Quade (1967) proposed RANK ANCOVA, which is a nonparametric method to test differences between treatments when there are covariates. Hwang and Kim (2012) also proposed a joint placement test on covariate-adjusted residuals. In this paper, we proposed a new nonparametric method to control the effect of covariate on a response variable that uses linear statistics on covariate adjusted-residuals. The score function used in the linear statistics was proposed by Jeon and Kim (2016). Monte Carlo simulation is also conducted to compare the empirical powers of the proposed method with previous methods.
The objective of this study was to improve the detection limit of rapid detection kit for Salmonella Typhimurium by image analysis system. The rapid detection kit was comprised of four elements: sample pad, conjugate pad, nitrocellulose pad and absorbent pad. Gold nanoparticle and Salmonella antibody were used as a tag and a receptor. Salmonella antibody and goat rabbit IgG antibody were used as test and control lines on nitrocellulose membrane. The color intensity of test line began to increase from $10^5CFU/mL$ of Salmonella sample. A multiple linear regression analysis was employed to explain the relationship between predicted and measured number of Salmonella cells. The developed model could successfully predict the cell number of Salmonella with validation against extra-experimental result.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.2
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pp.284-294
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2018
Statistical methods have been widely used to estimate the remaining battery runtime of mobile smart devices, such as smart phones, smart gears, tablets, and etc. However, existing work available in the literature only considers a particular statistical method. Thus, it is difficult to determine whether statistical methods are applicable to estimating thr remaining battery runtime of mobile devices or not. In this paper, we evaluated the performance of statistical methods applicable to estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices. The statistical estimation methods evaluated in this paper are as follows: simple and moving average, linear regression, multivariate adaptive regression splines, auto regressive, polynomial curve fitting, and double and triple exponential smoothing methods. Research results presented in this paper give valuable data of insight to IT engineers who are willing to deploy statistical methods on estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices.
Hwang, Kyo Seung;Kim, Yoon Mi;Park, Jong Chan;Choi, Min Joo;Lee, Kang Il
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.5
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pp.502-508
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2012
Quantitative ultrasound technologies for osteoporosis diagnosis measure ultrasonic parameters such as speed of sound(SOS) and normalized broadband ultrasound attenuation(nBUA) in the calcaneus (heel bone). In the present study, the dependences of SOS and nBUA on bone mineral density in the proximal femur with high risk of fracture were investigated by using 20 trabecular bone samples extracted from bovine femurs. SOS and nBUA in the femoral trabecular bone samples were measured by using a transverse transmission method with one matched pair of ultrasonic transducers with a center frequency of 1.0 MHz. SOS and nBUA measured in the 20 trabecular bone samples exhibited high Pearson's correlation coefficients (r) of r = 0.83 and 0.72 with apparent bone density, respectively. The multiple regression analysis with SOS and nBUA as independent variables and apparent bone density as a dependent variable showed that the correlation coefficient r = 0.85 of the multiple linear regression model was higher than those of the simple linear regression model with either parameter SOS or nBUA as an independent variable. These high linear correlations between the ultrasonic parameters and the bone density suggest that the ultrasonic parameters measured in the femur can be useful for predicting the femoral bone mineral density.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.512-512
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2015
시 공간적 관측에서 다양한 원인에 의해 강우 자료에 결측이나 오측이 발생할 수 있다. 강우를 측정하고 자료를 수집 관리하는 측면에서 결측 되거나 오측된 자료를 추정 보완할 필요가 있다. 현재까지 결측 강우 자료를 추정하기 위한 방법으로 결측 지점 인근의 관측소를 이용한 단순 가중 평균치 방법에서부터 복잡한 통계적 기반의 보간 방법에 이르기까지 많은 연구들이 진행되고있다. 본 연구에서는 결측 된 강우 자료를 추정하기 위해 인공 신경망을 이용하여 모형을 구축하고 주변 관측소의 강우자료를 이용해 신경망 학습을 실시하여 적용해 보았으며, 최근 관측의 단위가 짧아지고 있는 점을 고려하여 10분, 30분, 1시간 등 다양한 시간간격의 강우자료를 구축하고 선형회귀모형과 RDS 방법, 신경망 모형을 이용한 방법 등을 적용한 결과를 비교하여 신경망 모형의 적용성을 살펴보았다. 단순한 구조면에서는 기존의 RDS 방법에 대한 적용성이 높은 것으로 판단되었으나, 성능의 개선을 위한 별다른 방법이 없는 반면 신경망 모형은 입력 자료를 다양하게 변환하여 구성하는 경우 성능을 개선하여 적용성이 더 높아 질 수 있는 것으로 판단되었다. 향후 신경망 모형을 이용해 잘못 측정된 강우를 적절히 선별하고 결측된 보완함으로써 관측된 강우 자료의 활용성을 높일 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.433-433
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2022
수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.4
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pp.65-76
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2017
The purpose of this study was to present a prediction model that reflects crime risk area analysis, including factors and spatial characteristics, as a precursor to preparing an alternative plan for crime prevention and design. This analysis of criminal cases in high-risk areas revealed clusters in which approximately 25% of the cases within the study area occurred, distributed evenly throughout the region. This means that using a multiple linear regression model might overestimate the crime rate in some regions and underestimate in others. It also suggests that the number of deserted houses in an analyzed region has a negative relationship with the dependent variable, based on the multiple linear regression model results, and can also have different influences depending on the region. These results reveal that closure signs in a study area affect the dependent variable differently, depending on the region, rather than a simple or direct relationship with the dependent variable, as indicated by the results of the multiple linear regression model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1337-1347
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2016
This study investigates factors affecting the number of insurance solicitor's turnovers of life insurance companies based on questionnaire about them. Since the response variable which is the number of insurance solicitor's turnovers is count data, it is analyzed by Poisson regression which is one of generalized regression. When work year in current company, which is direct influential factor on the number of insurance solicitor's turnovers, is controlled, affiliated corporation has been found to be the most influential factor. In addition, age, motivation to work as financial planner, monthly income, a number of average new contract per month, and final education have been identified to be important factors. If insurance solicitor's occupant organization is large company, the number of turnovers becomes small, but if the organization is general agent(GA), it becomes larger. When insurance solicitor's age is high, the number of insurance solicitor's turnovers are reduced. If the motivation to become a financial planner is due to acquaintance such as family and relatives, the number of turnovers becomes small.
Song, Seong-Il;Ahn, Sung Wook;Kim, Young Geul;Kim, Hyun-Gyu
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.11
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pp.1191-1198
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2015
In this paper, we develop simplified finite element (FE) models for butt-, lap- and T-welded joints by performing numerical and experimental experiments. Three-point bending tests of butt- and lap-welded specimens are performed to obtain the stiffness of the specimens and the strains at points near the welding beads. Similarly the stiffness and strains of T-welded specimen are measured by applying a point load at the end of the specimen. To develop simplified FE models, we consider the shape parameters of width, thickness and the angle of weld elements in the numerical simulations. The shape parameters of the simplified FE models are determined by building linear regression models for the experimental data sets.
최근에 수행된 일련의 철근콘크리트 슬래브 교량의 파괴시험의 결과 비록 교량의 노후화되었다 하더라도 내하력은 설계하중보다 더 크게 나타나고 있다. 본 연구에서는 철근콘크리트 슬래브 교량의 이런 높은 내하능력을 보이는 여러 가지 원인들 가운데 가장 큰 영향을 줄 것으로 예상되는 슬래브 교량의 하중분배거동에 대한 연구를 수행하였다. 철근콘크리트 슬래브 교량의 윤하중분포폭에 영향을 미치는 주요 변수들에는 지간길이, 교량폭, 단부보, 하중형태 및 지점조건이 있다. 본 연구결과에 의하면 지간길이와 교폭에 따라 현행의 윤하중분포폭은 과소 혹은 과대 평가되고 있다. 이들 각 변수들에 대한 포괄적인 유한요소 해석과 분석을 통하여 철근콘크리트 슬래브 교량의 윤하중분포폭을 도출하였고 이들 결과들을 비선형 회귀분석을 통하여 슬래브 교량의 윤하중분포폭의 예측 및 설계식을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 윤하중분포폭의 식은 철근콘크리트 슬래브 교량의 보다 정확한 설계 및 합리적인 내하력 산정시 매우 효율적으로 사용될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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