In this paper, an adaptive MEMD based modal identification technique for linear time-invariant systems is proposed employing multiple vibration measurements. Traditional empirical mode decomposition (EMD) suffers from mode-mixing during sifting operations to identify intrinsic mode functions (IMF). MEMD performs better in this context as it considers multi-channel data and projects them into a n-dimensional hypercube to evaluate the IMFs. Using this technique, modal parameters of the structural system are identified. It is observed that MEMD has superior performance compared to its traditional counterpart. However, it still suffers from mild mode-mixing in higher modes where the energy contents are low. To avoid this problem, an adaptive filtering scheme is proposed to decompose the interfering modes. The Proposed modified scheme is then applied to vibrations of a reinforced concrete road bridge. Results presented in this study show that the proposed MEMD based approach coupled with the filtering technique can effectively identify the parameters of the dominant modes present in the structural response with a significant level of accuracy.
Objectives : This study intended to figure out illegal treatment by unlicensed person in dental area and factors, which were considered as user's position on the basis of the local community investigation of health conditions in chungbuk provinces in 2008. Methods : This study used chi-square test and complex sample design of multi-variate logistic regression analysis to question 12,443 peoples who have experience on illegal dental treatment. Results : Multi-variate logistic regression analysis results showed that factors having related to illegal dental treatment are sex, age, education standards, subjective awareness of oral health condition, drinking experience of lifetime, unmet need of dental treatment, chewing difficulty, use of dentures, experience of scaling and the use of interdental care instrument. Conclusions : As a result of this study, in order to root out illegal dental treatment, we need to expand the breadth of health insurance coverage so that it can reduce the burden of dental expenses. Moreover, we need to set out health service of public oral health to inform the importances of maintaining good oral health and the problems of illegal dental treatment by unlicensed person.
Juhyoung Sung;Kiwon Kwon;Kyoungwon Park;Byoungchul Song
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.4
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pp.121-130
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2024
As internet and communication technology (ICT) is improved exponentially, types and amount of available data also increase. Even though data analysis including statistics is significant to utilize this large amount of data, there are inevitable limits to process various and complex data in general way. Meanwhile, there are many attempts to apply machine learning (ML) in various fields to solve the problems according to the enhancement in computational performance and increase in demands for autonomous systems. Especially, data processing for the model input and designing the model to solve the objective function are critical to achieve the model performance. Data processing methods according to the type and property have been presented through many studies and the performance of ML highly varies depending on the methods. Nevertheless, there are difficulties in deciding which data processing method for data analysis since the types and characteristics of data have become more diverse. Specifically, multi-variate data processing is essential for solving non-linear problem based on ML. In this paper, we present a multi-variate tabular data processing scheme for ML-aided data analysis by using Titanic dataset from Kaggle including various kinds of data. We present the methods like input variable filtering applying statistical analysis and normalization according to the data property. In addition, we analyze the data structure using visualization. Lastly, we design an ML model and train the model by applying the proposed multi-variate data process. After that, we analyze the passenger's survival prediction performance of the trained model. We expect that the proposed multi-variate data processing and visualization can be extended to various environments for ML based analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.4
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pp.899-911
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2005
This paper conducts an explanatory analysis of the web sphere produced by National Assemblymen in South Korea, using some statistical methods. First, some descriptive metrics were employed. Next, the traditional methods of multi-variate analyses, multidimensional scaling and corresponding analysis, were applied to the data. Finally, cross-sectional data were compared to examine a change over time.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.52
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pp.241-246
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1999
In this study, to specify an evaluation of human sensibility, the types of color, intensity of illuminations and lights consisting work environmental condition are decided, and image data from examining the change of human sensibility followed by changes of the above three conditions are obtained. Using the factor analysis and quantification theory in multi-variate analysis type of Sensibility Ergonomics, determinating the structure of factors, specifying the relations of environmental conditions and factors can be done so that the structure of image on human sensibility space with the change of environmental conditions is analyzed.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.7
no.4
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pp.115-120
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2008
The fatalities of pedestrian accounted for about 40.0% of all fatalities in Korea (2005 year). In pedestrian involved accident, the most important data to inspect accident is throw distance of pedestrian. The throw distance of pedestrian can be influenced by many variables, such as vehicular frontal shape, vehicular impact speed, the offset of impact point, the height of pedestrian, and road condition. The trajectory of pedestrian after collision can be influenced by vehicular frontal shape classified into sedan type, box type, SUV type and van type. Many studies have been done about pedestrian accident with passenger car model and bus model for simple factors. But the study of pedestrian accident by van type vehicle was much insufficient, and even that the influence of multiple factors such as the offset of impact point was neglected. In this paper, a series of pedestrian kinetic simulation were conducted to inspect relationship between throw distance and multiple factors with using PC-CRASH s/w, a kinetic analysis program for a traffic accident for van type. By based on the simulation results, multi-variate regression was conducted, and regression equation was presented.
Precipitation simulation for making the data size larger is an important task for hydrologic analysis. The simulation can be divided into two major categories which are the parametric and nonparametric methods. Also, precipitation simulation depends on time intervals such as daily or hourly rainfall simulations. So far, Markov model is the most favored method for daily precipitation simulation. However, most models are consist of state transition probability by using the homogeneous Markov chain model. In order to make a state vector, the small size of data brings difficulties, and also the assumption of homogeneousness among the state vector in a month causes problems. In other words, the process of daily precipitation mechanism is nonstationary. In order to overcome these problems, this paper focused on the nonparametric method by using uni-variate and multi-variate when simulating a precipitation instead of currently used parametric method.
This paper describes dynamics analysis of a small training boat and a new type of ship's autopilot not only to keep her course but also to reduce her roll motion. Firstly, statistical analysis through multi-variate auto regressive model is carried out using the real data collected from the sea trial on an actual small training boat Sazanami after the navigational system of the boat was upgraded. It is shown that the roll motion is strongly influenced by the rudder motion and it is suggested that there is a possibility of reducing the roll motion by controlling the rudder order properly. Based on this observation, a new type of ship's autopilot that takes the roll motion into account is designed using the muti-variate modern control theory. Lastly, digital simulations by white noise are carried out in order to evaluate the proposed system and a typical result is demonstrated. As results of simulations, the proposed autopilot had good performance compared with the original data.
The objectives of this study are to analyze the characteristics of multi-cultural families in rural areas and to classify their types by applying multi-variate techniques and cluster analyses. Data for the study were obtained by a surveying 120 married migrant females in rural areas of Chungchengnam-do, South Korea. By utilizing the factor analysis to analyze the characteristics of multi-cultural families, 16 basic variables related to these female subjects were categorized into 6 factors: 'marriage length and age', 'language skill of migrant female', 'language skill of husband', 'family satisfaction', 'income and education', and 'general living satisfaction in Korea with remittance'. By appling the cluster analysis, multi-cultural families in rural areas were divided into the following 5 types: 'stable settlement', 'average but stagnant', 'below average yet positive', 'high- income with little communication', and 'young low-income'. In all types, it is strongly recommended to develop various programs regarding vocational education for the migrant females in order to increase their economic opportunities as well as social status.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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