Chung, Youn-Shik;Dipak K. Dey;Yang, Tae-Young;Jang, Jung-Hoon
Journal of the Korean Statistical Society
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제32권4호
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pp.425-448
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2003
Meta-analysis refers to quantitative methods for combining results from independent studies in order to draw overall conclusions. We consider hierarchical models including selection models under a skewed heavy tailed error distribution proposed originally by Chen et al. (1999) and Branco and Dey (2001). These rich classes of models combine the information of independent studies, allowing investigation of variability both between and within studies, and incorporate weight function. Here, the testing for the skewness parameter is discussed. The score test statistic for such a test can be shown to be expressed as the posterior expectations. Also, we consider the detail computational scheme under skewed normal and skewed Student-t distribution using MCMC method. Finally, we introduce one example from Johnson (1993)'s real data and apply our proposed methodology. We investigate sensitivity of our results under different skewed errors and under different prior distributions.
Recent adoption of the generalized sensor model to IKONOS and Quickbird satellite imagery have promoted various research activities concerning alternative sensor models which can replace conventional physical sensor models. For example, there are the Rational Function Model(RFM), the Direct Linear Transform(DLT) and the polynomial transform. In this paper, the DLT model which uses just a few number of GCPs was suggested. To evaluate the accuracy of the proposed DLT model, the RFM using 35 GCPs and the bias compensation method(Fraser et al., 2003) were compared with it. Quantitative evaluation of 3B positioning results were performed with independent check points and the digital elevation models(DEMs). In result, a 1.9- to 2.2-m positioning accuracy was achieved for modeling and DEM accuracy is similar to the accuracy of the other model methods.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.175-183
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2016
A poroelastic composite material, containing different material phases and filled with fluids, serves as a model to formulate the overall ablative behaviors of such materials. This article deals with the assessment of variation in nondeterministic poroelastic properties of two-phase composite materials using micromechanical representative volume element (RVE) models. Considering the configuration and arrangement of pores in a matrix phase, various RVEs are modeled and analyzed according to their porosity. In order to quantitatively investigate the effects of microstructure, changes in effective elastic moduli and poroelastic parameters are measured via finite element (FE) analysis. The poroelastic parameters are calculated from the effective elastic moduli and the pore-pressure-induced strains. The reliability of the numerical results is verified through image-based FE models with the actual shape of pores in carbon-phenolic ablative materials. Additionally, the variation of strain energy density is measured, which can possibly be used to evaluate microstress concentrations.
This study attempts to identify the most accurate quantitative forecasting technique for measuring the future level of demand for food & beverage in super deluxe hotel in Seoul, which will subsequently lead to determining the optimal level of purchasing food & beverage. This study, in detail, examines the food purchasing system of H hotel, reviews three rigorous univariate time series models and identify the most accurate forecasting technique. The monthly data ranging from January 1990 to December 1997 (96 observations) were used for the empirical analysis and the 1998 data were left for the comparison with the ex post forecast results. In order to measure the accuracy, MAPE, MAD and RMSE were used as criteria. In this study, Box-Jenkins model was turned out to be the most accurate technique for forecasting hotel food & beverage demand among selected models generating 3.8% forecast error in average.
This study was conducted to collect data concerning the preferred driving postures and adopted seat adjustment levels and to grasp relationships among drivers' body sizes, postural angles, and adopted seat positions and angles. Also optimum driving posture and seat adjustment level estimation models were constructed. An experiment was conducted to investigate observed optimum driving posture, and seat adjustment level. Thirty-six subjects (male=20, female=16) was selected to include a wide range of percentiles in the dimensions important for automotive driving workstation design and to be representative of the automotive driving population in Korea. New guidelines and estimation models for optimum postural comfort were developed. There were significant differences between male and female in postural angles but not in seat adjustment levels. Taller subjects preferred a more open and reclined posture. Estimation models enable us to estimate the quantitative optimum driving posture and seat adjustment level with some drivers' physical dimensions.
As high frequency (HF, for short) time series is now prevalent in the presence of real time big data, volatility computations based on traditional ARCH/GARCH models need to be further developed to suit the high frequency characteristics. This article reviews realized volatilities (RV) and multivariate GARCH (MGARCH) to deal with high frequency volatility computations. As a (functional) infinite dimensional models, the fARCH and fGARCH are introduced to accommodate ultra high frequency (UHF) volatilities. The fARCH and fGARCH models are developed in the recent literature by Hormann et al. [1] and Aue et al. [2], respectively, and our discussions are mainly based on these two key articles. Real data applications to domestic UHF financial time series are illustrated.
Kim, E.H.;Choi, B.H.;Kim, K.S.;Lee, C.K.;Cho, B.W.;Kim, T.-H.;Kim, J.-J.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제20권5호
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pp.669-676
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2007
This study was conducted to detect quantitative trait loci (QTL) affecting growth and body composition in an $F_2$ reference population of Korean native pig and Landrace crossbreds. The three-generation mapping population was generated with 411 progeny from 38 $F_2$ full-sib families, and 133 genetic markers were used to produce a sex-average map of the 18 autosomes. The data set was analyzed using least squares Mendelian and parent-of-origin interval-mapping models. Lack-of-fit tests between the models were used to characterize QTL for mode of expressions. A total of 8 (39) QTL were detected at the 5% genome (chromosome)-wise level for the 17 analyzed traits. Of the 47 QTL detected, 21 QTL were classified as Mendelian expressed, 13 QTL as paternally expressed, 6 QTL as maternally expressed, and 7 QTL as partially expressed. Of the detected QTL at 5% genome-wise level, two QTL had Mendelian mode of inheritance on SSC6 and SSC9 for backfat thickness and bone weight, respectively, two QTL were maternally expressed for leather weight and front leg weight on SSC6 and SSC12, respectively, one QTL was paternally expressed for birth weight on SSC4, and three QTL were partially expressed for hot carcass weight and rear leg weight on SSC6, and bone weight on SSC13. Many of the Mendelian QTL had a dominant (complete or overdominant) mode of gene action, and only a few of the QTL were primarily additive, which reflects that heterosis for growth is appreciable in a cross between Korean native pig and Landrace. Our results indicate that alternate breed alleles of growth and body composition QTL are segregating between the two breeds, which could be utilized for genetic improvement of growth via marker-assisted selection.
Kim, Ki-Woong;Won, Yong Lim;Park, Dong Jin;Kim, Young Sun;Jin, Eun Sil;Lee, Sung Kwang
Toxicological Research
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제32권4호
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pp.337-343
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2016
We determined the toxicity of mixtures of ethyl acetate (EA), isopropyl alcohol (IPA), methyl ethyl ketone (MEK), toluene (TOL) and xylene (XYL) with half-maximal effective concentration ($EC_{50}$) values obtained using human hepatocytes cells. According to these data, quantitative property-activity relationships (QPAR) models were successfully proposed to predict the toxicity of mixtures by multiple linear regressions (MLR). The leave-one-out cross validation method was used to find the best subsets of descriptors in the learning methods. Significant differences in physico-chemical properties such as boiling point (BP), specific gravity (SG), Reid vapor pressure (rVP) and flash point (FP) were observed between the single substances and the mixtures. The $EC_{50}$ of the mixture of EA and IPA was significantly lower than that of contained TOL and XYL. The mixture toxicity was related to the mixing ratio of MEK, TOL and XYL (MLR equation $EC_{50}=3.3081-2.5018{\times}TOL-3.2595{\times}XYL-12.6596{\times}MEK{\times}XYL$), as well as to BP, SG, VP and FP (MLR equation $EC_{50}=1.3424+6.2250{\times}FP-7.1198{\times}SG{\times}FP-0.03013{\times}rVP{\times}FP$). These results suggest that QPAR-based models could accurately predict the toxicity of polar and nonpolar mixtures used in rotogravure printing industries.
The NF-${\kappa}B$ system of transcription factors plays a crucial role in inflammatory diseases, making it an important drug target. We combined quantitative structure activity relationships for predicting the activity of new compounds and quantitative dynamic models for the NF-${\kappa}B$ network with intracellular concentration models. GFA-MLR QSAR analysis was employed to determine the optimal QSAR equation. To validate the predictability of the $IKK{\beta}$ QSAR model for an external set of inhibitors, a set of ordinary differential equations and mass action kinetics were used for modeling the NF-${\kappa}B$ dynamic system. The reaction parameters were obtained from previously reported research. In the IKKb QSAR model, good cross-validated $q^2$ (0.782) and conventional $r^2$ (0.808) values demonstrated the correlation between the descriptors and each of their activities and reliably predicted the $IKK{\beta}$ activities. Using a developed simulation model of the NF-${\kappa}B$ signaling pathway, we demonstrated differences in $I{\kappa}B$ mRNA expression between normal and different inhibitory states. When the inhibition efficiency increased, inhibitor 1 (PS-1145) led to long-term oscillations. The combined computational modeling and NF-${\kappa}B$ dynamic simulations can be used to understand the inhibition mechanisms and thereby result in the design of mechanism-based inhibitors.
수문모형의 많은 입력자료 가운데 강우 관측자료가 모의결과에 가장 주요한 원인을 가진다. 과거부터 수문모형은 유역에서의 평균강우량 자료를 한 지점에서의 강우량 자료에 의존해 왔다. 그러나, 지점에서 측정된 강우량 자료를 유역을 대표하는 평균강우량 산정에 이용할 경우 부적절한 경우가 발생할 수 있으며, 특히 그 계측망이 조밀하지 못할 경우 더욱 그러하다. 레이더의 경우 보다 넓은 유역 전체를 관측하기 때문에 유역에서의 평균강우량을 제공함에 있어 좋은 관측장비라 할 수 있다. 레이더를 이용하여 강우를 관측할 경우 직접적인 강우관측이 아니기 때문에 QPE에서 몇몇 한계가 있을 수 있으나, 강우자료의 공간변화도에 대한 좋은 정보를 제공해 준다. 또한 지상의 강우관측소에서의 강우측정자료는 지점에서의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공해 준다. 따라서, 본 연구의 목적은 지상의 강우관측소에서 관측된 강우량 자료와 레이더를 이용하여 관측된 자료, 즉 두 가지 관측자료를 Ordinary cokriging 보간을 이용하여 통합함으로써 개선된 강우량 추정방법을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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