본 논문에서는 광디스크, 디지탈 테이프 등과 같은 제3의 저장 장치의 활용을 높 이기 위하여 다중의 디스크와 CD-ROM으로 구성된 저장구조를 제안하고, 이 구조에서 CD-ROM에 저장된 연속미디어 객체들을 효율적으로 표현하는 메카니즘을 설계한다. 본 논문에서는 제안한 연속미디어 저장 구조는 대역폭이 높은 SCSI 버스를 다중의 디스크 가 공유하여 데이타를 전송함으로써 정보의 검색 능력을 향상시킨다. 그리고 연속미디 어 표현 메카니즘은 CD-ROM의 연속미디어 객체의 인출과 표현을 병렬로 수행시켜 연속 미디어 표현의 불연속을 감소시킬 뿐만 아니라 자주 참조되는 객체를 디스크에 존재케 함으로써 재참조 요청에 대한 실기율과 서비스 시간의 변화를 최소화한다.
각 개인이 발생하는 통행 행태와 이들 가구 구성원간의 연관관계 및 영향에 대한 이해는 활동기반모형의 궁극적 목표라 할 수 있는 미래의 활동패턴 예측의 가장 기본이 되는 연구사항이라 할 수 있다. 일반적인 회귀 모형의 경우 개인의 활동/통행 패턴을 알아내기 위하여 모집단으로부터 수집되는 개인자료는 가구라는 부분모집단으로 세분화되어 계층적 구조(Hierarchical structure)의 성향을 고려하지 못하고 있어, 그 결과는 편이된 추정치를 낳는다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 구조를 갖고 있는 자료를 이용하여 다수준 모형(Multi-Level Model)을 사용하여 개인의 활동/통행 패턴 영향을 규명해내고 활동/통행 패턴의 변화를 가구수준의 변동과 개인수준의 변동으로 나누어 분석하였다. 사용된 자료는 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Panel 자료(PSTP)를 이용하였다. 분석 결과 개인의 통행사슬 발생모형에서 가구수준의 변동이 전체변동의 1/4를 차지하고 생계활동 지속시간 모형에서는 전체 변동의 1/8을 차지하는 등의 매우 큰 값을 나타내어 개인의 활동/통행 패턴 분석시 다수준 모형을 통한 분석의 필요성이 대두되었다.
Multilevel analysis is an appropriate and powerful tool for analyzing hierarchical structure data widely applied from public health to genomic data. In practice, however, we may lose the information on multiple nesting levels in the multilevel analysis since data may fail to capture all levels of hierarchy, or the top or intermediate levels of hierarchy are ignored in the analysis. In this study, we consider a multilevel linear mixed effect model (LMM) with single imputation that can involve all data hierarchy levels in the presence of missing top or intermediate-level clusters. We evaluate and compare the performance of a multilevel LMM with single imputation with other models ignoring the data hierarchy or missing intermediate-level clusters. To this end, we applied a multilevel LMM with single imputation and other models to hierarchically structured cohort data with some intermediate levels missing and to simulated data with various cluster sizes and missing rates of intermediate-level clusters. A thorough simulation study demonstrated that an LMM with single imputation estimates fixed coefficients and variance components of a multilevel model more accurately than other models ignoring data hierarchy or missing clusters in terms of mean squared error and coverage probability. In particular, when models ignoring data hierarchy or missing clusters were applied, the variance components of random effects were overestimated. We observed similar results from the analysis of hierarchically structured cohort data.
본 논문에서는 영상분할에 이용되는 대부분의 기존방법들에서의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상으로부터 형성된 계층적 피라밋 영상구조를 이용하여 영상을 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 통계적 방식에 의한 물체검출 및 묘사과정으로 이루어져 있다. 물체검출 방법에서는 계층적 영상구조에서 발생하는 클러스터링의 유효성 문제를 해결하기 위해 통계적 IFSVR 알고리듬과 FSVR 알고리듬을 제안하였고, 이를 이용하여 관심대상 화소를 검출하였다. 물체묘사 방법은 고해상도 레벨로 검출된 최적 물체화소를 투사하고 처리하기 위해 톱다운 추적방식인 반복 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 2진 영상과 실영상 모두에서 제안된 분할방법을 분석하였고, 그 결과 계층적 피라밋구조에 기초를 둔 접근방법이 영상분할에 대한 유용한 특성을 가지고 있음을 입증하였으며, 병렬처리기에서 처리된다면 각 알고리듬이 n${\times}$n 영상에 대해 0(log n)의 계산량이 요구된다.
본 연구는 부하변동이 갖은 유도 전송기 속도제어 시스템에 적합한 최소분산제어 알고리즘을 제안하고 구현을 실제적인 파라미터 추정방법을 제안한다. 그리고 고속 연산 신호처리요 프로세인 TMS 320C25를 이용한 제어 시스템을 구성한다. 적응칙은 선택적 망각인자를 갖는 순환형 최소자승법이 실제적 구현의 관점에서 언급되며, 일반적인 망각인자 알고리즘과 비교분석한다. 제어칙은 최소분산 제어 알고리즘으로 한다. 제어시스템은 알고리즘의 적용이 용이하도록 PC에 기초한 DSP제어 시스템으로 설계 제작한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구의 초소분산제어 시스템이 부하변동에 강인한 구조를 갖고 있으며 유도전동기 제어에 실제적 구현이 가능함을 입증한다.
This study was done to evaluate the quality of clinical nursing care using the variables of structure, process, and outcome and to analyze the relationship between the variables. This study also explored which variables are validating indicators to evaluate the quality of nursing care. The results analyzed by multiple regression showed that, generally structural variables did not contribute to the variance in outcome scores, but process variables of nursing care contributed significantly to the outcome variable of patient satisfaction. A combination of structure and process variables explained outcome variables more than structural variables alone. Also, patient satisfaction and hospital preference were significantly related to each other. Therefore, if nursing quality evaluation relies solely upon on structural variables such as number of available nurses and workload, it would be inaccurate because process variables of nursing care are strongly related to outcome variables and the two categories of structure and process variables helped to strengthen the relationships. Thus, it is important to focus on variables of structure, process, ant outcome together in evaluating nursing care quality.
It is difficult to have the existing structural optimization using coupled field analysis from CFD to structure analysis when the structure is influenced of fluid. Therefore in an initial model of this study after doing parameter design from the background of shape using topology optimization. and it is making a approximation formula using by the CFD-structure coupled-field analysis and design of experiment. By using this result, we conducted multi-objective optimization. We could confirm efficiency of stochastic method applicable in the scene of structure reliability design to be needed multi-objective optimization. And we presented a way of design that could overcome the time and space restriction in structural design such as the butterfly valve with the less experiment.
Park, Mi Na;Seo, Dongwon;Chung, Ki-Yong;Lee, Soo-Hyun;Chung, Yoon-Ji;Lee, Hyo-Jun;Lee, Jun-Heon;Park, Byoungho;Choi, Tae-Jeong;Lee, Seung-Hwan
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제33권10호
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pp.1558-1565
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2020
Objective: The objective of this study was to characterize the number of loci affecting growth traits and the distribution of single nucleotide polymorphism (SNP) effects on growth traits, and to understand the genetic architecture for growth traits in Hanwoo (Korean cattle) using genome-wide association study (GWAS), genomic partitioning, and hierarchical Bayesian mixture models. Methods: GWAS: A single-marker regression-based mixed model was used to test the association between SNPs and causal variants. A genotype relationship matrix was fitted as a random effect in this linear mixed model to correct the genetic structure of a sire family. Genomic restricted maximum likelihood and BayesR: A priori information included setting the fixed additive genetic variance to a pre-specified value; the first mixture component was set to zero, the second to 0.0001×σ2g, the third 0.001×σ2g, and the fourth to 0.01×σ2g. BayesR fixed a priori information was not more than 1% of the genetic variance for each of the SNPs affecting the mixed distribution. Results: The GWAS revealed common genomic regions of 2 Mb on bovine chromosome 14 (BTA14) and 3 had a moderate effect that may contain causal variants for body weight at 6, 12, 18, and 24 months. This genomic region explained approximately 10% of the variance against total additive genetic variance and body weight heritability at 12, 18, and 24 months. BayesR identified the exact genomic region containing causal SNPs on BTA14, 3, and 22. However, the genetic variance explained by each chromosome or SNP was estimated to be very small compared to the total additive genetic variance. Causal SNPs for growth trait on BTA14 explained only 0.04% to 0.5% of the genetic variance Conclusion: Segregating mutations have a moderate effect on BTA14, 3, and 19; many other loci with small effects on growth traits at different ages were also identified.
Rotation design is a sampling technique to reduce response burden and to estimate the population characteristics varying in time. Park and Kim(1999) discussed a generation of one-level rotation design which is called as {{{{r_1^m ~-r_2^m-1}}}} design has more applicable form than existing before. In the structure of {{{{r_1^m ~-r_2^m-1}}}} design, we derive the exact variances of generalized composite estimators for level, change and aggregate level characteristics of interest, and optimal coefficients minimizing their variances. Finally numerical examples are shown by the efficiency of alternative designs relative to widely used 4-8-4 rotation design. This is continuous work of Part Ⅰ studied by Park and Kim(1999).
Computational four-equation turbulence model is developed and is applied to predict twodimensional unsteady thermal surface discharge into a reservoir. Turbulent stresses and heat fluxes in the momentum and energy equations are determined from transport equations for the turbulent kinetic energy (R), isotropic rate of kinetic energy dissipation (.epsilon.), mean square temperature variance (theta. over bar $^{2}$), and rate of destruction of the temperature variance (.epsilon. $_{\theta}$). Computational results by four-equation model are favorably compared with those obtained by an extended two-equation model. Added advantage of the four-equation model is that it yields quantitative information about the ratio between the velocity time scale and the thermal time scale and more detailed information about turbulent structure. Predicted time scale ratio is within experimental observations by others. Although the mean velocity and temperature fields are similarly predicted by both models, it is found that the four-equation model is preferably candidate for prediction of highly buoyant turbulent flows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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