Park, Hye-Jin;Oh, Se-Heon;Wang, Jing;Zheng, Yun;Zhang, Hong-Xin;de Blok, W.J.G.
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.46
no.1
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pp.32.3-33
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2021
We present H I gas kinematics and star formation activities of NGC 6822, a dwarf galaxy located in the Local Volume at a distance of ~ 490 kpc. We perform profile decomposition of the line-of-sight velocity profiles of the high-resolution (42.4" × 12" spatial; 1.6 km/s spectral) H I data cube taken with the Australia Telescope Compact Array (ATCA). For this, we use a new tool, the so-called BAYGAUD (BAYesian GAUssian Decompositor) which is based on Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques, allowing us to decompose a line-of-sight velocity profile into an optimal number of Gaussian components in a quantitative manner. We classify the decomposed H I gas components of NGC 6822 into bulk-narrow, bulk-broad, and non_bulk with respect to their velocity and velocity dispersion. We correlate their gas surface densities with the surface star formation rates derived using both GALEX far-ultraviolet and WISE 22 micron data to examine the impact of gas turbulence caused by stellar feedback on the Kennicutt-Schmidt (K-S) law. The bulk-narrow component that resides within r25 is likely to follow the linear extension of the Kennicutt-Schmidt (K-S) law for molecular hydrogen (H2) at the low gas surface density regime where H I is not saturated.
Xin Zhou;Feng-Liang Zhang;Yoshinao Goi;Chul-Woo Kim
Smart Structures and Systems
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v.31
no.1
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pp.29-43
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2023
This study investigates the possibility of damage detection of a real bridge by means of a modal parameter-based finite element (FE) model update. Field moving vehicle experiments were conducted on an actual steel plate girder bridge. In the damage experiment, cracks were applied to the bridge to simulate damage states. A fast Bayesian FFT method was employed to identify and quantify uncertainties of the modal parameters then these modal parameters were used in the Bayesian model update. Material properties and boundary conditions are taken as uncertainties and updated in the model update process. Observations showed that although some differences existed in the results obtained from different model classes, the discrepancy between modal parameters of the FE model and those experimentally obtained was reduced after the model update process, and the updated parameters in the numerical model were indeed affected by the damage. The importance of boundary conditions in the model updating process is also observed. The capability of the MCMC model update method for application to the actual bridge structure is assessed, and the limitation of FE model update in damage detection of bridges using only modal parameters is observed.
Estimating genetic interaction effects in animal genomics would be one of the most challenging studies because the phenotypic variation for economically important traits might be largely explained by interaction effects among multiple nucleotide sequence variants under various environmental exposures. Genetic improvement of economic animals would be expected by understanding multi-locus genetic interaction effects associated with economic traits. Most analyses in animal breeding and genetics, however, have excluded the possibility of genetic interaction effects in their analytical models. This review discusses a historical estimation of the genetic interaction and difficulties in analyzing the interaction effects. Furthermore, two recently developed methods for assessing genetic interactions are introduced to animal genomics. One is the restricted partition method, as a nonparametric grouping-based approach, that iteratively utilizes grouping of genotypes with the smallest difference into a new group, and the other is the Bayesian method that draws inferences about the genetic interaction effects based on their marginal posterior distributions and attains the marginalization of the joint posterior distribution through Gibbs sampling as a Markov chain Monte Carlo. Further developing appropriate and efficient methods for assessing genetic interactions would be urgent to achieve accurate understanding of genetic architecture for complex traits of economic animals.
This paper proposes hidden-node aware grouping (HAG) algorithm to enhance the performance of institute of electrical and electronics engineers (IEEE) 802.15.4 networks when they undergo either severe collisions or frequent interferences by hidden nodes. According to the degree of measured collisions and interferences, HAG algorithm dynamically transforms IEEE 802.15.4 protocol between a contention algorithm and a contention-limited one. As a way to reduce the degree of contentions, it organizes nodes into some number of groups and assigns each group an exclusive per-group time slot during which only its member nodes compete to grab the channel. To eliminate harmful disruptions by hidden nodes, especially, it identifies hidden nodes by analyzing the received signal powers that each node reports and then places them into distinct groups. For load balancing, finally it flexibly adapts each per-group time according to the periodic average collision rate of each group. This paper also extends a conventional Markov chain model of IEEE 802.15.4 by including the deferment technique and a traffic source to more accurately evaluate the throughput of HAG algorithm under both saturated and unsaturated environments. This mathematical model and corresponding simulations predict with 6%discrepancy that HAG algorithm can improve the performance of the legacy IEEE 802.15.4 protocol, for example, even by 95% in a network that contains two hidden nodes, resulting in creation of three groups.
Three-level Skip-lot sampling plan split by two stages (Split2-SkSP0 is proposed by modifying multi-level skip-lot sampling plan proposed by Choi(1993), which has normal and terrace inspections on the first and the second stages, respectively. The plan is designed to work more higher level inspections when the quality of the submitted products are good, otherwise, return to the normal or the terrace inspection as fast as possible. Also, the formula of the operating characteristic function for the split skip-lot sampling plan is derived using the Markov chain approach. Also, operating characteristic properties of the proposed plans are studied and graphically compared with those of the multi-level skip-lot sampling plans.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.31
no.1
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pp.87-98
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2005
This research investigates economic-statistical characteristics of variable sampling size and interval (VSSI)$\bar{X}$charts under two assignable causes. A Markov chain approach is employed in order to calculate average run length (ARL) and average time to signal (ATS). Six transient states are derived by carefully defining the state. A steady state cost rate function is constructed based on Lorenzen and Vance(1986) model. The cost rate function is optimized with respect to six design parameters for designing the VSSI $\bar{X}$ charts. Computational experiments show that the VSSI $\bar{X}$ chart is superior to the Shewhart $\bar{X}$ chart in the economic-statistical sense, even under two assignable causes. A comparative study shows that the cost rate may increase up to almost 30% by overlooking the second cause. Critical input parameters are also derived from a sensitivity study and a few guideline graphs are provided for determining the design parameters.
In this paper, communication channels for the transmission of multimedia packets are modeled and evaluated. The multimedia packet traffic characterized by on-off and MMPP process for voice and data, respectively, dynamic channel allocation, queueing of data packets due to unavailability of channels and dropping of queued data packets over timeout, and guard channel for voice packets are modeled. The performance indices adopted in the evaluation of SRN model includes blocking and dropping probabilities. The SRN uses rewards concepts instead of the complicate numerical analysis required for the Markov chain. It is shown that our SRN modeling techniques provide an easier way to carry out performance analysis.
Microsatellite DNA markers were used to investigate the genetic diversity and population structure of Pacific abalone Haliotis discus hannai collected from six locations (Uljin, Ulsan, Daechon, Taean, Wando, and Yosu) where hatchery-produced abalone have been released intensively. There was no distinguishable difference in the observed and expected heterozygosities between the six populations and a cultured population. However, there was a difference in the number of alleles per locus: 12.8 for the cultured population and 13.8 to 15.8 for the six populations. The proportion of stocked abalone ranged from 41.1 to 92.7% for wild-caught populations with a decreasing tendency of alleles per locus for an increasing proportion of stocked abalone. A departure from Hardy-Weinberg equilibrium (HWE) assessed using the Markov chain procedure (P<0.05) was observed in the six populations and cultured population at loci Hdh145 and Hdh5l2. The pairwise Fst test (P<0.05) showed a significant difference between the Uljin and Ulsan populations and four remaining populations (Wando, Daechon, Yosu, and the cultured population), among which the Wando population differed less than the other three populations (Daechon, Yosu, and the cultured population).
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.2
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pp.131-157
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2018
We propose a robust event date model to estimate the date of a target event by a combination of individual dates obtained from archaeological artifacts assumed to be contemporaneous. These dates are affected by errors of different types: laboratory and calibration curve errors, irreducible errors related to contaminations, and taphonomic disturbances, hence the possible presence of outliers. Modeling based on a hierarchical Bayesian statistical approach provides a simple way to automatically penalize outlying data without having to remove them from the dataset. Prior information on individual irreducible errors is introduced using a uniform shrinkage density with minimal assumptions about Bayesian parameters. We show that the event date model is more robust than models implemented in BCal or OxCal, although it generally yields less precise credibility intervals. The model is extended in the case of stratigraphic sequences that involve several events with temporal order constraints (relative dating), or with duration, hiatus constraints. Calculations are based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) numerical techniques and can be performed using ChronoModel software which is freeware, open source and cross-platform. Features of the software are presented in Vibet et al. (ChronoModel v1.5 user's manual, 2016). We finally compare our prior on event dates implemented in the ChronoModel with the prior in BCal and OxCal which involves supplementary parameters defined as boundaries to phases or sequences.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.289-294
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2008
어떤 자연언어 문서가 전달하려는 의미는 그 텍스트의 성격에 따라 아주 명확할 수도(예: 뉴스 문서), 아주 불분명할 수도 있다(예: 시). 이 연구는 이러한 '의미의 명확성(semantic transparency)'을 정량적으로 측정할 수 있다고 가정하고, 이 의미의 명확성을 판단하는 데에 단어들의 연쇄(word association)의 확률통계적 성질들이 어떻게 기능하는지에 대해 논한다. 이를 위해 특정 단어가 연쇄체를 형성하면서 발생하는 neighboring frequency와 degeneracy를 중심으로 Markov chain Monte Carlo scheme을 적용하여 의미망('Semantic Hypernetwork')으로 학습시킨 후 문서의 구성 단어들과 그 집합들 간의 연결 상태를 파악하였다. 우리는 의미적으로 그 표상이 분명하게 나뉘는 문서들(뉴스와 시)을 대상으로 이 모델이 어떻게 이들의 의미적 명확성을 분류하는지 분석하였다. Neighboring frequency와 degeneracy, 이 두 속성이 언어구조에서의 의미망 기억과 학습 탐색 기제에 유의한 기질로서 제안될 수 있다. 본 연구의 주요 결과로 1) 텍스트의 의미론적 투명성을 구별하는 통계적 증거와, 2) 문서의 의미구조에 대한 새로운 기질 발견, 3) 기존의 문서의 카테고리 별 분류와는 다른 방식의 분류 방식 제안을 들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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