Gyungbu Kim;Yoonsuk Lee;Jeong Ho Park;Dongmin Kim;Wonseok Lee
Genomics & Informatics
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제20권4호
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pp.49.1-49.7
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2022
Many packages for a meta-analysis of genome-wide association studies (GWAS) have been developed to discover genetic variants. Although variations across studies must be considered, there are not many currently-accessible packages that estimate between-study heterogeneity. Thus, we propose a python based application called Beta-Meta which can easily process a meta-analysis by automatically selecting between a fixed effects and a random effects model based on heterogeneity. Beta-Meta implements flexible input data manipulation to allow multiple meta-analyses of different genotype-phenotype associations in a single process. It provides a step-by-step meta-analysis of GWAS for each association in the following order: heterogeneity test, two different calculations of an effect size and a p-value based on heterogeneity, and the Benjamini-Hochberg p-value adjustment. These methods enable users to validate the results of individual studies with greater statistical power and better estimation precision. We elaborate on these and illustrate them with examples from several studies of infertility-related disorders.
측우기와 근대 우량계로 관측한 서울의 연강수량 시계열을 분석하였다. 측우기로 관측된 1771년부터 1907년 사이의 강수량과 1908년 이후부터 1990년까지의 근대 우량계에 의한 강 수량 시계열을 특별한 보정없이 연결하여 사용하였다. 근대 우량계에 의한 후반부 자료는 기상청 발표자료이며 전반부의 고대 관측 자료는 와다가 측우기 자료를 이용하여 계산한 월 별 강수량을 단위 환산후 수록한 그의 저서 내부의 표1을 이용하였다. 전 분석기간을 3 부 분으로 분리가능하였으며 이를 객관화하기 위하여 원시 계열을 9년 이동평균하여 구한 시계 열과 년강수량 1050mm를 기준으로 사용하였다. 우리는 분석기간의 대부분을 습윤시기1, 건 조시기, 습윤시기2 로 분리 명명하였다. 통계적인 특성상 습윤시기1 과 2는 동일집단으로 간 주 가능하나 습윤시기와 건조시기는 그렇지 못하다. 통계적인 특성상 습윤시기 1과 2의 강 한 동질성은 측우기 자료의 신빙성을 높이는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과는 고대 측우기 관측에 동반 되었을지 모르는 여러 가지 제약들, 예를 들면 관측 장소와 측정단위의 불명확성 그리고 서울의 도시화와 관련된 제반 기후 변화등을 고려하면 더욱 더 그러하다. 그러나 건조시기와 습윤시기의 강수 변동성을 정확하게 파악하기 위하여는 승정원 일기와 같은 고 문서에 산재하는 측우기로 관측된 일 강수량을 재 발굴하여 분석하는 것이 시급하다.
In this study, a Volterra system for the variations of metacentric height (GM) in waves is employed to simulate the parametric roll phenomena of ships in head sea condition. Using the present Volterra system, the transfer function of each harmonic component in the GM variation is computed for different ship models, including mathematical models and a real containership, and the results are validated through the comparison with the values obtained using the direct calculations based on a weakly nonlinear time-domain method. Then, a semi-analytic approach employing a 1-degree of freedom equation for roll motion is developed to simulate the parametric roll motions in irregular waves. In the derived approach, the nonlinear and time-varying restoring forces in the waves are approximated using the Volterra system. Through simulations of the parametric roll for different sea states, the effects of the 1st and 2nd-order harmonic components of the variations in the occurrence and amplitude of the parametric roll motions are investigated. Because of the strong nonlinearities in the phenomena, a stochastic analysis is conducted to examine the statistical properties of the roll motions in consideration of the sensitivities and uncertainties in the computations.
Using the Total Electron Content (TEC) data from the Global Navigation Service System (GNSS) site in Jeju, operated by the Korea Astronomy and Space Science Institute (geographic location: $33.3^{\circ}N$, $126.5^{\circ}E$; geomagnetic location: $23.6^{\circ}N$) for 2002-2014 in Korea, the results of the statistical analysis of positive and negative ionospheric storms are presented for the first time. In this paper, ionospheric storms are defined as turbulences that exceed 50% of the percentage differential Global Positioning System (GPS) TEC ratio (${\Delta}TEC$) with monthly median GPS TEC. During the period of observations, the total number of positive ionospheric storms (${\Delta}TEC$ > 50%) was 170, which is greater than five times the number of negative ionospheric storms (${\Delta}TEC$ < - 50%) of 33. The numbers of ionospheric storms recorded during solar cycles 23 and 24 were 134 and 69, respectively. Both positive and negative ionospheric storms showed yearly variation with solar activity during solar cycle 23, but during solar cycle 24, the occurrence of negative ionospheric storms did not show any particular trend with solar activity. This result indicates that the ionosphere is actively perturbed during solar cycle 23, whereas it is relatively quiet during solar cycle 24. The monthly variations of the ionospheric storms were not very clear although there seems to be stronger occurrence during solstice than during equinox. We also investigated the variations of GPS positioning accuracy caused by ionospheric storms during November 7-10, 2004. During this storm period, the GPS positioning accuracies from a single frequency receiver are 3.26 m and 2.97 m on November 8 and 10, respectively, which is much worse than the quiet conditions on November 7 and 9 with the accuracy of 1.54 m and 1.69 m, respectively.
It was verified that a speaker verification system improved its performances of EER by regularizing log likelihood ratio, using background speaker models. Recently the wireless mobile phones are becoming more dominant communication terminals than wired phones. So the need for building a speaker verification system on mobile phone is increasing abruptly. Therefore in this paper, we had some experiments to examine the performance of speaker verification based on mobile phone's voices. Especially we are focused on the performance variations in EER(Equal Error Rate) according to several background speaker's characteristics, such as selecting methods(MSC, MIX), number of background speakers, aging factor of speech database. For this, we constructed a speaker verification system that uses GMM(Gaussin Mixture Model) and found that the MIX method is generally superior to another method by about 1.0% EER. In aspect of number of background speakers, EER is decreasing in proportion to the background speakers populations. As the number is increasing as 6, 10 and 16, the EERs are recorded as 13.0%, 12.2%, and 11.6%. An unexpected results are happened in aging effects of the speech database on the performance. EERs are measured as 4%, 12% and 19% for each seasonally recorded databases from session 1 to session 3, respectively, where duration gap between sessions is set by 3 months. Although seasons speech database has 10 speakers and 10 sentences per each, which gives less statistical confidence to results, we confirmed that enrolled speaker models in speaker verification system should be regularly updated using the ongoing claimant's utterances.
To investigate major factors controlling variations in water quality, principal component analysis and cluster analysis were used to analyze data sets of 12 parameters measured at 23 sampling stations of Jinhae Bay during winter and spring. Principal component analysis extracted three major factors controlling variations of water quality during winter and spring. In winter, major factors included freshwater input, polluted material input, and biological activity. Whereas in spring they were polluted material input, freshwater input, and suspended material input. The most distinct difference in the controlling factors between winter and spring was that the freshwater input was more important than the polluted material input in winter, but the polluted material input was more important than the freshwater input in spring. Cluster analysis grouped 23 sampling stations into four clusters in winter and five clusters in spring respectively. In winter, the four clusters were A (station 5), B (stations 1, 2), C (station 4), and D (the remaining stations). In spring, the five clusters included A (station 5), B (station 1), C (station 3), D (station 6), and E (the remaining stations). Intensive management of the water quality of Masan and Hangam bays could improve the water quality of Jinhae Bay since the polluted materials were mainly introduced into Jinhae Bay through Masan and Hangam bays.
The characteristics of SST variability in the East Sea are analyzed using NOAA/AVHRR weekly SST data with about $0.18^{\circ}{\times}0.18^{\circ}$ resolution ($1981{\sim}2000$) and reconstructed historical monthly SST data with $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$ resolution $(1950{\sim}1998)$. The distinct feature of wintertime SST is high variability in the western and eastern parts of $38^{\circ}{\sim}40^{\circ}$ latitudinal band, which are the northern boundary of warm current in the East Sea during winter. However, summertime SST exhibits variability with similar magnitude in the entire region of the East Sea. The analysis of remote correlation also shows that SST in the East Sea is closely correlated with that in the region of Kuroshio in winter, but in summer is related with that in the western and eastern regions of the same latitudes. From these results it is postulated that the SST variability in the East Sea may be related with the variations of East Korean Warm Current and Tsushima Warm Current in winter, but in summer probably with the variations of atmospheric components. In the analysis of ENSO related SST anomaly, a significant negative correlation between SST anomalies in the East Sea and SST anomalies in the tropical Pacific is found in the months of August-October (ASO). The SST in the ASO period shows more significant cooling in E1 $Ni\~{n}o$ events than warming in La $Ni\~{n}a$ events. Also, the regional analysis shows by the Student's t-test that the negative SST anomalies in the E1 $Ni\~{n}o$ events are more significant in the southwestern part of the East Sea.
A disease forecast model for Marssonina blotch of apple was developed based on field observations on airborne spore catches, weather conditions, and disease incidence in 2013 and 2015. The model consisted of the airborne spore model (ASM) and the daily infection rate model (IRM). It was found that more than 80% of airborne spore catches for the experiment period was made during the spore liberation period (SLP), which is the period of days of a rain event plus the following 2 days. Of 13 rain-related weather variables, number of rainy days with rainfall ≥ 0.5 mm per day (Lday), maximum hourly rainfall (Pmax) and average daily maximum wind speed (Wavg) during a rain event were most appropriate in describing variations in airborne spore catches during SLP (Si) in 2013. The ASM, Ŝi = 30.280+5.860×Lday×Pmax-2.123×Lday×Pmax×Wavg was statistically significant and capable of predicting the amount of airborne spore catches during SLP in 2015. Assuming that airborne conidia liberated during SLP cause leaf infections resulting in symptom appearance after 21 days of incubation period, there was highly significant correlation between the estimated amount of airborne spore catches (Ŝi) and the daily infection rate (Ri). The IRM, ${\hat{R}}_i$ = 0.039+0.041×Ŝi, was statistically significant but was not able to predict the daily infection rate in 2015. No weather variables showed statistical significance in explaining variations of the daily infection rate in 2013.
비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.236-241
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1998
The NOAA AVHRR remote sense SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the seas adjacent to Korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple 557 images, all of images must be aligned exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which yields automatic detections of cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$ 3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remote sense SST data are tuned by comparing remote sense data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel. The SST anomalies are studied by statistical method. We found that the SST anomalies are rather persistent with time scales between 1 and 2 months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST Model fit of SST anomalies to the Markov process model yields that autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. We plan to improve our algorithms of automatic cloud pixel detection and prediction of future SST. Our algorithm is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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