Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.2
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pp.93-103
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2016
In the paper, we discuss dimension reduction of predictors ${\mathbf{X}}{\in}{{\mathbb{R}}^p}$ in a regression of $Y{\mid}{\mathbf{X}}$ with a notion of sufficiency that is called sufficient dimension reduction. In sufficient dimension reduction, the original predictors ${\mathbf{X}}$ are replaced by its lower-dimensional linear projection without loss of information on selected aspects of the conditional distribution. Depending on the aspects, the central subspace, the central mean subspace and the central $k^{th}$-moment subspace are defined and investigated as primary interests. Then the relationships among the three subspaces and the changes in the three subspaces for non-singular transformation of ${\mathbf{X}}$ are studied. We discuss the two conditions to guarantee the existence of the three subspaces that constrain the marginal distribution of ${\mathbf{X}}$ and the conditional distribution of $Y{\mid}{\mathbf{X}}$. A general approach to estimate them is also introduced along with an explanation for conditions commonly assumed in most sufficient dimension reduction methodologies.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.1
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pp.83-90
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1994
In this paper, the GYRATOR circuit is designed by the highly linear MOS transconductor with the gain factor controllable by offset voltage, and the floating inductor, the floating resistor and the grounded resistor are simulated by the GYTATOR for VLSI. And for the design exmple, Butterworth filter is designed using this GYRATOR, and is conpensated by the frequency transformation for the frequency shift that due to non-ideal output impedance of transconductor.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.9
no.1
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pp.85-99
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2008
The dynamic response analysis for large structures using finite element method requires a large amount of computational resources. This paper presents an efficient vibration analysis procedure by combining node-based substructuring reduction method with a response analysis scheme for structures with undamped, proportional or nonproportional damping. The iterative form of substructuring reduction scheme is derived to reduce the full eigenproblem and to calculate the dynamic responses. In calculating the time response, direct integration scheme is used because it can be applied directly to the reduced model. Especially for the non proportional damping matrix, the transformation matrices defined in the displacement space are used to reduce the system. The efficiency and the effectiveness of the present method are demonstrated through the numerical examples.
This paper proposes an unified definition of powers for various circuit conditions such as balanced/unbalanced, sinusoidal/non-sinusoidal, and linear/nonlinear, fur single-phase systems and three-phase systems. Conventional reactive power is more classified into an interactive power and an alternating power. These powers are defined both in the time domain and the frequency domain consistently, and agree well with the conservation law. Several important power quality factors are defined to measure and evaluate the power quality fur the various circuits in the single-phase and three-phase systems. Simulation results show the power quality factors can evaluate and classify the various circuit conditions clearly.
The problem of solution uniqueness to the task of determining unknown parameters of mathematical models from input-output observations is studied. This problem is known as structural identifiability problem. We offer a new approach for testing structural identifiability of linear state space models. The approach compares favorably with numerous methods proposed by other authors for two main reasons. First, it is formulated in obvious mathematical form. Secondly, the method does not involve unfeasible symbolic computations and thus allows to test identifiability of large-scale models. In case of non-identifiability, when there is a set of solutions to the task, we offer a method of computing functions of the unknown parameters which can be determined uniquely from input-output observations and later used as new parameters of the model. Such functions are called parametric functions capable of estimation. To develop the method of computation of these functions we use Lie group transformation theory. Illustrative example is given to demonstrate applicability of presented methods.
Matching spots between two sets of 2-dimensional electrophoresis can make it possible to find out the generation, extinction and change of proteins. Generally protein spots are separated by 2-dimensional electrophoresis. This process makes the position of the same protein spot a little different according to the status of the tissue or the experimental environment. Matching the spots shows that the relation of spots is non-uniform and non-linear transformation. However we can also find that the local relation preserves the topology. This study proposes a matching method motivated by the preservation of the topology. To compare the similarity of the topology, we compared the distance and the angle between neighbour spots. Experimental result shows that the proposed method is effective.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2008.06a
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pp.379-380
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2008
Molecular Dynamics (MD) simulations have been used to model the dynamics of the charge-compensating sodium ions in the non-stoichiometric hollandite Nax$(Ti_{8-x}Cr_x)O_{16}$. These interstitial ions reside in 'tunnels' in the crystal structure and move under the forces of both the ions making up the cage structure and the many body interactions of the other sodium ions in the tunnel. The Velocity Autocorrelation Function (VAF) of the sodium ions is calculated for a range of temperature from 250K to 1000K and converted into the linear ac-conductivity and ac-susceptibility response via Fourier transformation. A peak is found in the conductivity around $6\times10^{12}$ Hz that has some of the character of a Poley absorption. Here it is shown to be due to an harmonically coupled site vibrations of the sodium atoms, which extend only over a limited range. At frequencies below the peak the conductivity tends towards a constant i.e. dc value corresponding to a constant flow of ions through the simulation cell. At high temperatures the conductivity due to this ion transport process behaves like a metal with an insulator to metal transition occurring around a specific temperature.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.1
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pp.75-81
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2021
As the number of connected smart devices and applications increases explosively, the existing orthogonal multiple access (OMA) techniques have become insufficient to accommodate mobile traffic, such as artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT). Fortunately, non-orthogonal multiple access (NOMA) in the fifth generation (5G) mobile networks has been regarded as a promising solution, owing to increased spectral efficiency and massive connectivity. In this paper, we investigate the achievable data rate for non-orthogonal multiple access (NOMA) with negatively-correlated information sources (CIS). For this, based on the linear transformation of independent random variables (RV), we derive the closed-form expressions for the achievable data rates of NOMA with negatively-CIS. Then it is shown that the achievable data rate of the negatively-CIS NOMA increases for the stronger channel user, whereas the achievable data rate of the negatively-CIS NOMA decreases for the weaker channel user, compared to that of the positively-CIS NOMA for the stronger or weaker channel users, respectively. We also show that the sum rate of the negatively-CIS NOMA is larger than that of the positively-CIS NOMA. As a result, the negatively-CIS could be more efficient than the positively-CIS, when we transmit CIS over 5G NOMA networks.
In this paper, we propose a novel quadratic Kalman filter based object tracking algorithm using moving pictures. Quadratic Kalman filter, which is introduced recently, has not yet been applied to the problem of 3-dimensional (3-D) object tracking. Since the mapping of a position in 2-D moving pictures into a 3-D world involves non-linear transformation, appropriate algorithm must be chosen for object tracking. In this situation, the quadratic Kalman filter can achieve better accuracy than extended Kalman filter. Under the same conditions, we compare extended Kalman filter, unscented Kalman filter and sequential importance resampling particle filter together with the proposed scheme. In conculsion, the proposed scheme decreases the divergence rate by half compared with the scheme based on extended Kalman filter and improves the accuracy by about 1% in comparison with the one based on unscented Kalman filter.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.7
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pp.37-45
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2013
Context dependent fusion (CDF) is a fusion algorithm that combines multiple outputs from different classifiers to achieve better performance. CDF tries to divide the problem context into several homogeneous sub-contexts and to fuse data locally with respect to each sub-context. CDF showed better performance than existing methods, however, it is sensitive to noise due to the large number of parameters optimized and the innate linearity limits the application of CDF. In this paper, a variant of CDF using support vector machines (SVMs) for fusion and kernel principal component analysis (K-PCA) for context extraction is proposed to solve the problems in CDF, named CDF-SVM. Kernel PCA can shape irregular clusters including elliptical ones through the non-linear kernel transformation and SVM can draw a non-linear decision boundary. Regularization terms is also included in the objective function of CDF-SVM to mitigate the noise sensitivity in CDF. CDF-SVM showed better performance than CDF and its variants, which is demonstrated through the experiments with a landmine data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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