실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.
벌점화 추정 기법 중 adaptive LASSO 방법은 모형 선택과 모수 추정을 동시에 할 수 있는 유명한 방법으로 이미 정상 자기회귀모형에서 연구된 적이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 확률보행과정과 같은 비정상 자기회귀모형에서 adaptive LASSO 추정량이 갖는 성질을 모의실험을 통해 연구하였다. 다만 비정상 자기회귀모형에서는 단위근의 존재 여부를 판단하는 것과 모형의 차수를 선택하는 것이 가장 중요하므로, 이를 위해 원 자기회귀모형이 아닌 ADF 검정에서 고려하는 회귀모형으로 변환하여 adaptive LASSO를 적용하였다. 일반적으로 Adaptive LASSO를 적용할 때 조절모수의 선택이 가장 중요한 문제이며, 본 논문에서는 교차검증, AIC, BIC 세 가지 방법을 이용하여 조절모수를 선택하였다. 모의실험 결과를 보면, 이 중에서 BIC가 최소가 되도록 선택한 조절모수에 대응되는 adaptive LASSO 추정량이 단위근의 존재 여부를 잘 판단할 뿐만 아니라 자기회귀모형의 차수 또한 비교적 정확하게 선택함을 확인할 수 있다.
Choi, Dong-Woog;Chung, Hwa-Jee;Ko, Suk-Min;In, Dong-Soo;Song, Ji-Sook;Woo, Sung-Sick;Liu, Jang R.
Journal of Plant Biotechnology
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제36권3호
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pp.294-300
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2009
Activation tagging that uses T-DNA vectors containing multimerized transcriptional enhancers from the cauliflower mosaic virus (CaMV) 35S gene is a powerful tool to determine gene function in plants. This approach has been successfully applied in screening various types of mutations and cloning the corresponding genes. We generated an activation tagged hairy root pool of ginseng (Panax ginseng C.A. Meyer) in an attempt to isolate genes involved in the biosynthetic pathway of ginsenoside (triterpene saponin), which is known as the major active ingredient of the root. Quantitative and qualitative variation of ginsenoside in activation tagged hairy root lines were profiled using LC/MS. Metabolic profiling data enabled selection of a specific hairy root line which accumulated ginsenoside at a higher level than other lines. The relative expression level of several genes of triterpene biosynthetic pathway in the selected hairy root line was determined by real time RT-PCR. Overall results suggest that the activation tagged ginseng hairy root system described in this study would be useful in isolating genes involved in a complex metabolic pathway from genetically intractable plant species by metabolic profiling.
Background: The mixed-cultivation of different Panax ginseng cultivars can cause adverse effects on stability of yield and quality. K-1 is a superior cultivar with good root shape and stronger disease resistance. DNA markers mined from functional genes are clearly desirable for K-1, as they may associate with major traits and can be used for marker-assisted selection to maintain the high quality of Korean ginseng. Methods: Five genes encoding pathogenesis-related (PR) proteins of P. ginseng were amplified and compared for polymorphism mining. Primary, secondary, and tertiary structures of PR5 protein were analyzed by ExPASy-ProtParam, PSSpred, and I-TASSER methods, respectively. A coding single nucleotide polymorphism (SNP)-based specific primer was designed for K-1 by introducing a destabilizing mismatch within the 3' end. Allele-specific polymerase chain reaction (PCR) and real-time allele-specific PCR assays were conducted for molecular discrimination of K-1 from other cultivars and landraces. Results: A coding SNP leading to the modification of amino acid residue from aspartic acid to asparagine was exploited in PR5 gene of K-1 cultivar. Bioinformatics analysis showed that the modification of amino acid residue changed the secondary and tertiary structures of the PR5 protein. Primer KSR was designed for specific discrimination of K-1 from other ginseng cultivars and landraces. The developed real-time allele-specific PCR assay enabled easier automation and accurate genotyping of K-1 from a large number of ginseng samples. Conclusion: The SNP marker and the developed real-time allele-specific PCR assay will be useful not only for marker-assisted selection of K-1 cultivar but also for quality control in breeding and seed programs of P. ginseng.
Due to increase in demand of stable and long pipelines in natural gas industry, wide range of researches are being performed on automation welding to improved welding quality with respect to weld process parameters in real time measurement. In particular, the coupling between the pipe manufacturing process and location of the weld seam, the measured size of the gap that exists in the weld position and the weld angle depending on whether the movement of molten weld. This is due to absence of controlling welding penetration position, depending on the required size of the angle of the setting. In addition, the optimum welding conditions must be considered while selecting, the correlation between these variables and the systematic correlation has not yet been identified. Therefore, in most welded pipe root-pass weld solely depends on the experience of workers in relation to secure a stable weld quality. In this study, automation welding system is implemented to select a suitable root-pass STT (Surface Tension Transfer) welding method using the optimal welding conditions. To successfully accomplish this objective, there were various welding conditions used for welding experiment to confirm that the assessment required for construction through the pipe and automatic welding process is proposed to optimize this plan.
Karayannis, Chris G.;Voutetaki, Maristella E.;Chalioris, Constantin E.;Providakis, Costas P.;Angeli, Georgia M.
Smart Structures and Systems
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제15권4호
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pp.997-1018
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2015
Structural health monitoring along with damage detection and assessment of its severity level in non-accessible reinforced concrete members using piezoelectric materials becomes essential since engineers often face the problem of detecting hidden damage. In this study, the potential of the detection of flexural damage state in the lower part of the mid-span area of a simply supported reinforced concrete beam using piezoelectric sensors is analytically investigated. Two common severity levels of flexural damage are examined: (i) cracking of concrete that extends from the external lower fiber of concrete up to the steel reinforcement and (ii) yielding of reinforcing bars that occurs for higher levels of bending moment and after the flexural cracking. The purpose of this investigation is to apply finite element modeling using admittance based signature data to analyze its accuracy and to check the potential use of this technique to monitor structural damage in real-time. It has been indicated that damage detection capability greatly depends on the frequency selection rather than on the level of the harmonic excitation loading. This way, the excitation loading sequence can have a level low enough that the technique may be considered as applicable and effective for real structures. Further, it is concluded that the closest applied piezoelectric sensor to the flexural damage demonstrates higher overall sensitivity to structural damage in the entire frequency band for both damage states with respect to the other used sensors. However, the observed sensitivity of the other sensors becomes comparatively high in the peak values of the root mean square deviation index.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권1호
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pp.97-113
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2017
This paper proposes a method for sufficient dimension reduction (SDR) of mixture data. We consider mixture data containing more than one component that have distinct central subspaces. We adopt an approach of a model-based sliced inverse regression (MSIR) to the mixture data in a simple and intuitive manner. We employed mixture probabilistic principal component analysis (MPPCA) to estimate each central subspaces and cluster the data points. The results from simulation studies and a real data set show that our method is satisfactory to catch appropriate central spaces and is also robust regardless of the number of slices chosen. Discussions about root selection, estimation accuracy, and classification with initial value issues of MPPCA and its related simulation results are also provided.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.143-154
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2024
This paper considers a combined model of exponential smoothing (ETS) and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models that are commonly used to forecast time series data. The combined model is constructed through an innovational state space model based on the level variable instead of the differenced variable, and the identifiability of the model is investigated. We consider the maximum likelihood estimation for the model parameters and suggest the model selection steps. The forecasting performance of the model is evaluated by two real time series data. We consider the three competing models; ETS, ARIMA and the trigonometric Box-Cox autoregressive and moving average trend seasonal (TBATS) models, and compare and evaluate their root mean squared errors and mean absolute percentage errors for accuracy. The results show that the combined model outperforms the competing models.
교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 비동질 포아송 프로세스(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 확률 모형을 고려하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel 이 제시한 일반화모형[2]과 Yamada, Ohba-Osaki 모형[11]을 재조명하고 이러한 모형과 연관되고 신뢰도 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리(Rayleigh)분포와 겜벨(Gumbel)분포[5]를 이용한 모형을 제시하고, 또 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합(SSE)을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 최우추정법(MLE)과 일반적인 수치해석적 방법인 이분법을 이용하였다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료[4]를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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