This paper suggests a new diagnostic measure and a stopping rule for detecting influential observations in multiple discriminant analysis (MDA). It is developed from a Bayesian point of view using a default Bayes factor obtained from the fractional Bayes factor methodology. The Bayes factor is taken as a discriminatory information in MDA. It is shown that the effect of an observation over the discriminatory information is fully explained by the diagnostic measure. Based on the measure, we suggest a stopping rule for detecting influential observations in a given training sample. As a tool for interpreting the measure a graphical method is sued. Performance of the method is used. Performance of the method is examined through two illustrative examples.
This paper suggests a new diagnostic measure for detecting influential observations in two group linear discriminant analysis(LDA). It is developed from an information theoretic point of view using the minimum discrimination information(MDI) methodology. MDI estimator of symmetric divergence by Kullback(l967) is taken as a measure of the power of discrimination in LDA. It is shown that the effect of an observation over the power of discrimination is fully explained by the diagnostic measure. Asymptotic distribution of the proposed measure is derived as a function of independent chi-squared and standard normal variables. By means of the distributions, a couple of methods are suggested for detecting the influential observations in LDA. Performance of the suggested methods are examined through a simulation study.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.14
no.4
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pp.139-150
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2012
This study aims to understand the importance of stage costumes, examine and analyze their theoretical ideas in order to propose new designs and support the studies and advances of stage costumes in play. The writer operated and produced the costume designs of Shakespeare's play, Measure for Measure as a costume director, which was played on September 16 to 17, 2011 at the Haneul Theater in the National Theater of Korea and on September 3, 2011 at the Jinnam Munye Theater. The study was followed by 1. Proposing a new modern point of view of the design of the traditional dresses in 16th to 17th centuries. 2. Expressing a symbolism based on personality, role and nature of characters in the play by a creative and modern image of the dress in color, line, and silhouette, which are basic factors of a clothes design.
Function point model is the international standard method to measure the software size which is one of the most important factors to determine the software development cost. Function point model can successfully be applied only when the detailed specification of users' requirements is available. In the domestic public sector, however, the budgeting for software projects is carried out before the requirements of softwares ere specified in detail. Therefore, an efficient function point estimation method is required to apply function point model at the early stage of software development projects. The purpose of this paper is to compare various function point estimation methods and analyse their accuracies in domestic software projects. We consider four methods : NESMA model, ISBSG model, the simplified function point model and the backfiring method. The methods are applied to about one hundred of domestic projects, and their estimation errors are compared. The results can used as a criterion to select an adequate estimation model for function point counts.
Goltz, Mark N.;Kim, Seh-Jong;Yoon, Hyouk;Park, Jun-Boum
Environmental Engineering Research
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v.12
no.4
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pp.176-193
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2007
The ability to measure groundwater contaminant flux is increasingly being recognized as crucial in order to prioritize contaminated site cleanups, estimate the efficiency of remediation technologies, measure rates of natural attenuation, and apply proper source terms to model groundwater contaminant transport. Recently, a number of methods have been developed and subsequently applied to measure contaminant mass flux in groundwater in the field. Flux measurement methods can be categorized as either point methods or integral methods. As the name suggests, point methods measure flux at a specific point or points in the subsurface. To increase confidence in the accuracy of the measurement, it is necessary to increase the number of points (and therefore, the cost) of the sampling network. Integral methods avoid this disadvantage by using pumping wells to interrogate large volumes of the subsurface. Unfortunately, integral methods are expensive because they require that large volumes of contaminated water be extracted and managed. Recent work has investigated the development of an integral method that does not require extraction of contaminated water from the subsurface. We begin with a review of the significance and importance of measuring groundwater contaminant mass flux. We then review groundwater contaminant flux measurement methods that are either currently in use or under development. Finally, we conclude with a qualitative comparison of the various flux measurement methods.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.7
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pp.1130-1136
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2015
Most equipments which are used to measure the switching power of the turnout depend on imports. As the data is limited to the measurements of the switching power, it is said that the equipment is insufficient to check the errors of the turnout and the electrical point machine, and set up the data for operating and maintenance. We studied not only measurements of the switching power of all turnout being used in domestic but also the development of the turnout performance total analysis equipment which can measure switching time, voltage, and current etc. at the same time. Considering that switching power of the turnout is the most basic element to check the irregularities of the turnout, in this paper, we analyzed the irregularities of the turnout through correlation between switching power of the turnout, voltage, and current of the electrical point machine. Also we performed test in commercial railway line where the turnout of MJ81 type and NS type was installed. And it is said that the test results can be used as basic technologies for ICT based real-time diagnosis and monitoring of the turnout.
Purpose: This study tries to analyze the differences of memory performance and the metamemory of the elderly women according to degree of depression. And also it attempts to find the correlations among the sub-concepts of metamemory which have close relationships to the memory performance followed by the depression. Methods: The subjects of this study are 60 the elderly women who are older than sixty years in Busan city, Korea. We use the MIA(Dixon, et al., 1988) to measure metamemory and measure the memory performances such as the immeadiate word recall, the delayed word recall, the word recognition task, and face recognition. Results: 1. The average point of deprssed elderly womens' metamemory was significantly lower than non-depressed womens' point(t=10.86 p<.0017). Looking into subconcept of metamemory, depressed elderly womens' strategy, capacity, change, achievement point were significantly lower than non-depressed women. 2. In terms of immediate word recall and delayed word recall performances, depressed elderly women are significantly lower than non-depressed elderly women. 3. The degree of depressed elderly womens' metamemory(strategy, achievement, change, capacity) has significant correlations with immediate word recall performances. Conclusion: Metamemory has close relationship with the memory performance of elderly women. And also depressed elderly's sub-concepts of metamemory which have influences on their memory performance are different from non-depressed elderly's sub-concepts. Therefore, when we try to develop some programs to prevent memory decrease of elderly women, we should take these point into consideration.
There are various reasons for missing values when collecting data. Missing values have some influence on the analysis and results; consequently, various methods of processing missing values have been studied to solve the problem. It is thought that the later point of view may be affected by the initial time point value in the repeated measurement data. However, in the existing method, there was no method for the imputation of missing values using this concept. Therefore, we proposed a new missing value imputation method in this study using clustering in initial time point of the repeated measurement data and the measure of property proposed by Kim and Kim (The Korean Communications in Statistics, 30, 463-473, 2017). We also applied the Monte Carlo simulations to compare the performance of the established method and suggested methods in repeated measurement data.
This paper presents an autonomous detection and aiming point computation of a battle tank by using RGB images. Maximally stable extremal regions algorithm was implemented to find features of the tank, which are matched with images extracted from streaming video to figure out the region of interest where the tank is present. The median filter was applied to remove noises in the region of interest and decrease camouflage effects of the tank. For the tank segmentation, k-mean clustering was used to autonomously distinguish the tank from its background. Also, both erosion and dilation algorithms of morphology techniques were applied to extract the tank shape without noises and generate the binary image with 1 for the tank and 0 for the background. After that, Sobel's edge detection was used to measure the outline of the tank by which the aiming point at the center of the tank was calculated. For performance measurement, accuracy, precision, recall, and F-measure were analyzed by confusion matrix, resulting in 91.6%, 90.4%, 85.8%, and 88.1%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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