• International Journal of CAD/CAM
• /
• 제7권1호
• /
• pp.11-20
• /
• 2007

A topology optimization methodology, named "smooth boundary topology optimization," is proposed to overcome the shortcomings of cell-based methods. Material boundary is represented by B-spline curves and their control points are considered as design variables. The design is improved by either creating a hole or moving control points. To determine which is more beneficial, a selection criterion is defined. Once determined to create a hole, it is represented by a new B-spline and recognized as a new boundary. Because the proposed method deals with the control points of B-spline as design variables, their total number is much smaller than cell-based methods and it ensures smooth boundaries. Differences between our method and level set method are also discussed. It is shown that our method is a natural way of obtaining smooth boundary topology design effectively combining computer graphics technique and design sensitivity analysis.

• 응용통계연구
• /
• 제5권2호
• /
• pp.271-282
• /
• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제17권6호
• /
• pp.909-916
• /
• 2010

A trend in software reliability engineering is to take into account the coverage growth behavior during testing. A coverage growth function that represents the coverage growth behavior is an essential factor in software reliability models. When multiple competitive coverage growth functions are available, there is a need for a criterion to select the best coverage growth functions. This paper proposes a selection criterion based on the prediction error. The conditional coverage growth function is introduced for predicting future coverage growth. Then the sum of the squares of the prediction error is defined and used for selecting the best coverage growth function.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권1호
• /
• pp.187-194
• /
• 2014

We consider a Bayesian nonignorable selection model to accommodate the selection bias. Markov chain Monte Carlo methods is known to be very useful to fit the nonignorable selection model. However, sensitivity to prior assumptions on parameters for selection mechanism is a potential problem. To quantify the sensitivity to prior assumption, the deviance information criterion and the conditional predictive ordinate are used to compare the goodness-of-fit under two different prior specifications. It turns out that the 'MLE' prior gives better fit than the 'uniform' prior in viewpoints of goodness-of-fit measures.

• 복식문화연구
• /
• 제4권2호
• /
• pp.173-185
• /
• 1996

The purpose of this study was to identify the relationship of clothing involvement and clothing buying behavior of women. A questionnaire was developed to measure clothing involvement, clothing purchasing motives, clothing purchasing criteria, fashion information sources, store selection criteria, and demographic characteristics. The questionnaire was administered to 430 female adults in Taegu. The data were analyzed using percentage, frequency, factor analysis, and t-test. The results of the study were s follows: 1. Subjects were divided into low clothing involved and high clothing involved groups. 2. Three dimensions of clothing purchasing motives were derived by factor analysis such as Aesthetic dependant, Impulsive, and Practical motive. Clothing purchasing criteria were factor analysed as Aesthetic, Qualitative, External, and Economical criterion. Fashion information sources were factor analysed as Printed & audio-visual oriented media, Marketer intensive search, Store search, Observation & Interpersonal search, and Experience. Store selection criteria were factor analyzed as Merchandise & Store atmosphere, Store convenience, and Brand & fashion. 3. There were significant differences between high involved and low involved consumers in clothing purchasing behavior. The high involved consumers showed more importance than low involved consumers about purchasing criteria expecially in aesthetic dependant. The high involved consumers put more importance to aesthetic, qualitative, and external criterion as clothing purchasing criteria. The high involved information sources. The high involved consumers were more concerned about merchandise & store atmosphere, and brand & fashion than low involved consumers in store selection criteria.

• 응용통계연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.531-540
• /
• 2007

본 연구에서는 유전자 선택 방법으로 최근 이용되는 SVM-RFE 알고리즘은 단순히 가중치의 절대값을 유전자 선택 기준으로 사용하여 유전자 값의 변동성을 고려하지 못하므로 가중치의 절대값을 그것의 표준오차로 나눈 보완된 통계량, B-RFE 알고리즘을 새로운 기준으로 제안하였다. 두 방법을 모의실험을 통해서 비교한 결과 본 연구에서 제안한 B-RFE 알고리즘이 더 의미 있는 순위를 도출하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권11호
• /
• pp.1001-1010
• /
• 2007

HMM은 파라미터의 수가 많을수록 모델링 성능이 향상되어 해당 클래스 데이타는 뿐만 아니라 혼동되는 다른 클래스 데이타에 대해서도 높은 확률을 출력하는 경향이 있다. 그러므로 단순히 파라미터 수를 증가 시키는 것은 변별력 향상에 도움이 되지 않는다. 본 논문에서는 혼동되는 클래스 데이터의 확률을 이용한 혼동 확률 선택 기준CMC(Confusion Model Selection Criterion)과 혼동 클래스 데이터를 구성하여 혼동 모델을 만들고 이것을 이용한 새로운 인식 방법인 RCM(Recognition using Confusion Models)을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 혼동되는 클래스 데이타의 구성으로 혼동 데이타 집합을 만들고 이것을 이용하여 별도의 혼동 모델을 훈련한 후, 혼동 모델의 확률을 해당 표준 모델의 확률에서 차감하여 해당 클래스 데이타의 오인식 가능성을 억제한다. 모델 선택 기준 CMC를 온라인 필기 숫자 데이타를 대상으로 실험하여 기존 모델 선택 기준인 ML, ALC2, BIC와 비교 분석한 결과, 제안한 방법인 CMC가 적은 파라미터로 좋은 결과를 보였으며, 제안한 혼동 모델 인식 방법인 RCM은 93.08%의 인식률을 보여 표준 모델만을 사용한 인식한 방법보다 정인식률이 약 1.5%향상되었고, 이는 오류의 17.4%가 감소된 결과이다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제10A권1호
• /
• pp.59-68
• /
• 2003

3 차원 산포 볼륨 데이터의 모델링(3-D Scattered Data Modeling)은 지질구조 조사, 환경가시화, 초음파 검사 등의 분야에 사용된다. 이러한 분야에 사용되는 데이터는 마칭큐브 알고리즘에서 사용하는 규칙적인 데이터와는 다르게 일반적으로 불규칙적으로 흩어진 데이터이다. 이 논문에서는 우선 불규칙적으로 흩어진 데이터에 적합한 사면체를 영역(domain)으로 하는 볼륨 모델링 기법에 대하여 고찰한다. 다음에 사면체 영역 결정에 애매성이 발생하였을 때 점근선 판정기(asymptotic decider critrion)로 애매성을 해결하는 방법을 제안하고 수식을 구한다. 마지막으로 제안한 방법을 이용하여 간단한 가시화 시스템을 구현하여 구 판정기(sphere criterion)와 비교한다. 사면체의 영역을 결정하는데 있어서 구 판 정기는 점의 좌표만을 이용하나 점근선 판정기는 점의 좌표와 그 점이 가지고 있는 함수 값을 이용하므로 보다 정확한 영역 분할이 가능하다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.15-28
• /
• 2022

벙커링은 선박 운항에 필요한 연료유의 공급과 더불어 이에 수반되는 연료 자체의 가격 및 공급에 따른 비용을 최소화하고 좋은 품질의 연료유를 적기에 그리고 최적 항구에서 보급한다. 이러한 벙커링은 최초 구매시점부터 벙커링 구매자체에 상당한 비용이 수반되어 선사에서 벙커링이 운항 비용 측면에서도 중요하다. 본 연구는 부정기선사의 벙커링 항만 선정요인을 규명하여 우선순위를 도출하는 데 목적이 있다. 선행연구를 토대로 벙커링 항만을 선정하는 공통 요인을 분석하여 변수를 선정하였으며 상위 요인으로 가격 요인, 지리적 요인, 제품 품질과 항만 서비스 요인, 인프라 요인을 도출하였고 AHP기법을 활용하여 중요도를 산출하였다. 분석결과 상위요인은 비용 요인, 지리적 요인, 제품 품질 및 항만서비스, 인프라 요인 순으로 나타났으며 비용 요인과 지리적 요인의 중요도는 높은 수준으로 나타났다. 비용 요인의 하위 요인에서는 톤당 벙커 가격이 가장 높은 중요도를 나타냈고 지리적 요인에서는 주요 무역 항로상에 위치로 나타났다. 제품 품질과 항만 서비스의 하위 요인에서는 벙커링 가능 유종과 품질이 중요한 요인으로 분석되었으며 인프라 하위 요인에서는 묘박지, 적양하 작업 시 벙커링 가능여부, 항만 보안 요인이 중요한 요인으로 나타났다. 본 연구는 벙커링 항만 선정요인을 비교하며 중요도를 도출하여 연구기준의 틀을 제시함으로써 벙커링 항만의 경쟁력 제고에 대한 시사점을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권3C호
• /
• pp.209-214
• /
• 2003

신뢰할 수 있는 DC-억압(DC-suppression) 방법으로 멀티모드 코딩 방법이 있다. 멀티모드 코드의 DC-억압 성능을 향상시키는 방법에는 스크램블러(scrambler)의 성능을 개선하는 방법과 후보 코드워드의 선택 기준(selection criteria)을 개선하는 방법이 있다. 후보 코드워드의 선택 기준으로 흔히 사용되는 MRDS(minimum running digital sum) 기준은 계산 및 구현이 쉬운 반면에 후보 코드워드의 길이가 길어질수록 성능이 저하되는 단점이 있다. 코드 워드 길이에 무관하게 최고의 성능을 갖는 MSW(mean squared weight) 기준은 구현상의 복잡도가 높다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이론상으로 가장 효율이 우수한 MSW의 성능에 근접하면서, 하드웨어 구현이 용이한 MPR DS(minimum peak RDS)와 ABSRDS(absolut RDS)라는 새로운 선택 기준을 제시하였고, 기존의 선택 기준과 함께 사용 시 보조적인 역할을 하여 성능 향상을 도모할 수 있는 SC(sign change) 알고리즘을 제시하였다.