Thermal error compensation has been developed for CNC (Computer Numerical Control) machining center with moving heat sources. The thermal error in CNC machining center has an effect on machining accuracy more than the geometric error does. Thus, temperature distributions of a spindle unit have been analyzed numerically by a Finite Differential Method and experimentally by an infrared (IR) camera in this study. A multiple variable method has been derived to estimate the thermal deformation of the machine origin stably and effectively after measuring deformation and temperature data. The experimental results for a vertical machining center have shown that the thermal errors of the machine origins were reduced more than 30% by the developed method.
In this study, the effectiveness of existing streamflow data collection networks in the Han and the Nakdong River Basin is evaluated for various gaging plans of 5, 10, 15 and 20years planning horizons by the nonlinear integer programming method, and also a technique for adjustment and planning of the existing network is provided for the purpose of increasing the efficiency of the network in terms of ecomony. The objective function is minimization of the average sampling mean square error of regional regression model with regression parameters estimated by generalized least squares method.
We consider the estimation of the regression surface in generalized linear models based on tensor-product B-splines in a data-dependent way. Our approach is to use maximum likelihood method to estimate the regression function by a function from a space of tensor-product B-splines that have a finite number of knots and are linear in the tails. The knots are placed at selected order statistics of each coordinate of the sample data. The number of knots is determined by minimizing a variant of AIC. A numerical example is used to illustrate the performance of the tensor spline estimates.
This paper is the result of sensitivity analysis of derailment with respect to the selected suspension elements for the rail vehicle. Derailment phenominon has been explained by the derailment quotient. Thus, the sensitivity of derailment is suggested by a response surface model(RSM) which is a functional relationship between derailment quotient and characteristics of suspension elements. To summarize generation of RSM, we can introduce the procedure of sensitivity analysis as follows. First, to form a RSM, a experiment is performed by a dynamic analysis code, VAMPIRE according to a kind of the design of experiments(DOE). Second, RSM is constructed to a 1$\^$st/ order polynomial and then main effect fators are screened through the stepwise regression. Finally, we can see the sensitivity level through the RSM which only consists of the main effect factors and is expressed by the liner, interaction and quadratic effect terms.
Proportional hazards model has been widely used for analyzing survival data. This article reviews some well-known goodness-of-fit tests for proportional hazards model. Simulation studies also provide some insights into the properties of these test statistics across several types of survival distributions and degerees of censorship.
본 연구는 ANP법을 활용하여 전평시 군수지원 시스템에 대한 운용평가 방안을 제시하였다. 이러한 평가를 위하여 본 연구에서는 군 실정에 부합한 평가기준 재정립하여 기준별 구체적인 평가방법을 제시하였다. 그에따라 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 시스템 운용의 최적조합을 판단하는 과정과 정수계획법을 통한 수리적 모델링으로 군수품의 배송비용에 대한 경제성 평가를 제시하였고 회귀분석을 통한 효용성 평가와 IPB에 의한 군수품 수송의 안정성 평가를 실시하였다. 마지막으로 이러한 각 평가 결과를 ANP법을 이용한 종합 평가치를 산출하여 전평시 지휘관 및 참모의 부대지휘절차간에 구체적인 방책구상 및 선정시 지휘관이 최적의 의사결정할 수 있도록 하였다.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.6
no.4
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pp.15-21
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2007
The effect of manufacturing parameters on friction characteristics of motorcycle break system was studied using a disk-on-pad type friction tester. Such parameters conditions have an effect on the frictional factor such as number of ventilated disk hole, applied load, sliding speed, and sliding distance. However, it is difficult to know the mutual relation of these factors. In this study, the friction characteristics using design of experiment containing 4 elements were investigated for an optimal condition for the best motorcycle break system employing regression analysis method. From this study, the result was shown that the applied load in frictional factors was the most important, next to sliding speed, number of ventilated disk hole.
유전 발현 데이터는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 microarray상에서 측정한 것으로 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이터이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현 정도는 차이를 보이기 때문에, 유전발현 데이터를 통하여 암을 분류할 수 있다. 하지만 분류에 모든 유전자가 관여하지는 않으므로 관련성 있는 유전자만을 선별해내는 작업인 특징 선택방법이 필요하다. 본 논문에서는 회귀분석의 변수선택방법중 하나인 전진 선택법(forward selection method)을 사용하여 유전자들을 선택하고 분류하는 방법을 제안한다. 실험데이터는 대장암 데이트를 사용하였고, 분류기는 KNN을 사용하였다. 이 방법과 상관계수를 이용한 특징 선택 방법인 피어슨 상관계수와 스피어맨 상관계수방법과 비교해본 결과 전진 선택법에 의한 특징 선택방법이 암의 분류에 있어서 더 효과적인 유전자 선택을 한다는 사실을 확인하였다. 실험결과 90.3%의 높은 인식률을 보였다.
After selecting a group of women with premenstrual syndrome based on daily distress scores of 28 days, one needs to estimate threshold for the change of symptoms, which would be useful for the clinician's diagnosis in hospitals. However, a test of whether a change has occurred has to precede the estimation of the threshold. In this paper, we apply parametric and nonparametric testing methods to an example data obtained from a group of women. Nonparametric method does not assume any distributional form of distress scores and parametric testing method is based on the normal distributions of linear regression lines. Therefore, the optimal situation of both methods would be different and we will assess it with a simulation study.
Survey on the rural living indicators was the statistic approved from National Statistical Office and the survey executed by rural resources development institute. This study was used the raw data of survey on the rural living indicators in 2005. After editing procedure for raw data, we were studied 1,582 households which is acquired through elimination of case included nonresponses, and imputed a nonresponses of 15 item selected from 146 item. The imputation methods and efficiency of imputation for simulation was adapted differently from type of data. For continuous data, we imputed the nonresponses with mean imputation, regression imputation, adjusted grey-based k-NN imputation(DU, DW, WU, WW) and compared the results with RMSE. For categorical data, we imputed the nonresponses with mode method, probability imputation, conditional mode method, conditional probability method, hot-deck imputation, and compared the results with Accuracy. By the results, regression imputation and adjusted grey-based k-NN imputation appropriated for continuous data and hot-deck imputation appropriated for categorical data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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