Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.2
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pp.147-159
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2008
We consider using ranked set sampling methods to draw inference about the three well-known measures of overlap, namely Matusita's measure $\rho$, Morisita's measure $\lambda$ and Weitzman's measure $\Delta$. Two exponential populations with different means are considered. Due to the difficulties of calculating the precision or the bias of the resulting estimators of overlap measures, because there are no closed-form exact formulas for their variances and their exact sampling distributions, Monte Carlo evaluations are used. Confidence intervals for those measures are also constructed via the bootstrap method and Taylor series approximation.
Kim, Young-Seok;Kim, Young-Chin;Yoon, Yeo-Won;Jeong, Ji-Won
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.10a
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pp.1365-1369
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2008
A large diameter sampler (KICT-type large diameter sampler) was developed to take undisturbed samples from not only soft ground but also sandy and weathered ground. The KICT-type large diameter sampler was manufactured with the principle of triple core barrel sampling. In this study, the applicability to offshore ground sampling of the KICT-type large diameter sampler was confirmed at Inchoen Port construction site. And, in order to compare the quality of samples taken by the sampler with that of the traditional piston sampler, a series of laboratory tests were performed. From the test results, the samples taken by the KICT-type large diameter sampler showed higher quality than the traditional thin-walled tube samples.
Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, etc. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector), is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose and CHAID algorithm by cube-based sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
The power series approximation method is proposed for real time implementations of a discrete flux observer. The proposed method improves the performance of the discrete flux observer in the case of a low sampling rate and high speed range, where the simple discrete flux observer converted by the Euler method cannot estimate the actual flux precisely. The performance of discrete flux observers with different orders of approximation is compared to find out the proper order of approximation. The validity of the proposed method is verified through simulation and experiment.
Purpose : Recently, many quality issues are aroused in military forces, such as failures in K-series weapons, combat uniforms' defects and 40mm ammunition explosion accident. To address these problems, Defense Agency for Technology and Quality(DTaQ) introduced new systems such as Manufacturing Readiness Assessment(MRA), Test Report Information System(TRIS) and so on. However, these activities require the human and time resources which cannot be increased in short period. In this paper, we suggest more practical and efficient product examination method. Methods : The most popular and widely used government's quality assurance technique is a sampling method to examine the product. In this research, we first reviewed the DTaQ's quality assurance regulation, then identified several possible problems and finally suggested more efficient and effective sampling plans. Results : We have suggested new sampling framework and evaluated its performance on two military supplies by comparing with other sampling method, and observed that the number of tested samples can be substantially reduced. Therefore, required quality assurance time can be saved. Conclusion : In this paper, we first reviewed the product examination frameworks of DTaQ, PPQMS and DCMA. Then we identified several possible problems which can cause the loss of objectivity and time. To handle these problems, we suggested the new product examination framework and tested the framework to verify the performance.
In this paper, dynamic displacement is estimated with high accuracy by blending high-sampling rate acceleration data with low-sampling rate displacement measurement using a two-stage Kalman estimator. In Stage 1, the two-stage Kalman estimator first approximates dynamic displacement. Then, the estimator in Stage 2 estimates a bias with high accuracy and refines the displacement estimate from Stage 1. In the previous Kalman filter based displacement techniques, the estimation accuracy can deteriorate due to (1) the discontinuities produced when the estimate is adjusted by displacement measurement and (2) slow convergence at the beginning of estimation. To resolve these drawbacks, the previous techniques adopt smoothing techniques, which involve additional future measurements in the estimation. However, the smoothing techniques require more computational time and resources and hamper real-time estimation. The proposed technique addresses the drawbacks of the previous techniques without smoothing. The performance of the proposed technique is verified under various dynamic loading, sampling rate and noise level conditions via a series of numerical simulations and experiments. Its performance is also compared with those of the existing Kalman filter based techniques.
Purpose: Recently, many quality issues are aroused in military forces, such as failures in K-series weapons, combat boots defects and 40mm ammunition explosion accident. To address these problems, the one and only government defense quality assurance agency, DTaQ(Defense Agency for Technology & Quality) tried to improve many quality assurance procedures and introduced new systems such as MRA(Manufacturing Readiness Assessment), TRA(Technology Readiness Assessment), and etc. However, as the amount of war supplies increasing every year, the resource(budget and manpower) for quality assurance is limited. Therefore, DTaQ had difficulty to handle the issue efficiently and effectively, and we propose the method to address this problem. Methods: The most popular quality assurance technique is a sampling method, in this research, we first review the many sampling techniques and compare the strength and weakness of each method. After then, we selected the most appropriate sampling techniques and applied the procedures in combat force support material and ammunition areas. Results: We can reduce the number of samples dramatically, thus the required amount of labor time and money can be saved. Also, the new sampling technique enforces the supplier to produce the product which meets the target value(desirable value). Conclusion: We can reduce the number of samples dramatically, thus the required amount of labor time and money can be saved. Also, the new sampling technique enforces the supplier to produce the product which meets the target value(desirable value). Lastly, since the new sampling method requires many numerical calculations, we developed a simple android OS smart-phone application which can be used easily in field.
In satellite remote sensing, irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological process on the earth's surface. Lee (2008) proposed a feed-back system using a harmonic model of single period to adaptively reconstruct observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or environmental conditions. However, the simple sinusoidal model of single period may not be appropriate for temporal physical processes of land surface. A complex model of multiple periods would be more proper to represent inter-annual and inner-annual variations of surface parameters. This study extended to use a multi-periodic harmonic model, which is expressed as the sum of a series of sine waves, for the adaptive system. For the system assessment, simulation data were generated from a model of negative errors, based on the fact that the observation is mainly suppressed by bad weather. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system for real-time monitoring on the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.16
no.1
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pp.36-41
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2013
In this paper time series wave data are simulated using wave spectrum with random phases of the wave signal. The simulated wave signals are used to study the effect of the sampling rate on the ocean wave characteristics. Effect of sampling rate on wave data which include extreme wave such as freak waves are examined and various wave characteristics including abnormality index (AI), kurtosis of wave profile and maximum wave height are examined. Various wave heights are decreased as the sampling rate decreases. The zero-th moment of the wave spectrum does not affect much on the sampling rate but the second moment are greately affected on the sampling rate. The error due to the sampling rate is decreases as the wave period increases. The error in significant wave height based on the wave spectrum $H_s$ is smaller than that on the time domain method $H_{1/3}$. AI index and kurtosis of wave profile do not deviate much from the exact date as long as the sampling rate is greater than 1 Hz. Ocean wave measurement with the sampling frequency higher than 1 Hz will result the error less than 5% in estimating the height of extreme waves.
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector) uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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