• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.922-926
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• 2005

Progressively censored variables sampling plans are proposed for the lot acceptance of parts whose life follows Weibull distribution with known shape parameter. Progressive type-II censoring gives us not only time to failure but also degradation information. So, one can construct more flexible and more cost effective sampling plans. Design parameters of our sampling plan are determined by using the usual two-point approach.

• 대한토목학회논문집
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• 제2권3호
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• pp.101-107
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• 1982

밀도증가식(密度增加式) 표본추출법(標本抽出法)은 입력지형(入力地形)의 변이성(變異性)에 잘 부합되고 가장 효율적(効率的)인 표본추출법중(標本抽出法中)의 하나이다. 이들 효율성(効率性)들은 몇 가지의 추출조건(抽出條件)을 부과하여 잉여점(剩餘點)들을 제외(除外)시킴으로서 그 효율성(効率性)을 크게 향상(向上)시킬 수 있다. 연구(硏究)에서는 추출조건(抽出條件)으로서 4가지 즉(即), 표준형(標準形), 도약형(跳躍形), 유보형(留保形), 혼합형(混合形)을 적용하여 수치시험을 실시(實施)하였으며 그 결과 그 중에서 유보형조건(留保形條件)이 가장 주목할 만한 추출조건(抽出條件)임을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권6호
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• pp.427-438
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• 2013

Based on progressive Type II censored sampling which is an important method to obtain failure data in a lifetime study, we suggest a very general form of Bayesian prediction bounds from two parameters exponentiated Weibull distribution using the proper general prior density. For this, Markov chain Monte Carlo approach is considered and we also provide a simulation study.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제34권6호
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• pp.63-69
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• 2018

The machine learning model can capture the dynamics of building systems with less inputs than the first principle based simulation model. The training data for developing a machine learning model are usually selected in a heuristic manner. In this study, the authors developed a machine learning model which can describe supply air temperature from an AHU in a real office building. For rational reduction of the training data, the progressive sampling method was used. It is found that even though the progressive sampling requires far less training data (n=60) than the offline regular sampling (n=1,799), the MBEs of both models are similar (2.6% vs. 5.4%). In addition, for the update of the machine learning model, the normalized mutual information (NMI) was applied. If the NMI between the simulation output and the measured data is less than 0.2, the model has to be updated. By the use of the NMI, the model can perform better prediction ($5.4%{\rightarrow}1.3%$).

• 한국측량학회지
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• 제6권1호
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• pp.25-34
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• 1988

수치지형모형(DTM)은 지형정보자료를 취득하는 표본추출과 지형을 기하학적으로 재현, 묘사하는 보간법의 두가지 기본요소로 구분된다. 이들은 지형의 형태에 따라 영향을 받으며, 지형의 불규칙성이라는 측면에서 볼 때 후자보다는 전자에 더 비중을 둔다. DTM 평가의 가장 중요한 요소는 정확성과 효율성이며 표본추출과정은 위 두가지 요소에 영향을 주며 특히 지성선의 지형정보는 DTM의 정확성에 크게 영향을 준다. 본 연구에서는 밀도증가식 표본추출법을 중심으로 지성선 지형정보를 이에 첨가함으로써 효율적이며 정확도가 높은 DTM 자료와 기술을 얻고자 하였다. 이를 위해서 총 240가지의 독립된 수치 비교시험이 실시되었으며 적절한 전산프로그램도 개발되었다. 연구결과 지성선 정보를 첨가했을 경우 효율성은 조금 떨어지나 정확도에서 약 30% 향상됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1271-1277
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• 2012

In this paper, we propose an estimation method of the parameter in an exponential distribution based on a progressive Type I interval censored sample with semi-missing observation. The maximum likelihood estimator (MLE) of the parameter in the exponential distribution cannot be obtained explicitly because the intervals are not equal in length under the progressive Type I interval censored sample with semi-missing data. To obtain the MLE of the parameter for the sampling scheme, we propose a method by which progressive Type I interval censored sample with semi-missing data is converted to the progressive Type II interval censored sample. Consequently, the estimation procedures in the progressive Type II interval censored sample can be applied and we obtain the MLE of the parameter and survival function. It will be shown that the obtained estimators have good performance in terms of the mean square error (MSE) and mean integrated square error (MISE).

• 대한토목학회논문집
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• 제5권2호
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• pp.67-73
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• 1985

수치지형모형(數値地形模型)(Digital Terrain Model)을 제작(製作)하는데 있어서 보다 더 정확(正確)한 지형정보(地形情報)의 획득방법(獲得方法)이 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 본(本) 논문(論文)은 지형정보(地形情報)를 획득(獲得)하는 방법(方法)의 하나인 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 정확성(正確性) 분석(分析)에 그 목적(目的)을 두었다. 특히, 정확성(正確性) 분석(分析)에 있어서는 아래와 같은 사항(事項)에 대(對)해 비교분석(比較分析)하였다. - 도화기(圖化機)에 의해 작도된 종래(從來)의 등고선(等高線)(Conventional Contourlines)과 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)을 이용(利用)하여 작도(作圖)한 수치등고선(數値等高線)(Digital Contourlines)과의 위치오차(位置誤差)에 대(對)한 비교분석(比較分析) - 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 적용(適用)에 따른 보간점(補間點)에 대(對)한 표고오차(標高誤差)의 분석(分析) 위의 수치시험(數値試驗)을 위하여 등고선(等高線)의 자동작도(自動作圖)에 관한 전산(電算)프로그램을 작성(作成)했다. 시험결과(試驗結果)와 시산치(試算値)와 추출조건(抽出條件)은 정확도(正確度)와 밀접(密接)한 관계를 가지며, 특히 시산치(試算値) 1.0 m이고, 표준형(標準形)인 추출조건(抽出條件)에서는 종래(從來)의 등고선(等高線)과 거의 일치(一致)함을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.93-104
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• 1982

DTM을 평가(評價)하는 데 가장 중요한 요소(要素)는 정확성(正確性)과 효율성(效率性)이다. DTM의 표본추출법(標本抽出法)과 그 과정(過程)은 두 요소(要素)에 크게 영향을 준다. 본(本) 연구(硏究)에서는 DTM으 효과적(効果的)인 표본추출법(標本抽出法)의 개선과 토공량(土工量)산출을 토대로 한 DTM의 정확도(正確度)를 수치시험에 의해 분석해보고자 하였다. 항공사진(航空寫眞)과 현장실측자료(現場實測資料)를 DTM의 기본자료(基本資料)로 하였으며 표본추출법(標本抽出法)으로서는 정규격자망법(正規格子網法)과 밀도증가방법(密度增可方法)을 각각 적용(適用)하였다. 특히 밀도증가식(密度增加式) 표본추출(標本抽出)에서는 DTM의 효율성(効率性)과 정확도(正確度)에 가장 크게 영향을 주는 요소(要素), 즉(卽) 시산(示算)값과 추출조건(抽出條件)을 각각 다르게 적용하였다. 그 결과(結果), 밀도증가식(密度增加式) 표본추출법(標本抽出法)에 의해 추출(抽出)된 DTM 자료(資料)는 지형(地形) 및 지세의 복잡성에 비례하여 실제지형의 특성에 잘 부합된다는 사실을 알게 되었다. 한편 시산(示算)값과 정확도(正確度)는 서로 밀접(密接)한 관계가 있으며, 시산(示算)값의 크기가 증가하였을 때 정확도(正確度)는 감소하였고 반대로 효율성(效率性)을 크게 증가되었다. 따라서 필요로 하는 정확도와 효율성을 동시에 충족 시킬 수 있도록 시산(示算)값을 결정하면 일반토목 분야의 토공량산출에 매우 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_2호
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• pp.645-651
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• 2007

일반적으로 수치지도의 등고선은 항공사진을 해석 및 수치 도화기 상에서 입체시 하여 동일한 높이의 점들을 3차원으로 측정하고 도화하여 생성되므로 등고선 도화는 작업량이 많고 도화사의 주관적인 판단과 경험에 의해 결정된다. 그러므로 지형의 형태와 특성을 묘사하는 등고선의 도화는 도화사의 풍부한 경험이 요구된다. 또한 국내의 수치지도는 수치지형모델(DTM) 데이터를 포함하고 있지 않으므로 DTM이 필요한 경우 대부분 등고선 데이터로부터 간접적으로 생성한다. 본 연구에서는 지형의 특성에 대한 중요한 정보를 포함하고 있는 model key point를 등고선에서 추출하고, 이를 기반으로 지형적 특성을 고려하여 DTM의 격자간격을 효율적이고 융통적으로 조절하여 정량적 및 정성적인 측면에서 최적의 데이터를 이용하여 DTM을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 progressive sampling 기법을 적용하여 지형이 복잡하여 기복이 큰 산악지역에는 격자간격을 작게하고 지형이 완만한 지역은 격자간격을 상대적으로 크게한다. 그러므로 고정된 하나의 격자간격을 사용하지 않고 지역별로 서로 다른 격자간격을 가지는 다중격자 DTM을 생성하였다. 다중격자 DTM은 용량이 최적화되어 계산량이 적고, 신속한 디스플레이 할 수 있는 장점이 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제25권2호
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• pp.189-193
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• 2012

This experiment was conducted to study variations of serum testosterone and seminal characteristics of Markhoz male goats. Blood samples were obtained via jugular vein, and semen was collected by using an artificial vagina from 14 fertile male goats (2-3 years of age), at 15-day intervals starting on 15 July and ending on 30 October 2010 (during breeding and non-breeding season). Semen volume, total sperm (volume${\times}$concentration), live sperm (%), abnormal sperm (%) and semen pH were significantly superior during the late summer and early autumn (breeding season). Variation of sperm density, motility and progressive motility was not significant during the sampling period. The results presented show that the lowest and highest levels of lactate dehydrogenase in the seminal plasma were recorded in late October (2.82 U/ml) and in late August (4.81 U/ml), respectively. Moreover, the study indicated that the serum testosterone concentration was higher during late summer and early autumn (p<0.05) than at any other of sampling period. There were negative correlations between volume and sperm density (-0.135, p<0.05), and positive correlations between volume and percentage live sperm (0.224) and percentage progressive motility (0.194, p<0.01). Sperm density was correlated with live sperm (0.200, p<0.05) and progressive motility (0.202, p<0.01). The correlation between live sperm and progressive motility was 0.554 (p<0.01). Furthermore, the results in this study indicated a significant positive correlation between live sperm and LDH (0.450) and a negative correlation between sperm density and LDH concentration (-0.272) (p<0.01). Significant, but positive correlations were found between sperm motility and LDH (0.542) and testosterone concentration (0.522), respectively (p<0.05). In conclusion, this study demonstrated that the best obtained semen was collected in late summer (during decreasing photoperiod) and early autumn (September and October). This also coincides with the natural breeding season of Markhoz goats in Iran.