표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2019), Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 지수 또는 선형함수이고 초모집단모형의 오차가 정규분포를 따를 때 무응답으로 인해 발생한 편향을 제거함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 초모집단모형의 오차가 감마분포 또는 로그-정규분포를 따르는 경우에서의 무응답 편향보정 추정량을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 우수성을 확인하였다.
The mapping of dark matter clustering from real to redshift spaces introduces the anisotropic property to the measured density power spectrum in redshift space, known as the Redshift Space Distortion (hereafter RSD) effect. The mapping formula is intrinsically non-linear, which is complicated by the higher order polynomials due to the indefinite cross correlations between the density and velocity fields, and the Finger-of-God (hereafter FoG) effect due to the randomness of the peculiar velocity field. Furthermore, the rigorous test of this mapping formula is contaminated by the unknown non-linearity of the density and velocity fields, including their auto- and cross-correlations, for calculating which our theoretical calculation breaks down beyond some scales. Whilst the full higher order polynomials remains unknown, the other systematics can be controlled consistently within the same order truncation in the expansion of the mapping formula, as shown in this paper. The systematic due to the unknown non-linear density and velocity fields is removed by separately measuring all terms in the expansion using simulations. The uncertainty caused by the velocity randomness is controlled by splitting the FoG term into two pieces, 1) the non-local FoG term being independent of the separation vector between two different points, and 2) the local FoG term appearing as an indefinite polynomials which is expanded in the same order as all other perturbative polynomials. Using 100 realizations of simulations, we find that the best fitted non-local FoG function is Gaussian, with only one scale-independent free parameter, and that our new mapping formulation accurately reproduces the observed power spectrum in redshift space at the smallest scales by far, up to k ~ 0.3 h/Mpc, considering the resolution of future experiments.
In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.
In structural mechanics, traditional analyses methods usually employ matrix operations for obtaining displacement and internal forces of the structure under the external effects, such as distributed loads, earthquake or wind excitations, and temperature changing inter alia. These matrices are derived from the well-known principle of mechanics called minimum potential energy. According to this principle, a system can be in the equilibrium state only in case when the total potential energy of system is minimum. A close examination of the expression of the well-known equilibrium condition for linear problems, $P=K{\Delta}$, where P is the load vector, K is the stiffness matrix and ${\Delta}$ is the displacement vector, it is seen that, basically this principle searches the displacement set (or deformed shape) for a system that minimizes the total potential energy of it. Instead of using mathematical operations used in the conventional methods, with a different formulation, meta-heuristic algorithms can also be used for solving this minimization problem by defining total potential energy as objective function and displacements as design variables. Based on this idea the technique called Total Potential Optimization using Meta-heuristic Algorithms (TPO/MA) is proposed. The method has been successfully applied for linear and non-linear analyses of trusses and truss-like structures, and the results have shown that the approach is much more successful than conventional methods, especially for analyses of non-linear systems. In this study, the application of TPO/MA, with Harmony Search as the selected meta-heuristic algorithm, to cables net system is presented. The results have shown that the method is robust, powerful and accurate.
본 논문에서는 입력신호를 하위대역 (low-band)과 상위대역 (high-band)으로 나누어 각 대역을 개별적으로 부호화하는 대역분할 부호화 (split-band coding) 방식에 있어서, 상인대역 신호를 효율적으로 부호화하는 방법에 대해 다룬다. 일반적으로 그리고 특히, 그 동안 대역폭 확장법 (Bandwidth Extension, BWE)에 관한 연구를 통하여 두 대역 사이에 일정 정도의 상관관계가 존재한다는 사실이 밝혀져 있다. 따라서 두 대역간에 예측 부호화 기법을 도입함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. BWE 예측기반 부호화 기법과 관련하여, 단순히 선형 BWE 함수를 이용하는 것은 두 대역간의 관계가 비선형성을 가지고 있으므로 최적의 결과를 얹기 어렵다. 따라서 비선형 BWE 함수를 포함한 다양한 예측 함수들의 성능비교를 통하여 가장 적절한 예측기를 선택하고자 하는 노력이 필요하다. 본 논문에서는 몇몇 대표적인 BWE 함수를 이용한 주파수 대역간 예측 부호화 방법에 대해 살펴 보고 각각의 성능을 평가한다. 또한 BWE 예측기반 부호화기를 (주파수)공간상의 중복제거 기술로 볼 때, 시간적 중복 제거 기술 즉, 예측 벡터 양자화기 (predictive vector quantizer)와의 결합이 부호화 효율향상에 상승효과가 있는지에 대해서도 검토한다.
Due to the clutch's non-linear dynamics, time-delays, external disturbance and parameter uncertainty, the automated clutch is difficult to control precisely during the launch process or automatic mechanical transmission (AMT) vehicles. In this paper, an enhanced fuzzy sliding mode controller (EFSMC) is proposed to control the automated clutch. The sliding and global stability conditions are formulated and analyzed in terms of the Lyapunov full quadratic form. The chattering phenomenon is handled by using a saturation function to replace the pure sign function and fuzzy logic adaptation system in the control law. To meet the real-time requirement of the automated clutch, the region-wise linear technology s adopted to reduce the fuzzy rules of the EFSMC. The simulation results have shown hat the proposed controller can achieve a higher performance with minimum reaching time and smooth control actions. In addition, our data also show that the controller is effective and robust to the parametric variation and external disturbance.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
We investigated the structure-activity relationships on use of multi-layer neural networks. The relationships are techniques required in developments of medicines. Since many kinds of observations might be adopted on the techniques, we discussed some points between the observations and the properties of multi-layer neural networks. In the structure-activity relationships, an important property is not that standard deviations are nearly equal to zero for observed physiological activity, but prediction ability for unknown medicines. Since we adopted non-linear approximation, the function to represent the activity can be defined by observations; therefore, we believe that the standard deviations have not significance. The function was examined by "leave-one-out" method, which was originally introduced for the multi-regression analysis. In the linear approximation, the examination is significance, however, we believe that the method is inappropriate in case of nonlinear fitting as neural networks; therefore, we derived a new index fer the relationships from the differential of information propagation in the neural network. By using the index, we discussed physiological activity of an anti-cancer medicine, Mitomycine derivatives. The neuro-computing suggests that there is no direction to extend the anti-cancer activity of Mitomycine, which is close to the trend of anticancer developing.
A computer program has been developed for the optimum design of prestressed concrete beams under flexure. Optimum values of prestressing force, tendon configuration, and cross-sectional dimensions are determined subject to constraints on the design variables and stresses. 28 constraints have been used including flexural stresses, cover requirement, the aspect ratios for top and bottom flanges and web part of a beam and ultimate moment. The objective function contains cost of concrete, prestressing force and formwork. Using this function, it is possible to obtain minimum cost design, minimum weight or cross-sectional area of concrete design and minimum prestressing force design. Besides the idealized I-shaped cross-section, which is widely used in literature, a general I-shaped cross-section with eight geometrical design variables are used here. Four examples, one of which is available in the literature and the others are modified form of it, have been solved for minimum cost and minimum cross-sectional area designs and the results are compared. The computer program, which employs modified grid search optimization method, can assist a designer in producing efficient designs rapidly and easily. Considerable savings in computational work are thus made possible.
This study aimed to presents a simple analytical approach to investigate the thermal buckling behavior of thick functionally graded sandwich by employing both the sinusoidal shear deformation theory and stress function. The material properties of the sandwich plate faces are continuously varied within the plate thickness according to a simple power-law distribution in terms of the volume fractions of the constituents. The core layer is still homogeneous and made of an isotropic material. The thermal loads are considered as uniform, linear and non-linear temperature rises across the thickness direction. Numerical examples are presented to prove the effect of power law index, loading type and functionally graded layers thickness on the thermal buckling response of thick functionally graded sandwich.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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