In order to produce more detailed and accurate information of river discharge and freshwater discharge, global high-resolution hydrodynamic model (CaMa-Flood) is applied to an operational land surface model of global seasonal forecast system. In addition, bias correction to grid runoff for the hydrodynamic model is attempted. CaMa-Flood is a river routing model that distributes runoff forcing from a land surface model to oceans or inland seas along continentalscale rivers, which can represent flood stage and river discharge explicitly. The runoff data generated by the land surface model are bias-corrected by using composite runoff data from UNH-GRDC. The impact of bias-correction on the runoff, which is spatially resolved on 0.5° grid, has been evaluated for 1991~2010. It is shown that bias-correction increases runoff by 30% on average over all continents, which is closer to UNH-GRDC. Two experiments with coupled CaMa-Flood are carried out to produce river discharge: one using this bias correction and the other not using. It is found that the experiment adapting bias correction exhibits significant increase of both river discharge over major rivers around the world and continental freshwater discharge into oceans (40% globally), which is closer to GRDC. These preliminary results indicate that the application of CaMa-Flood as well as bias-corrected runoff to the operational global seasonal forecast system is feasible to attain information of surface water cycle from a coupled suite of atmospheric, land surface, and hydrodynamic model.
Adaptive Design은 임상시험 도중에 얻어진 자료에 대해 중간분석을 실시한 결과에 따라 임상시험의 중요한 요소들을 변경할 수 있도록 하는 디자인이다. 이러한 시험디자인이 치료적 확증 임상시험에 사용되는 경우, 중간분석은 임상시험에 참여하지 않은 전문가들로 구성된 독립적인 기구에 의하여 수행되어야 하며, 그렇지 않은 경우 bias(삐뚤림)를 유발시킬 수 있음을 여러 국제 가이드라인을 인용하여 지적할 것이다. 국제 가이드라인들은 중간분석의 독립적인 수행을 위하여 Independent Data Monitoring Committee(독립적 자료모니터링 위원회)를 둘 것을 권고하고 있다.
This paper describes a highly accelerated life test (HALT, USPCBT) method for rapid qualification testing of STH PWB(Silver Through Hole Printed Wiring Boards). This method was carried out to be an alternative to the present time-consuming standard 1344 hours life testing(THB). The accelerated life test conditions were $121^{\circ}C$/95%R.H. at 50V bias and without bias. Their results are compared with those observed in the standard 1344 hours life test at $40^{\circ}C$/95%R.H. at 50V bias and without bias. The studies were focused on the samples time-to-failure as well as the associated conduction and failure mechanisms. The abrupt drop of insulation resistance is due to the absorption of water vapour. And the continuous drop of insulation resistance is due to the Ag migration. The ratios of time-to-failure of HALT(USPCBT) to THB were 25 and 11 at 50V bias and without bias respectively.
Firms often engage in manipulating online reviews as a promotional activity to influence consumers' evaluation on their products. With the prevalence of the promotional activities, consumers may notice and discount the reviews generated by the promotional activities. Discounting the firm-generating reviews may cause systematic measurement errors in the valence variable and lead to a negative bias when estimating the effect of consumers' organic reviews on demand. To correct the bias, this study proposes including product-specific bias-correction terms representing the proportion of extreme reviews in analysis. For illustration, the proposed method is applied to a demand model for data of movies released in South Korea. The results confirm a negative bias in the estimate of the valence sensitivity of demand. The negative bias potentially leads to an underestimation of the magnitude of the contagion effect through social interactions, a key component of evaluating the value of a satisfied consumer.
Runoff behaviors by five bias correction methods were analyzed, which were Change Factor methods using past observed and estimated data by the estimation scenario with average annual calibration factor (CF_Y) or with average monthly calibration factor (CF_M), Quantile Mapping methods using past observed and estimated data considering cumulative distribution function for entire estimated data period (QM_E) or for dry and rainy season (QM_P), and Integrated method of CF_M+QM_E(CQ). The peak flow by CF_M and QM_P were twice as large as the measured peak flow, it was concluded that QM_P method has large uncertainty in monthly runoff estimation since the maximum precipitation by QM_P provided much difference to the other methods. The CQ method provided the precipitation amount, distribution, and frequency of the smallest differences to the observed data, compared to the other four methods. And the CQ method provided the rainfall-runoff behavior corresponding to the carbon dioxide emission scenario of SRES A1B. Climate change scenario with bias correction still contained uncertainty in accurate climate data generation. Therefore it is required to consider the trend of observed precipitation and the characteristics of bias correction methods so that the generated precipitation can be used properly in water resource management plan establishment.
본 논문은 LCD driver IC의 전송선 당 데이터 전송률을 2배로 하기 위한 이중 저전압 차동신호 전송 (DLVDS) 회로를 제안한다. 제안된 회로에서는 2-비트 데이터를 하나의 송신기에서 입력 받고, 2-비트 데이터를 듀얼레벨을 갖는 차동신호로 전송한다. 따라서 기존의 저전압 차동신호 전송기법(LVDS)의 특징을 유지하면서 2-비트 데이터를 2개의 전송선을 통하여 전송할 수 있다. 제안된 송신기는 전류원 피드백 회로를 이용하여 출력의 공통모드 바이어스 흔들림을 보상했다. 그리하여 기존의 회로의 입력 바이어스와 기준 바이어스 전압 차이로 출력의 공통모드 바이어스 흔들림이 발생하는 문제가 해결되었다. 수신기에서는 디코드 회로를 통해 원래의 2-비트 입력 데이터를 복원할 수 있다. 제안된 회로는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계하였고, 시뮬레이션 결과 1-Gbps/2-line의 전송률을 갖고, 2.5V의 전원에서 35-mW의 전력소모를 나타냈다.
Generally, Global Climate Models (GCM) cannot be used directly due to their inherent error arising from over or under-estimation of climate variables compared to the observed data. Several bias correction methods have been devised to solve this problem. Most of the traditional bias correction methods are one dimensional as they bias correct the climate variables separately. One such method is the Quantile Mapping method which builds a transfer function based on the statistical differences between the GCM and observed variables. Laux et al. introduced a copula-based method that bias corrects simulated climate data by employing not one but two different climate variables simultaneously and essentially extends the traditional one dimensional method into two dimensions. but it has some limitations. This study uses objective functions to address specifically, the limitations of Laux's methods on the Quantile Mapping method. The objective functions used were the observed rank correlation function, the observed moment function and the observed likelihood function. To illustrate the performance of this method, it is applied to ten GCMs for 20 stations in South Korea. The marginal distributions used were the Weibull, Gamma, Lognormal, Logistic and the Gumbel distributions. The tested copula family include most Archimedean copula families. Five performance metrics are used to evaluate the efficiency of this method, the Mean Square Error, Root Mean Square Error, Kolmogorov-Smirnov test, Percent Bias, Nash-Sutcliffe Efficiency and the Kullback Leibler Divergence. The results showed a significant improvement of Laux's method especially when maximizing the observed rank correlation function and when maximizing a combination of the observed rank correlation and observed moments functions for all GCMs in the validation period.
스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
적응 정합장처리에서 어레이의 센서 수보다 부족한 신호단편 수로 표본 공분산행렬을 구성할 경우 행렬 계수의 부족으로 행렬의 역변환에 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 더하거나 고유분해와 같은 기법을 사용하나, 그 결과로 프로세서 출력에서는 바이어스가 발생된다. 본 논문은 고정음원에서 신호단편의 수에 따른 적응 프로세서 출력의 바이어스와 음원 위치 추정 결과를 고찰하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 첨가하는 방법으로 최소분산 기법을 사용하여 수치실험과 실측 자료를 분석하였다. 그 결과 센서 수보다 많은 신호단편을 사용하는 것이 바이어스가 적으며, 음원 위치 추정에서도 좋은 성능을 보였다.
In this study, the effect of threshold applied to the radar rain rate on the comparison of the radar and rain gauge rain rate was theoretically examined. The result derived was also evaluated theoretically, using the Bernoulli random field, and empirically, using Mt. Kwanak weather radar data. The results are summarized as follows. (1) In the application to the Bernoulli random field, it was found that the comparison of the radar and rain gauge rain rate with threshold does not introduce any systematic bias. (2) The same results could also be derived in the application to Mt Kwanak weather radar data. In all cases with several radar bin sizes and thresholds considered, the bias was estimated to be far less than 10% of the mean of the rain gauge rain rate. (3) However, in the comparison with threshold applied to both the radar and rain gauge rain rate, the bias was estimated to be higher than 20%. That is, the systematic bias was introduced. This result indicates that the comparison with threshold applied to both the radar and rain gauge rain rate should not be used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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