Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.401-409
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2006
We consider a generalized partly-parametric additive risk model which generalizes the partly parametric additive risk model suggested by McKeague and Sasieni (1994). As an estimation method of this model, we propose to use the weighted least square estimation, suggested by Huffer and McKeague (1991), for Aalen's additive risk model by a piecewise constant risk. We provide an illustrative example as well as a simulation study that compares the performance of our method with the ordinary least squares method.
패널법(panel method)을 이용하여 포텐셜 유동조건에 있는 임의의 3차원 융합익기(Blended-Wing Body) 형상에 대해 정상/비정상 공력해석을 수행하였다. 본 연구 방법은 구간일정강도(piecewise constant strength) 용출(source) 및 중첩(doublet) 특이점(singularity)을 사용하고 Dirichlet 경계조건에 기초한 포텐셜 기저(potential based) 패널법과 물체고정좌표계의 각 방향에 대해 시간전진법(time-stepping method)을 결합한 방법이다. 본 프로그램은 임의의 3차원 BWB 형상 항공기의 공력해석을 빠르고 정확하게 수행할 수 있으며 BWB 항공기의 안정성을 위한 다양한 공력계수를 제공할 수 있다. 본 프로그램으로 3차원 정상/비정상 임의의 3차원 형상에 대하여 공력특성을 예측할 수 있어 BWB 항공기 설계단계, 비행 시뮬레이션과 같이 반복적 빠른 계산을 요구하는 실질적 응용에 크게 기여할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1117-1125
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2014
In a longitudinal study, subjects can experience same type of events repeatedly. Also, there may exist intermittent dropouts resulting in repeated observation gaps during which no recurrent events are observed. Furthermore, when such observation gaps have incomplete forms caused by the unknown termination times of observation gaps, ordinary approaches result in biased estimates. In this study, we investigate the effect of ignoring observation gaps and propose methods to overcome this problem. For estimating the distribution of unknown termination times, an interval-censored mechanism is applied and two cases are considered. Simulation studies are carried out to evaluate the performance of the proposed method. Conviction data of young drivers with several suspensions are analyzed to illustrate the suggested approach.
Quadratic invariant curve is one of the simplest nonlinear invariant curves and was considered by C. T. Ng and the author in order to study the one-dimensional nonlinear dynamics displayed by a second order delay differential equation with piecewise constant argument. In this paper a functional equation derived from the problem of invariant curves is discussed. Using a different method from what C. T. Ng and the author once used, we define solutions piecewisely and give results in the remaining difficult case left in C. T. Ng and the authors work. A problem of analytic extension given in their work is also answered negatively.
특정한 방향성분에 대한 방향중성자속을 정의하는 방향차분 수송 방정식(discrete ordinates or S$_{N}$ transport equation)과 달리 방향변수를 구분된 방향영역에 대하여 적분하고, 해당 방향영역 내에서의 방향중성자속이 일정하다고 가정하는 영역상수법(piecewise constant method)을 이용하여 유사방향차분방정식(discrete ordinates-like equation)을 유도하여, 이를 Boltzmann 수송식과 2계 우성수송식(even-parity transport equation)에 적용하여 기존의 방향차분법의 단점인 광첨두현상(ray effects)을 감소시키고, 우성수송식의 교차미분항을 제거한 단순우성방정식(simplified even-parity equation)을 사용하여 광첨두현상을 제거하였다. 이는 단순우성방정식의 또 다른 장점을 제시한다.
시계열 데이터의 분류와 군집화를 효율적으로 수행하기 위해 다양한 시계열 표현 방법들이 제안되었다. 본 연구는 Lin 등 (2007)이 제안한 국소 평균 근사를 이용하여 시계열의 차원을 축소한 후 심볼릭 자료로 이산화하는 symbolic aggregate approximation (SAX) 방법의 개선에 대해서 연구하였다. SAX는 국소 평균 근사를 할 때 등간격으로 임의의 개수의 세그먼트로 나누어 평균을 계산하여 세그먼트의 개수에 그 성능이 크게 좌우된다. 따라서 본 논문은 불균형 Haar 웨이블릿 변환을 통해 국소 평균 수준을 등간격이 아니라 자료의 특성을 반영하여 자료 의존적으로 선택하게 함으로써 시계열의 차원을 효과적으로 축소함과 동시에 정보의 손실을 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 실증 자료 분석을 통해 SAX 방법을 개선시킴을 확인하였다.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is resulted in by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) method and the adaptive IMM (AIMM) method require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems, a genetic algorithm(GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to calculate the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulation.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model, and the GA is applied to identify this fuzzy model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.
Computational methods based on the solution of the flow model are widely used for the analysis of lowspeed, inviscid, attached-flow problems. Most of such methods are based on the implementation of the internal Dirichlet boundary condition. In this paper, the time-domain panel method uses the piecewise constant source and doublet singularities. The present method utilizes the time-stepping loop to simulate the unsteady motion of the rotary wing blade. The wake geometry is calculated as part of the solution with no special treatment. To validate the results of aerodynamic characteristics, the typical blade was chosen such as, Caradonna-Tung blade and present results were compared with the experimental data and the other numerical results in the single blade condition and two blade condition. This isolated rotor blade model consisted of a two bladed rotor with untwisted, rectangular planform blade. Computed flow-field solutions were presented for various section of the blade in the hovering mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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