• 제목/요약/키워드: Multiple-Linear-Regression

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수박 내부결함판정을 위한 휴대형 압전형 장갑 센서시스템 (Portable Piezoelectric Film-based Glove Sensor System for Detecting Internal Defects of Watermelon)

  • 최동수;이영희;최승렬;김학진;박종민
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제33권1호
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    • pp.30-37
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    • 2008
  • Dynamic excitation and response analysis is an acceptable method to determine some of physical properties of agricultural product for quality evaluation. There is a difference in the internal viscoelasticity between sound and defective fruits due to the difference of geometric structures, thereby showing different vibration characteristics. This study was carried out to develop a portable piezoelectric film-based glove sensor system that can separate internally damaged watermelons from sound ones using an acoustic impulse response technique. Two piezoelectric sensors based on polyvinylidene fluoride (PVDF) films to measure an impact force and vibration response were separately mounted on each glove. Various signal parameters including number of peaks, energy ratio, standard deviation of peak to peak distance, zero-crossing rate, and integral value of peaks were examined to develop a regression-estimated model. When using SMLR (Stepwise Multiple Linear Regression) analysis in SAS, three parameters, i.e., zeros value, number of peaks, and standard deviation of peaks were selected as usable factors with a coefficient of determination ($r^2$) of 0.92 and a standard error of calibration (SEC) of 0.15. In the validation tests using twenty watermelon samples (sound 9, defective 11), the developed model provided good capability showing a classification accuracy of 95%.

다중선형 회귀분석에 의한 LiDAR 자료의 필터링 자동화 기법 (An Filtering Automatic Technique of LiDAR Data by Multiple Linear Regression Analysis)

  • 최승필;조지현;김준성
    • 대한공간정보학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.109-118
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    • 2011
  • 본 연구는 지면 데이터�V을 이용하여 다중선형 회귀분석에 의한 평면방정식을 도출하여 전역필터링 한 것을 기준으로 전체 데이터�V을 이용하여 도출된 평면방정식으로 전역필터링 한 것과 가상격자별로 평면방정식을 도출하여 지역필터링을 수행한 결과를 분석하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 지면 데이터�V을 이용한 전역필터링의 평균정확도를 기준으로 전체 데이터�V을 이용한 전역필터링의 정확도는 약 2~3%정도 떨어지고, 가상격자를 이용한 지역필터링의 정확도는 약 2~4% 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 가상격자가 3~4cm일 때 기준자료와 약 2%의 정확도의 차이가 나타낸 것으로 보아 가상격자 사이즈를 라이다 스캔간격의 3~4배 크기로 지정하여 필터링 하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 따라서 필터링의 적용방법에 따라 평균정확도가 차이가 발생하였으며, 향후 보다 다양한 실제지형을 선정하여 필터링의 정확도에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

주·야간 교통사고의 특성 및 사고모형 비교분석 -청주시 4지 신호교차로를 중심으로 - (Comparative Analysis on the Characteristics and Models of Traffic Accidents by Day and Nighttime in the Case of Cheongju 4-legged ignalized Intersections)

  • 유두선;오상진;김태영;박병호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권2D호
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    • pp.181-189
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    • 2008
  • 본 연구는 주간과 야간의 교통사고 특성과 사고모형을 비교 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시 4지 신호교차로를 중심으로 주 야간 교통사고의 차이를 검증하고, 주야간별 다중선형, 다중비선형 과 포아송 및 음이항회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사고특성 분석을 통해 주간과 야간 사고의 차이점이 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 주 야간 총 12개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 공통변수와 특정변수를 활용하여 주야간 사고모형의 차이가 비교 분석되었다.

A Yield Estimation Model of Forage Rye Based on Climate Data by Locations in South Korea Using General Linear Model

  • Peng, Jing Lun;Kim, Moon Ju;Kim, Byong Wan;Sung, Kyung Il
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.205-214
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    • 2016
  • The objective of this study was to construct a forage rye (FR) dry matter yield (DMY) estimation model based on climate data by locations in South Korea. The data set (n = 549) during 29 years were used. Six optimal climatic variables were selected through stepwise multiple regression analysis with DMY as the response variable. Subsequently, via general linear model, the final model including the six climatic variables and cultivated locations as dummy variables was constructed as follows: DMY = 104.166SGD + 1.454AAT + 147.863MTJ + 59.183PAT150 - 4.693SRF + 45.106SRD - 5230.001 + Location, where SGD was spring growing days, AAT was autumnal accumulated temperature, MTJ was mean temperature in January, PAT150 was period to accumulated temperature 150, SRF was spring rainfall, and SRD was spring rainfall days. The model constructed in this research could explain 24.4 % of the variations in DMY of FR. The homoscedasticity and the assumption that the mean of the residuals were equal to zero was satisfied. The goodness-of-fit of the model was proper based on most scatters of the predicted DMY values fell within the 95% confidence interval.

Prevalence of Disc Degeneration in Asymptomatic Korean Subjects. Part 3 : Cervical and Lumbar Relationship

  • Kim, Sang Jin;Lee, Tae Hoon;Yi, Seong
    • Journal of Korean Neurosurgical Society
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    • 제53권3호
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    • pp.167-173
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    • 2013
  • Objective : There are many cases in which degenerative changes are prevalent in both the cervical and lumbar spine, and the relation between both spinal degenerative findings of MRI is controversial. The authors analyzed the prevalence of abnormal findings on MRI, and suggested a model to explain the relationship between cervical and lumbar disc in asymptomatic Korean subjects. Methods : We performed 3 T MRI sagittal scans on 102 asymptomatic subjects (50 men and 52 women) who visited our hospital between the ages of 14 and 82 years (mean age 46.3 years). Scores pertaining to herniation (HN), annular fissure (AF), and nucleus degeneration (ND) were analyzed. The total scores for the cervical and lumbar spine were analyzed using correlation coefficients and multiple linear regression with various predictive parameters, including weight, height, sex, age, smoking, occupation, and sedentary fashion. Results : The correlation coefficients of HN, AF, and ND were 0.44, 0.50, and 0.59, respectively. We made the best model for relationship by using multiple linear regression. Conclusion : The results of the current study showed that there was a close relationship between the cervical score (CS) and lumbar score (LS). In addition, the correlation between CS and LS, as well as the LS value itself, can be altered by other explanatory variables. Although not absolute, there was also a linear relationship between degenerative changes of the cervical and lumbar spine. Based on these results, it can be inferred that degenerative changes of the lumbar spine will be useful in predicting the degree of cervical spine degeneration in an actual clinical setting.

두 층 관측 기상인자의 주성분-다중회귀분석으로 도출되는 고농도 미세먼지의 부산-서울 지역차이 해석 (Interpretation and Comparison of High PM2.5 Characteristics in Seoul and Busan based on the PCA/MLR Statistics from Two Level Meteorological Observations)

  • 최다니엘;장임석;김철희
    • 대기
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    • 제31권1호
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    • pp.29-43
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    • 2021
  • In this study, two-step statistical approach including Principal Component Analysis (PCA) and Multiple Linear Regression (MLR) was employed, and main meteorological factors explaining the high-PM2.5 episodes were identified in two regions: Seoul and Busan. We first performed PCA to isolate the Principal Component (PC) that is linear combination of the meteorological variables observed at two levels: surface and 850 hPa level. The employed variables at surface are: temperature (T2m), wind speed, sea level pressure, south-north and west-east wind component and those at 850 hPa upper level variables are: south-north (v850) and west-east (u850) wind component and vertical stability. Secondly we carried out MLR analysis and verified the relationships between PM2.5 daily mean concentration and meteorological PCs. Our two-step statistical approach revealed that in Seoul, dominant factors for influencing the high PM2.5 days are mainly composed of upper wind characteristics in winter including positive u850 and negative v850, indicating that continental (or Siberian) anticyclone had a strong influence. In Busan, however, the dominant factors in explanaining in high PM2.5 concentrations were associated with high T2m and negative u850 in summer. This is suggesting that marine anticyclone had a considerable effect on Busan's high PM2.5 with high temperature which is relevant to the vigorous photochemical secondary generation. Our results of both differences and similarities between two regions derived from only statistical approaches imply the high-PM2.5 episodes in Korea show their own unique characteristics and seasonality which are mostly explainable by two layer (surface and upper) mesoscale meteorological variables.

국내 지면온도의 시공간적 변화 분석 (Analyzing Spatial and Temporal Variation of Ground Surface Temperature in Korea)

  • 구민호;송윤호;이준학
    • 자원환경지질
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    • 제39권3호
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    • pp.255-268
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    • 2006
  • 58개 기상관측소에서 최근 22년간(1981-2002) 측정된 기상 자료를 이용하여 국내의 기온(SAT) 및 지면온도(GST)의 시공간적 변동 경향을 분석하였다. 먼저 관측 자료로부터 각 관측소의 평균기온(MSAT)과 평균지면온도(MGST)를 계산하였으며, 다중선형회귀분석을 통해 MSAT와 MGST를 예측할 수 있는 회귀식을 산정하였다. 회귀모형의 회귀변수는 관측소의 위도 및 고도이다. 회귀모형의 추정치와 실제 관측값의 결정계수($R^2$)는 각각 0,92와 0.94로 나타나 모형의 예측 정확성이 매우 높은 것으로 분석되었다. MGST는 지열펌프 시스템 설계의 주요 입력 변수이므로 최근 지열에너지자원 활용 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 변수이다. 따라서 제시된 회귀모형은 신뢰할만한 관측 자료가 없는 지역에서 MGST를 추정하는데 매우 유용하게 이용될 수 있을 것으로 예상된다. SAT 자료에 대한 선헝회귀분석을 통해 지구온난화 및 도시화에 기인한 기온 상승의 장기 추세 변동성을 탐색하였다. 1개 관측소를 제외한 57개 관측소에서 $0.005{\sim}0.088^{\circ}C/yr$ 범위의 기온증가율을 가지는 추세 변동이 확인되었다. 또한 GST에 영향을 미치는 기상요소로서 일사량, 지구복사, 강수량 및 적설량 자료를 분석하였다. GST는 주로 SAT 및 일사량에 의하여 결정되지만 강수 및 증발에 의한 토양의 열용량 변화, 적설에 의한 대기와 지표면 차단, 지구복사에 영향을 줄 수 있는 대기의 조건 변화 등이 복합적인 변동 요인으로 작용하는 것으로 나타났다.

독거노인의 사회적 고립이 건강관련 삶의 질에 미치는 영향 (The Impact of Social Isolation on Health-related Quality of Life of Older Adults Living Alone)

  • 김아린
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권8호
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    • pp.343-351
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 독거노인의 사회적 관계망, 외로움, 수면의 질이 건강관련 삶의 질에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 지역사회에 거주하는 독거노인 111명을 대상으로 설문지를 이용하여 자료수집을 하였다. SPSS Statistics 26.0 프로그램을 이용하여 기술통계, independent t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, multiple linear regressions로 통계분석하였다. 다중회귀분석 결과, 교육 수준(β=.20, p=.020), 사회적 관계망(β=.31, p=.012) 및 수면의 질(β=-.23, p=.011)은 신체적 건강관련 삶의 질을 예측하는 요인으로 나타났고, 설명력은 25.7%이었다. 외로움(β=-.37, p=.004)은 정신적 건강관련 삶의 질을 예측하는 요인으로 나타났고, 설명력은 31.7%이었다. 독거노인의 건강관련 삶의 질 향상을 위해 사회적 고립을 해소하는 중재를 제공할 필요가 있다.

근적외선 분광분석법을 이용한 음주측정기술 개발에 관한 연구 (Fundamental Investigation of Non-invasive Determination of Alcohol in Blood by Near Infrared Spectrophotometry)

  • 장수현;조창희;우영아;김효진;김영만;이강붕;김영운;박성우
    • 분석과학
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    • 제12권5호
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    • pp.375-381
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    • 1999
  • 본 연구는 기존에 사용되고 있는 음주측정기의 부정확성과 비위생적인 면을 개선하기 위한 비침습적인 알코올 측정기를 개발하기 위해 근적외선분광분석법을 적용하였다. 먼저 근적외선분광분석법으로 혈중 알코올을 측정하기 위한 전 단계로 순수한 알코올을 0.01~0.1%의 농도로 함유한 검체를 측정하였다. MLR(multiple linear regression)방법을 통한 통계적 처리에서 1360, 2256, 2012, 그리고 1358 nm의 네 파장을 선택했을 때 SEC(standard error of calibration)은 0.0039, multiple R은 0.99를 나타냈다. 혈중 알코올 시료 측정시 MLR을 적용했을 때 2266과 2326 nm 파장을 선택했을 경우 가장 유의성 있는 결과를 나타냈다. 또 다른 통계적 방법인 PLSR(partial least squares regression)의 경우 이차 미분 스펙트럼의 1100~1340, 1500~1796, 그리고 2064~2300 nm의 범위에서 4개의 factor를 사용했을 때 0.030의 SEP값을 나타냈다. 이로서 근적외선분광분석법을 이용하여 혈액 중의 알코올을 신속하게 분석할 수 있는 가능성을 제시하였다.

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Hierarchical Regression for Single Image Super Resolution via Clustering and Sparse Representation

  • Qiu, Kang;Yi, Benshun;Li, Weizhong;Huang, Taiqi
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권5호
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    • pp.2539-2554
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    • 2017
  • Regression-based image super resolution (SR) methods have shown great advantage in time consumption while maintaining similar or improved quality performance compared to other learning-based methods. In this paper, we propose a novel single image SR method based on hierarchical regression to further improve the quality performance. As an improvement to other regression-based methods, we introduce a hierarchical scheme into the process of learning multiple regressors. First, training samples are grouped into different clusters according to their geometry similarity, which generates the structure layer. Then in each cluster, a compact dictionary can be learned by Sparse Coding (SC) method and the training samples can be further grouped by dictionary atoms to form the detail layer. Last, a series of projection matrixes, which anchored to dictionary atoms, can be learned by linear regression. Experiment results show that hierarchical scheme can lead to regression that is more precise. Our method achieves superior high quality results compared with several state-of-the-art methods.