• 제목/요약/키워드: probability transformation method

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Nuclide composition non-uniformity in used nuclear fuel for considerations in pyroprocessing safeguards

  • Woo, Seung Min;Chirayath, Sunil S.;Fratoni, Massimiliano
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제50권7호
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    • pp.1120-1130
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    • 2018
  • An analysis of a pyroprocessing safeguards methodology employing the Pu-to-$^{244}Cm$ ratio is presented. The analysis includes characterization of representative used nuclear fuel assemblies with respect to computed nuclide composition. The nuclide composition data computationally generated is appropriately reformatted to correspond with the material conditions after each step in the head-end stage of pyroprocessing. Uncertainty in the Pu-to-$^{244}Cm$ ratio is evaluated using the Geary-Hinkley transformation method. This is because the Pu-to-$^{244}Cm$ ratio is a Cauchy distribution since it is the ratio of two normally distributed random variables. The calculated uncertainty of the Pu-to-$^{244}Cm$ ratio is propagated through the mass flow stream in the pyroprocessing steps. Finally, the probability of Type-I error for the plutonium Material Unaccounted For (MUF) is evaluated by the hypothesis testing method as a function of the sizes of powder particles and granules, which are dominant parameters to determine the sample size. The results show the probability of Type-I error is occasionally greater than 5%. However, increasing granule sample sizes could surmount the weakness of material accounting because of the non-uniformity of nuclide composition.

이진 분류를 위하여 거리계산을 이용한 특징 변환 기반의 가중된 최소 자승법 (Weighted Least Squares Based on Feature Transformation using Distance Computation for Binary Classification)

  • 장세인;박충식
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.219-224
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    • 2020
  • 이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다.

광대역 정규 프로세스에 대한 주파수 영역 기반 피로해석법의 적용성에 관한 연구 I : 레일리 PDF (Study on Applicability of Frequency Domain-Based Fatigue Analysis for Wide Band Gaussian Process I : Rayleigh PDF)

  • 정준모;김경수;남지명;구정본;김민수;심용래;엄항섭
    • 대한조선학회논문집
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    • 제49권4호
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    • pp.350-358
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    • 2012
  • This paper deals with accuracy of accumulated fatigue damage estimation using stochastic fatigue analysis method based on Rayleigh PDF. From full scale measurement data on an 8100TEU container vessel, zero-order spectral moments for wave- and vibration-induced energy spectral densities are determined on the probability level of 99%. 80 simulation cases in total are prepared according to the variation of ratio of zero-order spectral moments and center frequency of vibration ESD. By using inverse Fourier transformation and rainflow cycle counting for the combined ESD of wave and vibration, exact fatigue damages are derived. Fatigue damages in frequency domain based on Rayleigh PDF show large conservativeness compared to exact fatigue damages in times domain. The main cause of the excessive conservativeness is analyzed by two aspects: ratio of zero crossing and peak frequencies and ratio of initial zero order spectral moments and zero order spectral moments from rainflow stress range distributions. Finally, a guideline of applicability of Rayleigh PDF is proposed for wide band processes.

인지증 판별 성능 향상을 위한 스펙트럼 국부 영역 분석 방법 (Local Region Spectral Analysis for Performance Enhancement of Dementia Classification)

  • 박준규;백성준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.5150-5155
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    • 2011
  • 인지증을 유발하는 원인은 알츠하이머병(Alzheimer's Disease: AD)과 혈관성 인지증(vascular Dementia: VD)이 가장 높은 비율을 차지한다. 본 논문에서는 측정된 라만 스펙트럼에서 AD, VD, 정상(NOR: normal)을 분류하기 위해 변별력 있는 영역을 조사하고, 특징 변환을 이용한 분류 실험 결과를 제시하였다. 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼은 먼저 smoothing을 적용한 다음 배경 잡음을 제거하고 스펙트럼의 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬하였고 minmax 방법을 사용하여 정규화 하였다. 전처리를 거친 스펙트럼은 AD와 VD, NOR를 변별하기 가장 용이한 영역을 결정하기 위해 조사되었으며, 그 결과 725-777, 1504-1592, 1632-1700 $cm^{-1}$ 영역에서 스펙트럼이 많은 차이를 보임을 확인하였다. 분류 실험은 선택한 각 영역에 대하여 PCA(principal component analysis)와 NMF(nonnegative matrix factorization) 방법을 적용하여 얻은 특징을 이용하여 행하였다. 총 327개의 라만 스펙트럼에 대한 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 실험 결과에 따르면, 본 연구에서 제안된 국부 영역 변환 특징을 사용했을 때 평균 92.8 %의 분류율을 보임을 알 수 있었다.

Jackknife Estimator of Logistic Transformation from Truncated Data

  • Lee, Won-Hyung
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.129-149
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    • 1980
  • In medical follow-up, equipment lifetesting, various military situations, and other fields, one often desires to calculate survival probability as a function of time, p(t). If the observer is able to record the time of occurrence of the event of interest (called a 'death'), then an empirical, non-parametric estimate may simply by obtained from the fraction of survivors after various elapsed times. The estimation is more complicated when the data are truncated, i.e., when the observer loses track of some individuals before death occurs. The product-limit method of Kaplan and Meier is one way of estimating p(t) when the mechanism causing truncation is independent of the mechanism causing death. This paper proposes jackknife estimators of logistic trans-formation and compares it to the product-limit method. A computer simulation is used to generate the times of death and truncation from a variety of assumed distributions.

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MR 유체 입자 속도 계측을 위한 디지털 홀로그래피 현미경 시스템의 개발 (Development of Digital Holographic Microscopy System for Measurements of Particle Velocities in MR Fluids)

  • ;강보선
    • 한국분무공학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.88-94
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    • 2016
  • In this study digital holographic microscopy system for measurements of 3-D velocities of particles in MR fluid is developed. Holograms are recorded using either a CCD camera with a double pulse laser or a high-speed camera with a continuous laser. To process recorded holograms, the correlation coefficient method is used for focal plane determination of particles. To remove noise and improve the quality of holograms and reconstructed images, a Wiener filter is adopted. The two-threshold and image segmentation methods are used for binary image transformation. For particle pairing, the match probability method is adopted. The developed system will be applied to measurements of the characteristics of unsteady 3-D particle velocities in MR fluids through the next stage of this study.

분무 액적 특성 계측을 위한 디지털 입자 홀로그래피 시스템의 개발 (Development of Digital Particle Holographic System for Measurements of the Characteristics of Spray Droplets)

  • ;강보선
    • 한국분무공학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.53-60
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    • 2010
  • This study presents development of digital particle holographic system and its application to spray field to measure three-dimensional velocities and sizes of spray droplets. A double exposure hologram recording system with synchronization system for time control was established and digital holograms can be recorded in a short time interval. To process recorded holograms, the correlation coefficient method was used for focal plane determination of particles. To remove noises and improve the quality of holograms and reconstructed images, the Wiener filter was adopted. The two-threshold and image segmentation methods were used in binary image transformation. For particle pairing, the match probability method was adopted. The developed system was applied to spray field and three-dimensional velocities and sizes of spray droplets were measured. The measurement results of digital holographic system were compared with those made by laser instruments, PDPA(Phase Doppler Particle Analyzer), which proved the feasibility of in-line digital particle holographic system as a good measurement tool for spray droplets.

웨이브렛을 이용한 공간적 영역분할에 의한 얼굴 인식 (Wavelet-Based Face Recognition by Divided Area)

  • 이성록;이상효;조창호;조도현;이상철
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.2307-2310
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    • 2003
  • In this paper, a method for face recognition based on the wavelet packet decomposition is proposed. In the proposed method, the input image is decomposed by the 2-level wavelet packet transformation and then the face areas are defined by the Integral Projection technique applied to each of the 1-level subband images, HL and LH. After the defined face areas are divided into three areas, called top, bottom, and border, the mean and the variance of the three areas of the approximation image are computed, and the variance of the single predetermined face area for the rest of 15 detail images, from which the feature vectors of statistical measure are extracted. In this paper we use the wavelet packet decomposition, a generalization of the classical wavelet decomposition, to obtain its richer signal analysis features such as discontinuity in higher derivatives, self-similarity, etc. And we have shown that even with very simple statistical features such as mean values and variance we can make an excellent basis for face classification, if an appropriate probability distance is used.

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란게르한스 세포의 출현횟수에 대한 통계적 고찰 (A statistical consideration on the number of occurrences of langerhans cells)

  • 이기원
    • 응용통계연구
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    • 제5권2호
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    • pp.271-282
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    • 1992
  • 자궁경부암을 대상으로 란게르한스 세포와 악성변화의 연관성을 연구할 때 사용할 수 있는 통계적 방법을 제시하였다. 포아슨 확률모형에 바탕을 두어 설정된 여러 가능한 부모형 가운데 관찰치에 가장 적합한 모형을 AIC유형의 모형선택 기준에 의하여 선택하였다. 모형선택 기준의 표본분포는 불스트?을 이용하여 근사시키고 추정량의 표본분포는 정규근사를 이용하여 구하였다.

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웨이블릿 변환과 기준점을 이용한 변위 추정 (Disparity estimation using wavelet transformation and reference points)

  • 노윤향;고병철;변혜란;유지상
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권2A호
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    • pp.137-145
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    • 2002
  • 3차원 모델링을 위한 방법 중 서로 다른 위치에서 획득한 두 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 스테레오 영상 기법은 매우 유용한 방법이다. 일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델을 생성하기 위해서는 좌측 영상과 우측 영상의 일치하는 화소를 찾는 정합 과정에 의한 변위 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변위 추정 문제를 해결하기 위해 기존 방법들의 장단점을 고려하여 변위의 정확성과 시간상의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행을 위하여 먼저 스테레오 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고 특징점 정합을 통하여 영상에서 기준이 될만한 기준점을 설정한다. 이 기준점은 95% 이상의 매칭 확률을 가지고 있는 점으로 이러한 기준점에 기초하여 영역 기반 방법의 조밀한 변위 추정을 위한 가변 블록 탐색창의 크기 결정과 오정합을 막기 위한 ordering constraint가 적용된다. 이렇게 하여 빠른 수행 시간안에 변위를 추정할 수 있었고, 영역 기반 방법의 문제점이었던 일정 크기의 윈도우를 일률적으로 적용하기 때문에 나타나는 폐색 영역의 문제나 반복 패턴으로 인한 오차를 해결할 수 있었다.