의사 샘플 신경망은 학습 샘플의 수가 적은 경우 학습된 신경망이 국부 최적해에 빠져 성능이 저하되는 것을 보완하기 위해 기존 샘플들로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 통해 해공간을 평탄화 시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 신경망의 변형이다. 이는 학습 샘플의 양에 관한 문제로 이 논문에서는 이에 더해 학습 샘플의 질을 향상시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 더욱 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 잡음이 적게 포함된 전형적인 학습 샘플들만이 주어지고 입력 특징 중 출력과 연관성이 높은 특징만을 사용함으로써 학습된 신경망의 성능을 높일 수 있음은 자명하다. 따라서 이 논문에서는 커널밀도 추정을 통해 비전형적인 학습샘플을 제거하고 입력값이 출력값에 미치는 영향을 나타내는 연관성 척도를 사용하여 연관성이 적은 특징을 제거함으로써 의사 샘플 신경망의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다. 제시한 방법의 유효성은 토석류 데이터를 이용한 실험을 통해 확인할 수 있다.
토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 random walk model(RWM)을 사용하여 구성한 모델로 피해지 예측에서 그 효용성이 입증되었지만 몇 개의 자유 파라미터가 실험적으로 결정되어야 하는 문제점이 있다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류 데이터는 학습 데이터의 크기가 작아 기존 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 이 논문에서는 학습 데이터 크기 문제를 완화할 수 있는 신경망의 변형인 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 의사 샘플 신경망은기존 샘플로부터 의사 샘플을생성하고 이를 학습에 사용한다. 의사 샘플은 해공간을 평탄화시키고 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여줌으로써 기존 신경망에 비해 안정적인 파라미터 추정이 가능해진다. 이러한 사실은 실험 결과 통해 확인할 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.479-496
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2003
We investigate logit confidence intervals for the odds ratio based on the delta method. These intervals are constructed using pseudo-Bayes estimators. The Gart method and Agresti method smooth the observed counts toward the model of equiprobability and independence, respectively. We obtain better coverage probability by smoothing the observed counts toward the pseudo-Bayes estimators in 2$\times$2 table. We also improve legit confidence intervals in 2$\times$2$\times$K tables by generalizing these ideas. Utilizing pseudo-Bayes estimators, we obtain better coverage probability by smoothing the observed counts toward the conditional independence model, no three-factor interaction model and saturated model in 2$\times$2$\times$K tables.
Kim, Hyun-Ku;Lee, Gee-Dong;Kwon, Joong-Ho;Kim, Kong-Hwan
Food Science and Biotechnology
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제14권6호
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pp.836-840
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2005
Extraction characteristics of Bonus species of Brassica oleracea var. capita and functional properties of corresponding extract were monitored by response surface methodology (RSM). Maximum extraction yield of 44.07% was obtained at ratio of solvent to sample of 27.94 mL/g, ethanol concentration of 24.35%, and extraction temperature of $55.21^{\circ}C$. At ratio of solvent to sample, ethanol concentration, and extraction temperature of 21.11 mL/g, 58.53%, and $68.83^{\circ}C$, respectively, maximum electron-donating ability was 48.44%. Maximum inhibitory effect on tyrosinase was 68.94% at ratio of solvent to sample, ethanol concentration, and extraction temperature of 24.08 mL/g, 10.49%, and $78.71^{\circ}C$, respectively. Superoxide dismutase (SOD) showed maximum pseudo-activity of 24.78% at ratio of solvent to sample of 22.66 mL/g, ethanol concentration of 45.69%, and extraction temperature of $93.81^{\circ}C$. Based on superimposition of four-dimensional RSM with respect to extraction yield, electron-donating ability, and pseudo-activity of SOD, optimum ranges of extraction conditions were ratio of solvent to sample of 20-30 mL/g, ethanol concentration of 35-65%, and extraction temperature of $50-80^{\circ}C$.
This study was divised to observe an Inhibitory effect toward a lipolytic action of toxohormone-L from large root and small root Nepal pseudo ginseng (NPG ; Nepal products) components by water extract and ethanol precipitate in vitro. Toxohormone-L is known to be a lipolytic factor that was partially purified from the ascites fluid of Sarcoma 180-bearing mice and of patients with hepatoma. The inhibitory effect that inhibited the lipolytic action of toxohormone-L by ethanol Precipitate component of large root NPG (mean 55.5%) was higher (mean 1.37 times) than that of water extract component in final reaction concentration of 500 and 1, 000ug/ml, on the other side inhibitory effect of water extract component in small root NPG (mean 55.5%) was higer (mean 1.14 times) than that of ethanol precipitate component. In a way inhibitory effect of precipitate component In large root NPG(47.6%), when final reaction concentration of sample were 1, 000ug/ml, was about 40% lower than that of Korean red ginseng.
본 연구는 한국유가증권시장에서 사이드카가 차익거래와 비차익거래 종목의 주가, 변동성, 그리고 유동성에 미치는 영향을 분석하였다. 선물시장의 급등락으로부터 현물시장을 보호하려는 목적을 갖는 사이드카는 현재 모든 프로그램매매를 대상으로 하고 있으나, 현재의 제도가 바람직한지에 대해서는 논란의 여지가 있다. 사이드카가 프로그램매매 유형별로 차별적인 효과를 갖는지를 검증하기 위해 프로그램매매를 지수차익거래와 비차익거래로 나누어 사이드카가 주가, 변동성, 그리고 유동성에 미치는 영향을 분석한 결과는 사이드카가 지수차익거래와 비차익거래에 미치는 영향에 뚜렷한 차이가 없음을 보인다. 보다 구체적인 분석을 위해 가상사이드카 표본을 구성하고 실제사이드카와 가상사이드카가 차익거래와 비차익거래에 미치는 효과를 분석하였다. 가상사이드카를 이용한 분석결과는 앞서의 결과가 사이드카 발동이라는 특별한 상황의 발생전후에 시장의 주문이 한 방향으로 몰리는 일시적인 현상에 의해 부분적으로 설명될 수 있음을 보여주며, 사이드카 발동은 비차익거래에 비해 차익거래에 상대적으로 큰 영향을 미치고 비차익거래는 큰 영향을 받지 않음을 보여준다. 이는 비차익거래까지를 포함하는 모든 프로그램매매를 적용대상으로 하는 한국유가증권시장의 사이드카 제도에 대한 재검토가 필요함을 말해주는 것이다.
신경망의 학습은 학습 샘플의 품질뿐만이 아니라 입력으로 사용되는 특징에도 영향을 받으므로 신경망의 출력을 결정하는데 있어 연관성이 높은 특징을 입력으로 사용함으로써 학습된 신경망의 전체적인 성능을 높일 수 있다. 이 논문에서는 신경망의 입력으로 사용되는 특징과 출력의 연관성 파악하고 연관성이 낮은 특징을 학습 과정에서 배제함으로써 신경망의 전체적인 성능을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 토석류 데이터를 위한 의사 샘플 신경망에 제안한 방법을 적용한 경우 연관성이 낮은 특징 하나를 제외함으로써 약 6%의 오류 감소 효과를 얻을 수 있었다.
This study was divised to observe an inhibitory toward a lipolytic action of toxohormone-L from large root and small root Nepal pseudo ginseng(NPG ; Nepal products) components by water extract and ethanol precipitate in vitro. Toxohormone-L Is known to be a lipolytic factor that was partially purified from the ascites fluid of sarcoma 180-hearing mice and of patients with hepatoma. The inhibitory effect that inhibited the lipolytic action of toxohormone-L by ethanol precipitate component of large root NPG(mean 46.8%) was higher (mean 1.8 times) than that of water extract component in final reaction concentration ,5001g1m1, on the other side inhibitory effect of water extract component in small root NPG(mean 43.9%) was higher(mean 1. 2 times) than that of ethano1 precipitate component, respectively. In a way inhibitory effect of ethanol precipitate component in large root NPG(47.6%), when final reaction concentration of sample were 1,000 U g/ml, was about 4095 lower than that of Korean red ginseng, respectively.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1557-1564
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2017
We take genomic sequences of high-dimensional low sample size (HDLSS) without ordering of response categories into account. When constructing an appropriate test statistics in this model, the classical multivariate analysis of variance (MANOVA) approach might not be useful owing to very large number of parameters and very small sample size. For these reasons, we present a pseudo marginal model based upon the Gini-Simpson index estimated via Bayesian approach. In view of small sample size, we consider the permutation distribution by every possible n! (equally likely) permutation of the joined sample observations across G groups of (sizes $n_1,{\ldots}n_G$). We simulate data and apply false discovery rate (FDR) and positive false discovery rate (pFDR) with associated proposed test statistics to the data. And we also analyze real SARS data and compute FDR and pFDR. FDR and pFDR procedure along with the associated test statistics for each gene control the FDR and pFDR respectively at any level ${\alpha}$ for the set of p-values by using the exact conditional permutation theory.
본 논문에서는 입사 신호의 근사 공분산 행렬을 이용하여 신호의 입사각을 빠르게 추정하는 입사각 추정 알고리듬을 제안한다. MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬과 같은 기존의 부분공간 입사각 추정 알고리듬은 입력 공분산 행렬을 구하기 위해서 다수의 표본 신호를 필요로 하며, 입력 공분산 행렬을 획득하기 위한 표본 신호의 수신시간 동안 입사각 추정이 수행될 수 없으므로 빠른 신호처리가 불가능하다. 또한 코히어런트 신호가 입사하는 경우에 코히어런트 신호간의 간섭으로 신호의 입사각을 정확하게 추정할 수 없다. 제안한 입사각 추정 알고리듬은 빔 형성기를 이용하여 매 표본 신호의 공간적인 빔 형성을 먼저 수행하여 신호간의 간섭을 제거한 후에 센서의 출력 값을 이용하여 방위각 응답(bearing response)과 방향 스펙트럼(directional spectrum)을 구한다. 방위각 응답으로 대략적인 신호의 입사각을 추정한 후에 방향 스펙트럼을 이용하여 정착하게 신호의 입사각을 추정한다. 제안 입사각 추정 알고리듬은 공분산 행렬을 구하기 위하여 그 순간의 각 어레이 소자에 입사되는 표본 신호만을 사용하고 방위각 응답을 구하기 위해서 몇 순간 동안의 표본 신호만 필요로 하므로 기존 입사각 추정 알고리듬에 비하여 크게 향상된 입사각 추정 속도를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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