• International Journal of Reliability and Applications
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• 제7권1호
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• pp.27-39
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• 2006

Many real world cases in material failure analysis do not follow perfectly the normal distribution. Forcing of the normality assumption may lead to inaccurate predictions and poor product quality. We examine the failure process of the internal bond (IB or tensile strength) of medium density fiberboard (MDF). We propose a forced censoring technique that closer fits the lower tails of strength distributions and better estimates extremely smaller percentiles, which may be valuable to continuous quality improvement initiatives. Further analyses are performed to build an accelerated common-shaped Weibull model for different product types using the $JMP^{(R)}$ Survival and Reliability platform. In this paper, a forced censoring technique is implemented for the first time as a software module, using $JMP^{(R)}$ Scripting Language (JSL) to expedite data processing, which is crucial for real-time manufacturing settings. Also, we use JSL to automate the task of fitting an accelerated Weibull model and testing model homogeneity in the shape parameter. Finally, a package script is written to readily provide field engineers customized reporting for model visualization, parameter estimation, and percentile forecasting. Our approach may be more accurate for product conformance evaluation, plus help reduce the cost of destructive testing and data management due to reduced frequency of testing. It may also be valuable for preventing field failure and improved product safety even when destructive testing is not reduced by yielding higher precision intervals at the same confidence level.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.715-725
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• 2014

본 연구는 분위수회귀분석을 이용하여 한국의 세대 간 경제적 이동성을 분석한다. 분석에는 1998년부터 2008년까지의 한국노동패널조사 (KLIPS) 자료가 이용되었다. 분석결과, (1) 부모 소득영향력은 자녀소득의 조건부분포의 하위 분위수에서는 상대적으로 작고 상위 분위수로 갈수록 더 커지는 것으로 나타났다. 이것은 자녀소득 분포의 상위분위수로 갈수록 세대 간 경제적 이동성은 떨어지며 가구별 경제적 신분이 세대에 걸쳐 고착될 가능성이 높아지는 것을 의미한다. (2) 한편 교육효과를 제어하면 이러한 부모 소득 영향력은 감소하였다. (3) 대학교육 효과는 소득분포의 상위 분위수로 갈수록 더 높아져서 자녀의 대학교육이 세대 간에 소득이 이전되는 중요한 통로인 것으로 나타났다. (4) 마지막으로 분위수회귀분석결과로부터 자녀소득의 조건부분포를 비모수적으로 추정하고 추정된 곡선 그림을 이용하여 추가적인 시각적 특징들을 도출하였다.

• 환경정책연구
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• 제9권4호
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• pp.53-76
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• 2010

본 논문은 제주와 강원을 제외한 전국을 5개의 광역 경제권으로 구분하여, 권역별로 이산화탄소 배출량에 대한 환경 쿠즈네츠 곡선을 추정 비교하고 그 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 1990 - 2007년에 걸쳐 5개 광역경제권의 이산화탄소 배출량에 대한 패널자료를 구축하였다. 슈어(Seemingly Unrelated Regression, SUR)모형을 통해 권역 간 밀접한 상호의존성을 고려하였으며, 에너지원의 가격지수와 인구밀도 등을 추가적인 설명변수로 고려하였다. 그 결과 5권역 모두에서 이산화탄소 배출에 대한 환경 쿠즈네츠 곡선의 존재를 상당히 일관되게 확인할 수 있었으나, 그 소득 전환점들은 1,370만 원에서 2,115만 원 사이에 놓여 있는 것으로 계산되어 권역별 차이가 어느 정도 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 권역별 차이는 이산화탄소 배출량 감축과 관련된 정책의 더욱 효과적인 추진을 위해 적절히 고려될 필요가 있다. 아울러 에너지원의 가격 상승은 대체로 일인당 이산화탄소의 배출량을 줄이는 데 기여하였으며, 반면에 인구밀도의 증가는 대체로 일인당 이산화탄소 배출량을 증가시키는 것으로 나타나고 있다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권1호
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• pp.99-108
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• 1998

Intraperitoneal administration of radioisotopes is suggested to treat the metastatic ovarian cancer in the peritoneal cavity. Administering beta-emitting radioisotopes into the peritoneal cavity allows the maximum energy delivery to the cancerous cells of the peritoneal wall surface while sparing the normal cells located in deep site of the peritoneal wall. In this study, dose estimates of the peritoneal wall are provided to be used for prescribing the amount of $^{166}Ho$-chitosan complex administered. The $^{166}Ho$-chitosan complex diffused in the peritoneal fluid may attach to the peritoneal wall surface. The attachment fraction of $^{166}Ho$-chitosan complex to the peritoneal wall surface is obtained by simulating the ascites with Fischer rats. Both volume source in the peritoneal fluid and the surface source over the peritoneal wall surface are counted for the contribution to the peritoneal wall dose. The Monte Carlo code EGS4 is used to simulate the energy transfer of the beta particles emitted from $^{166}Ho$. A plane geometrical model of semi-infinite volume describes the peritoneal cavity and the peritoneal wall. A semi-infinite plane of $10{\mu}m$ in thickness at every 1 mm of depth in the peritoneal wall is taken as the target in dose estimation. Greater than 98 percents of attachment fraction has been observed from the experiments with Fischer rats. Given $1.3{\mu}Ci/cm^2$ and $2.4{\mu}Ci/ml$ of uniform activity density, absorbed dose is 123 Gy, 8.59 Gy, 3.00 Gy, 1.03 Gy, and .327 Gy at 0 mm, 1 mm, 2 mm, 3 mm, and 4 mm in depth to the peritoneal wall, respectively.

• Geomechanics and Engineering
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• 제6권4호
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• pp.359-376
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• 2014

Thermal conductivity of ground has a great influence on the performance of Ground Heat Exchangers (GHEs). In general, the ground thermal conductivity significantly depends on the density (or porosity) and the moisture content since they are decisive factors that determine the interface area between soil particles which is available for heat transfer. In this study, a large number of thermal conductivity experiments were conducted for soils of varying porosity and moisture content, and a database of thermal properties for the weathered granite soils was set up. Based on the database, a 3D Curved Surface Model and an Artificial Neural Network Model (ANNM) were proposed for estimating the thermal conductivity. The new models were validated by comparing predictions by the models with new thermal conductivity data, which had not been used in developing the models. As for the 3D CSM, the normalized average values of training and test data were 1.079 and 1.061 with variations of 0.158 and 0.148, respectively. The predictions became somewhat unreliable in a low range of thermal conductivity values in considering the distribution pattern. As for the ANNM, the 'Logsig-Tansig' transfer function combination with nine neurons gave the most accurate estimates. The normalized average values of training data and test data were 1.006 and 0.954 with variations of 0.026 and 0.098, respectively. It can be concluded that the ANNM gives much better results than the 3D CSM.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.94-99
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• 1999

성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.651-657
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• 2018

IEEE 802.11 무선랜은 20MHz부터 160MHz의 전송 대역폭을 지원한다. 일반적으로 전송 시 대역폭이 증가함에 따라 전송속도가 증가하지만, 동시에 단위 주파수당 전송파워가 낮아져 오류율이 증가하고 재전송을 유발할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 현상이 전송 에너지 소비에 미치는 영향을 분석하기 위한 수학적 모델링을 수행한다. 그리고, 이를 바탕으로 전송 대역폭을 결정하는 기법을 제시한다. 제시된 기법은 기존 전송 결과를 기반으로 대역폭별 오류율을 추정하고 이를 바탕으로 대역폭별 에너지 소비 테이블을 업데이트 후 이들 간의 비교를 통해 최적 대역폭을 결정한다. VoIP 트래픽을 가정한 시뮬레이션을 통해 다양한 환경에서 제안한 기법의 에너지 소비 성능을 평가한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.533-540
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• 2014

차세대 공항 서비스를 위하여 고객의 연령 정보를 인식하는 스마트 디지털 사이니지를 제안한다. 제안된 시스템은 고객의 얼굴을 검출하고 연령대를 베이지안 분류기법을 이용하여 추정하여 맞춤형 정보를 디스플레이 함으로서 고객의 만족도를 향상시키도록 설계되었다. 연령대 인식은 카메라를 이용하여 고객의 얼굴 영상을 획득한 뒤, 얼굴의 주름을 계산하고 베이지안 분류기를 이용하여 연령대를 추정한다. 개발된 연령대 인식기반 스마트 디지털 사이니지는 영상시스템 평가용 FERET 얼굴 데이터베이스를 이용하여 성능을 검증하였다. 연령추정 스마트 디지털 사이니지는 다양한 연령대의 공항고객에게 맞춤형 광고를 제시함으로서 광고 효율을 개선하여 공항 고객의 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제18권8호
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• pp.1088-1097
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• 2005

Main objectives of this study were to investigate accuracy, bias and power of linear and threshold model segregation analysis methods for detection of major genes in categorical traits in farm animals. Maximum Likelihood Linear Model (MLLM), Bayesian Linear Model (BALM) and Bayesian Threshold Model (BATM) were applied to simulated data on normal, categorical and binary scales as well as to disease data in pigs. Simulated data on the underlying normally distributed liability (NDL) were used to create categorical and binary data. MLLM method was applied to data on all scales (Normal, categorical and binary) and BATM method was developed and applied only to binary data. The MLLM analyses underestimated parameters for binary as well as categorical traits compared to normal traits; with the bias being very severe for binary traits. The accuracy of major gene and polygene parameter estimates was also very low for binary data compared with those for categorical data; the later gave results similar to normal data. When disease incidence (on binary scale) is close to 50%, segregation analysis has more accuracy and lesser bias, compared to diseases with rare incidences. NDL data were always better than categorical data. Under the MLLM method, the test statistics for categorical and binary data were consistently unusually very high (while the opposite is expected due to loss of information in categorical data), indicating high false discovery rates of major genes if linear models are applied to categorical traits. With Bayesian segregation analysis, 95% highest probability density regions of major gene variances were checked if they included the value of zero (boundary parameter); by nature of this difference between likelihood and Bayesian approaches, the Bayesian methods are likely to be more reliable for categorical data. The BATM segregation analysis of binary data also showed a significant advantage over MLLM in terms of higher accuracy. Based on the results, threshold models are recommended when the trait distributions are discontinuous. Further, segregation analysis could be used in an initial scan of the data for evidence of major genes before embarking on molecular genome mapping.

• 감성과학
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• 제17권2호
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• pp.63-76
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• 2014

대부분의 인지적 과제에서 관찰되는 반응시간 자료의 분포는 정적으로 편포되어 나타남에도 불구하고, 반응시간을 종속측정치로 하는 대다수의 연구들은 표본 평균에 근거한 집중경향치 분석에 의존한다. 본 연구에서는 반응시간 자료의 분포특성에 분석의 초점을 맞추어 실험적 처치의 효과를 구체적으로 추론하는 방법을 소개하였다. 평균 반응시간의 변화는 그 분포상 가우시안 및 지수 분포가 혼합된 형태로 나타난다고 가정할 수 있으며, 최대우도 추정법에 근거한 ex-Gaussian 모형 검증을 통해 반응시간 분포 특성을 수치화된 파라미터로 산출하고 확률밀도함수를 구현할 수 있다. 분석 사례를 위해 두 가지 고전적 시각탐색과제에서 얻어진 반응시간 자료를 사용하였으며, ex-Gaussian 함수를 통해 탐색배열의 항목개수의 증가가 초래하는 평균 반응시간의 지연효과에 대한 해석을 시도하였다. 수리적 모형을 통한 반응시간 분포 분석은 고전적 집중경향치 분석의 한계를 넘어 반응시간을 활용한 다양한 이론 및 개인차 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.