Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.653-661
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2016
본 연구에서는 한국 프로야구의 승률을 추정하기 위하여 야구 경기의 피타고라스 정리라고 불리우는 방법을 사용하였고, 이 방법을 확장한 일반화 피타고라스 정리도 이용하면서 일반화 피타고라스 정리의 최적 지수 값을 찾아보았다. 그리고 다른 추정 방법들인 로지스틱 모형과 프로빗 모형의 사용을 제안하였다. 평균제곱오차의 제곱근 (RMSE)을 판정기준으로, 피타고라스 정리와 제안된 모형들의 효율성을 서로 비교하였다. 사용한 자료는 1982년부터 2015년 7월까지의 모든 한국 프로야구 기록이며, 제안한 방법은 일반화 피타고라스 정리를 이용한 승률 추정 방법보다 평균제곱오차의 관점에서 다소 나아졌음을 보여준다.
Using models simulating the environment of two distinct adsorption sites of $H_2$ in metal-organic framework-5 (MOF-5), binding energies of $H_2$ to MOF-5 were evaluated at the MP2 and CCSD(T) level. For organic linker section modeled as dilithium 1,4-benzenedicarboxylate ($C_6H_4(COO)_2Li_2$), the MP2 and CCSD(T) basis set limit binding energies are estimated to be 5.1 and 4.4 kJ/mol, respectively. For metal oxide cluster section modeled as $Zn_4O(CO_2H)_6$, while the MP2 basis set limit binding energy estimate amounts to 5.4 kJ/mol, CCSD(T) correction to the MP2 results is shown to be insignificant with basis sets of small size. Substitution of benzene ring with pyrazine ring in the model for the organic linker section in MOF-5 is shown to decrease the $H_2$ binding energy noticeably at both the MP2 and CCSD(T) level, in contrast to the previous study based on DFT calculation results which manifested substantial increase of $H_2$ binding energies upon substitution of benzene ring with pyrazine ring in the similar model.
랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.
This paper proposes an outlier detection model based on machine learning that can diagnose the presence or absence of major engine parts through unsupervised learning analysis of main engine big data of a ship. Engine big data of the ship was collected for more than seven months, and expert knowledge and correlation analysis were performed to select features that are closely related to the operation of the main engine. For unsupervised learning analysis, ensemble model wherein many predictive models are strategically combined to increase the model performance, is used for anomaly detection. As a result, the proposed model successfully detected the anomalous engine status from the normal status. To validate our approach, clustering analysis was conducted to find out the different patterns of anomalies the anomalous point. By examining distribution of each cluster, we could successfully find the patterns of anomalies.
The Sausage radio relic is the arc-like radio structure in the cluster CIZA J2242.8+5301, whose observed properties can be best understood by synchrotron emission from relativistic electrons accelerated at a merger-driven shock. However, there remain a few puzzles that cannot be explained by the shock acceleration model with only in-situ injection. In particular, the Mach number inferred from the observed radio spectral index, Mradio ≈ 4.6, while the Mach number estimated from X-ray observations, MX−ray ≈ 2.7. In an attempt to resolve such a discrepancy, here we consider the re-acceleration model in which a shock of Ms ≈ 3 sweeps through the intracluster gas with a pre-existing population of relativistic electrons. We find that observed brightness profiles at multi frequencies provide strong constraints on the spectral shape of pre-existing electrons. The models with a power-law momentum spectrum with the slope, s ≈ 4.1, and the cutoff Lorentz factor, γe,c ≈ 3−5×104, can reproduce reasonably well the observed spatial profiles of radio fluxes and integrated radio spectrum of the Sausage relic. The possible origins of such relativistic electrons in the intracluster medium remain to be investigated further.
Objectives: This study was to examine by gender the clustering patterns and correlates of healthy lifestyle clusters and the relationships between healthy lifestyle clusters and depressive symptoms in middle-aged and older adults. Methods: The observed/expected ratio of physical activity, smoking, and alcohol consumption were calculated to analyze clustering effects. The correlates of those healthy lifestyle clusters were evaluated using logistic regression models, and the relationship between those healthy lifestyle clusters and depressive symptoms was investigated using multiple regressions by gender. Results: Based on the guidelines this study adopted, we obtained three healthy lifestyle clusters: active healthy lifestyle; passive healthy lifestyle; and unhealthy lifestyle. All three clusters were found in men, but two in women, who did not have an unhealthy lifestyle cluster. High socio-economic status was positively related to healthy lifestyle clusters. Social participation and residence location (in men) and marital status (in women) were significant factors. Having an active or a passive healthy lifestyle was negatively associated with depressive symptoms in women, but such a relationship was not observed in men. Conclusions: The study findings imply that health promotion programs for middle-aged and older adults in Korea should be comprehensive and integrated, considering healthy lifestyle clusters and gender differences.
Background: Stress associated with fishing is known to trigger consumption of alcohol and tobacco among fishermen. This study aimed to assess the prevalence of tobacco and alcohol consumption among fishermen in Udupi Taluk in the state of Karnataka, India, and to study associations with health status and job stress. Materials and Methods: The study was conducted among 825 fishermen in Udupi Taluk of Karnataka between January-June 2015, using a two stage cluster sampling procedure. Associations between variables of interest were assessed using multivariable analysis and logistic regression models. Results: The prevalences of consumption of tobacco, alcohol and either of these substances were 64.2%, 45.6% and 86.9% respectively. There was a positive association between alcohol and any form of tobacco consumption with income but none with respondent's job stress and health status. Conclusions: Our study concluded that fishermen with poor health status are seen more among tobacco and alcohol users.
The purpose of the study was to stastically classify individual PM-10 measured by SEM/EDX (scanning electron microscopy/energy dispersive x-ray analyzer). The SEM/EDX provided various physical parameters like optical diameter, as well as major 18 chemical information (Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, Br, Pb) for a particle-by-particle basis. The total of 1,419 particles were analyzed for the study. Thus density and mass of each particle can be estimated based on its chemical composition. Further the study developed 4 semisource profiles including highway, oil boiler, incinerator, and soil emissions, where each sample was collected near the source in the ambient air The profiles developed were consisted of mass fractions and their uncertainties based on a particle class concept. To obtain mass fraction of each particle class, an agglomerative hierarchical cluster analysis was initially applied to create particle classes for each sample. Then uncertainties were calculated for each class based on the jacknife method. The 1,258 particles out of 1,419 (88.7%) were assorted in newly generated particle classes. The study provides opportunities to identify particle's source quantitatively and to develope various receptor models.
이 논문은 입술의 모양을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술은 Point Distribution Model에 근거하여 점들의 집합으로 표현하였다. Isodata군집 알고리듬을 이용하여 전체 학습 영상을 입술 형태별로 군집화 하고 주성분 분석법을 사용하여 각 군집에 대한 입술의 형태 모델을 구하였다 추출 결과가 입력 영상의 실제 입술 위치를 올바르게 찾았는지 판정하기 위하여 입술 경계선 주변의 화소값들을 이용한 입술의 경계선 모델을 구하고 이를 반영하는 평가함수를 구성하였다. 형태 차이를 반영하여 얻은 입술 형태 모델을 사용하여 입술을 추출하기 때문에 전체 학습 영상의 평균 모양과 많은 차이를 보이는 입술을 정확하게 추출할 수 있었다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 약 92%의 성공률을 얻었다.
The surface electronic state of rutile $TiO_2$, which is an oxide semiconductor and has a wide band gap of 3.1 $\sim$ 3.5 eV, was calculated by DV-$X_{\alpha}$ method, which is a sort of the first principle molecular orbital method and uses Hartre-Fock-Slater approximation. The $[Ti_{15}O_{56}]^{-52}$ cluster model was used for the calculation of bulk state and the $[OTi_{11}O_{34}]^{-24}$ model for the surface state calculation. After calculations, the energy level diagrams and the deformation electron density distribution map were compared in both models. As results, it was identified that the surface energy levels are found between the valence and conduction band of bulk $TiO_2$ on the surface area. The energy values of these surface-induced levels are lower than conduction band of bulk $TiO_2$ by 0.1 $\sim$ 1 eV. From this fact, it is expected that the surface energy levels act as donar levels in n-type semiconductor.
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