The purpose of statistical analyses of array-CGH experiment data is to divide the whole genome into regions of equal copy number, to quantify the copy number in each region and finally to evaluate its significance of being different from two. Several statistical procedures have been proposed which include the circular binary segmentation, and a Gaussian based local regression for detecting break points (GLAD) by estimating a piecewise constant function. We propose in this note a penalized spline regression and its simultaneous confidence band(SCB) approach to evaluate the statistical significance of regions of genetic gain/loss. The region of which the simultaneous confidence band stays above 0 or below 0 can be considered as a region of genetic gain or loss. We compare the performance of the SCB procedure with GLAD and hidden Markov model approaches through a simulation study in which the data were generated from AR(1) and AR(2) models to reflect spatial dependence of the array-CGH data in addition to the independence model. We found that the SCB method is more sensitive in detecting the low level copy number alterations.
In this paper I discuss a method of constructing the confidence region for the logistic response surface model. The construction involves a, pp.ication of a general fitting procedure because the log odds is linear in its parameters. Estimation of parameters of the logistic response surface model can be accomplished by maximum likelihood, although this requires iterative computational method. Using the asymptotic results, asymptotic covariance of the estimators can be obtained. This can be used in the construction of confidence regions for the parameters and for the logistic response surface model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.239-239
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2015
This study presents a bivariate extension of the goodness-of-fit measure for regional frequency distributions developed by Hosking and Wallis [1993] for use with the method of L-moments. Utilising the approximate joint normal distribution of the regional L-skewness and L-kurtosis, a graphical representation of the confidence region on the L-moment diagram can be constructed as an ellipsoid. Candidate distributions can then be accepted where the corresponding the oretical relationship between the L-skewness and L-kurtosis intersects the confidence region, and the chosen distribution would be the one that minimises the Mahalanobis distance measure. Based on a set of Monte Carlo simulations it is demonstrated that the new bivariate measure generally selects the true population distribution more frequently than the original method. An R-code implementation of the method is available for download free-of-charge from the GitHub code depository and will be demonstrated on a case study of annual maximum series of peak flow data from a homogeneous region in Italy.
The exemplar-based inpainting model is widely used to remove objects from natural images and to restore a damaged region. This paper presents a method which improves the performance of the conventional exemplar-based inpainting model by modifying three major parts in the model: data term, confidence term and patch selection. While the conventional data term is calculated using the local gradient, the proposed method uses 16 compass masks to get the global gradient to make the method robust to noise. To overcome the problem that the confidence term gets negligible in the inside of the eliminated region, a method is proposed which makes the confidence term decrease slowly in the eliminated region. The patch selection procedure is modified so that the closer patch has higher weight. Experiments showed that the proposed method produced more natural images and lower reconstruction error than the conventional exemplar-based inpainting.
The active learning surrogate model based on adaptive sampling strategy is increasingly popular in reliability analysis. However, most of the existing sampling strategies adopt the trial and error method to determine the size of the Monte Carlo (MC) candidate sample pool which satisfies the requirement of variation coefficient of failure probability. It will lead to a reduction in the calculation efficiency of reliability analysis. To avoid this defect, a new method for determining the optimal size of the MC candidate sample pool is proposed, and a new structural reliability analysis method combining polynomial chaos-based Kriging model (PC-Kriging) with adaptive sampling region is also proposed (PCK-ASR). Firstly, based on the lower limit of the confidence interval, a new method for estimating the optimal size of the MC candidate sample pool is proposed. Secondly, based on the upper limit of the confidence interval, an adaptive sampling region strategy similar to the radial centralized sampling method is developed. Then, the k-means++ clustering technique and the learning function LIF are used to complete the adaptive design of experiments (DoE). Finally, the effectiveness and accuracy of the PCK-ASR method are verified by three numerical examples and one practical engineering example.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.1
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pp.25-28
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2011
In this paper, we study some properties of condition for fuzzy data, agrement index by ratio of area and the uniformly most powerful fuzzy test of hypothesis. Also, we suggest a confidence bound for uniformly most powerful fuzzy test. For illustration, we take the most powerful critical fuzzy region from exponential distribution by likelihood ratio and test the hypothesis of ${\chi}^2$-distribution by agreement index.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.7
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pp.43-49
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1999
Multi-target tracking system is defined as tracking several targets simultaneously. Data association is needed for tracking a among the measurements of several targets. In this paper, a method based on the confidence region of predicted target position is proposed. The simulation results and the application results in multi-target tracking systems show the superior properties of the proposed method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1109-1116
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2023
Object tracking is used to track a goal in a video sequence by using coordinate information provided as annotation in the first frame of the video. In this paper, we propose a tracking algorithm that combines deep features and region inference modules to improve object tracking accuracy. In order to obtain sufficient object information, a convolution neural network was designed with a Siamese network structure. For object region inference, the region proposal network and overlapping confidence module were applied and used for tracking. The performance of the proposed tracking algorithm was evaluated using the Object Tracking Benchmark dataset, and it achieved 69.1% in the Success index and 89.3% in the Precision Metrics.
The Asia-Pacific Region has emerged as a arena of geopolitical competition between the U.S. and China. The Obama administration of the U.S. had laid out the concept of rebalancing strategy toward the region, concentrating its 60 percent of Naval Forces to the region till 2020 and consolidating its network of allies and partners. Whereas Chinese leader Xi Jinping also put forward the concept of new type of major power relations concerning its relations with the U.S. and a concept of 'the Asian Community of Common Destiny' aiming at a more intensified mutual relation among countries in the region. In doing so, Asia-Pacific region gradually became the arena where mutual competition and cooperation between the U.S. and China has crossfired. As a close ally to the U.S. and a partner to Japan, South Korea should develop trilateral naval cooperation by holding joint naval drill with the aim of humanitarian support and disaster relief. At the same time, Seoul also should make efforts to proceed mutual confidence building with Beijing by deepening military-to-military cooperation. These policy options will be helpful to enhance Seoul's security posture in the region.
PURPOSES : The lane width of the domestic highway is 3.5 ~ 3.6m and it has been designed nationwide. However, the distribution of the average vehicle widths, rearview mirror widths and lateral wheel paths by region appear different. Then, lane spare widths may differ by region followingly. Thus, the flexible design of freeway lane widths is required. METHODS : The methodologies of this paper are as follows. First, vehicle widths rearview mirror widths lateral wheel paths of vehicles driven four national expressways were measured. Second, lane spare widths by vehicle widths were calculated. Third, lane spare widths reflecting rearview mirror widths were calculated by using interval estimation. Additionally, lane spare widths reflecting vehicles lateral wheel paths were calculated. RESULTS : The results of this paper are as follows. First, lane spare widths by vehicle widths ranges 0.83 to 0.95m. Second, lane spare widths reflecting rearview mirror widths ranges 0.518 to 0.747m at the confidence interval 95%. Third, lane spare widths reflecting vehicles' lateral wheel paths ranges -0.022 to 0.322m at the curved sections and the confidence interval 95%. CONCLUSIONS : It may be concluded that the present lane spare widths are relatively narrow at the curved section. Thus, there is a need to consider expanded lane widths at the curved sections. Additionally, there is a need to consider flexible design of lane widths by various conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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