자로 miR-15a, miR-16, miR-21, miR-181a 그리고 miR-221을 선택하였다. 유의성 검정은 fold change 값을 기준으로 1.5이상 또는 -1.5 미만의 결과를 유의성이 있는 경우로 하였다. Fold change 값은 인간 유전자 SNORD43에 의해 표준화된 데이터를 기준으로 하였다. Fold change 값이 1.5 이상은 "overexpression", -1.5 미만의 값은 "underexpression"으로 정의되었다. miR-221의 65.0% (13/20)에서 "overexpression"으로 유의성이 있음을 확인하였고, 다발성 골수종 환자에서 형질세포가 30% 이상인 그룹과 이하의 그룹은 유의성을 보이지 않았다. MiR-221은 서구인과 같은 결과를 얻었으며, 다발성 골수종 환자에서 miR-221이 다발성 골수종 환자 진단에 매우 중요한 지표가 될 수 있을 것으로 생각된다. 결론적으로 miR-221은 한국인의 다발성 골수종 진단 또는 예후 지표로 활용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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