The purpose of this study is to challenge a computational regression-type problem, that is handling large-size data, in which conventional metamodeling techniques often fail in a practical sense. To solve such problems, regression-type boosting, one of ensemble model techniques, together with bootstrapping-based re-sampling is a reasonable choice. This study suggests weight updates by the amount of the residual itself and a new error decision criterion which constructs an ensemble model of models selectively chosen by rejection limits. Through these ideas, we propose AdaBoost.RMU.R as a metamodeling technique suitable for handling large-size data. To assess the performance of the proposed method in comparison to some existing methods, we used 6 mathematical problems. For each problem, we computed the average and the standard deviation of residuals between real response values and predicted response values. Results revealed that the average and the standard deviation of AdaBoost.RMU.R were improved than those of other algorithms.
This study was conducted to investigate the specificities of four fulcrum types for geo-statistical analysis of elevation within rice paddy field. In Korea, the spaces between inter-rows and between hills for rice transplanting are 30cm and 11cm to 14cm, respectively. So, the size and shape of fulcrum for field elevation measurement should be considered according to the inter-row and the hill spaces. Four kinds of fulcrum were chosen such as round-shape with 2.5cm diameter, circular-shape with 10cm diameter, 10cm (one third of inter-row space) by 24cm (double of hill space) rectangular-shape, and 20cm (two-thirds of inter-row space) by 24cm rectangular-shape. The resulting descriptive statistics couldn't determine the best fulcrum type to measure the rice paddy field elevation. But the results of geo-statistical analysis could determine the best fulcrum type. In the case of 10cm by 24cm rectangular-shape fulcrum, Nugget and range, meaning measurement error and/or noise, and limit of spatial connection, respectively, were minimum; Q value meaning weight of spatial structure and $r^2$ value were minimum, and residual sum of squares was minimum. It means that 10cm by 24 cm rectangular-shape fulcrum could best describe the rice paddy field elevation.
In this paper, a novel gray-scale lossless image coder combining context-based minimum mean squared error (MMSE) prediction and entropy coding is proposed. To obtain context of prediction, this paper first defines directional difference according to sharpness of edge and gradients of localities of image data. Classification of 4 directional differences forms“geometry context”model which characterizes two-dimensional general image behaviors such as directional edge region, smooth region or texture. Based on this context model, adaptive DPCM prediction coefficients are calculated in MMSE sense and the prediction is performed. The MMSE method on context-by-context basis is more in accord with minimum entropy condition, which is one of the major objectives of the predictive coding. In entropy coding stage, context modeling method also gives useful performance. To reduce the statistical redundancy of the residual image, many contexts are preset to take full advantage of conditional probability in entropy coding and merged into small number of context in efficient way for complexity reduction. The proposed lossless coding scheme slightly outperforms the CALIC, which is the state-of-the-art, in compression ratio.
Kim, Young-Rok;Park, Sang-Young;Park, Eun-Seo;Park, Jong-Uk;Jo, Jung-Hyun;Park, Jang-Hyun
한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
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pp.27.5-28
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2010
The unexpected observation condition or insufficient measurement modeling can lead to uncertain measurement errors. The uncertain measurement error of orbit determination problem typically consists of noise, bias and drift. It must be removed by using a proper estimation process for better orbit accuracy. The estimation of noise and drift is not easy because of their random or unpredictable variation. On the other hand, bias is a constant difference between the mean of the measured values and the true value, so it can be simply removed. In this study, precision orbit determination with SLR observations considering range bias estimation is presented. The Yonsei Laser-ranging Precision Orbit Determination System (YLPODS) and SLR NP (Normal Point) observations of CHAMP satellite are used for this work. The SLR residual test is performed to estimate the range bias of each arc. The result shows that we can get better orbit accuracy through range bias estimation.
Military devices and systems powered by batteries need to operate at extreme temperature and estimate the available capacity of the battery at different temperature conditions. However, accurate estimation of battery capacity is challenging due to the temperature-sensitive nature of electrochemical energy storage. In this paper, Peukert's equation with temperature factor is derived, and methods for estimating the absolute capacity of lithium-polymer battery and the state-of-charge(SOC) with respect to varying currents and temperatures are presented. The proposed estimation method is experimentally verified under three different discharge currents(0.5 A, 1 A, 3 A) and six different temperatures ranging from -30 to 45 deg. C. The results show the proposed method reduces the Peukert's estimation error by up to 30 % under or at extreme condition.
This paper details a new ultra-precise turning method for increasing surface quality, "Multi Point B Axis Control Method." Machined surface error is minimized by the compensation machining process, but the process leaves residual chip marks and surface roughness. This phenomenon is unavoidable in the diamond turning process using existing machining methods. However, Multi Point B axis control uses a small angle (< $1^{\circ}$) for the unused diamond edge for generation of ultra-fine surfaces; no machining chipping occurs. It is achieved by compensated surface profiling via alignment of the tool radial center on the center of the B axis rotation table. Experimental results show that a diamond turned surface using the Multi Point B axis control method achieved P-V $0.1{\mu}m$ and Ra 1.1nm and these ultra-fine surface qualities are reproducible.
표적의 상태를 추정하기 위해 사용된 칼만 필터는 급 기동을 하거나 비선형적인 운동특성을 가지는 표적이 발생할 때, 모델은 상당한 오차를 유발하며 추적 성능은 현저히 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기동하는 표적을 추정하기 위한 새로운 지능형 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 칼만 필터를 이용하여 실제 알지 못하는 표적의 가속도를 전체 프로세스 잡음으로 추정한 후, 보정된 필터의 잔여치와 변화를 이용한 퍼지 시스템으로 새로운 퍼지 이득을 추출하여 측정 예측 오차를 보정함으로써 한 개의 필터로 표적 움직임의 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위해서 다중 모델 기법을 사용한 필터와 비교 모의실험을 하였다.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신을 위한 동시통화(double-talk) 및 잡음에 강건한 반향제거 시스템을 제안한다. 제안하는 반향제거 시스템은 동시통화 상황을 판별하기 위해 마이크 입력신호와 추정한 마이크 입력신호의 분산을 기반으로한 동시통화 검출 알고리즘을 사용하고 반향 경로 추정을 위한 적응 필터는 잔여반향 오차 전력과 AP 알고리즘의 투영차수를 곱하여 입력 신호의 자기공분산 행렬에 더해 정규화시킨 알고리즘을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 동시통화 및 주변 잡음이 큰 핸즈프리 환경에서 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the validity and reliability of the personality measurement tool for nursing college students. Methods: Questionnaires were issued to 300 nursing students, with 275 eventually collected. The items were confirmed by validity experts. Construct validity was tested using exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. Reliability analysis was tested using Cronbach's ${\alpha}$. Criterion validity was tested by analyzing correlation with the college adjustment scale. Results: Eight factors were confirmed by exploratory factor analysis. Confirmatory factor analysis was used to confirm the model fit (Root-mean-square residual .03; Root-mean-square error of approximation .06; Comparative fit index .92); and convergent validity and discriminant validity were confirmed. In addition, the criterion validity was confirmed through correlation (r=.64, p<.001) with the college adjustment scale. The reliability of this tool was Cronbach's ${\alpha}$ .94. Conclusion: This tool can be used to measure personality in nursing education and can be used to develop and evaluate personality programs.
Predicting the number of meals in a foodservice organization is an important decision-making process that is essential for successful food production, such as reducing the amount of residue, preventing menu quality deterioration, and preventing rising costs. Compared to other demand forecasts, the menu of dietary personnel includes diverse menus, and various dietary supplements include a range of side dishes. In addition to the menus, diverse subjects for prediction are very difficult problems. Therefore, the purpose of this study was to establish a method for predicting the number of meals including predictive modeling and considering various factors in addition to menus which are actually used in the field. For this purpose, 63 variables in eight categories such as the daily available number of people for the meals, the number of people in the time series, daily menu details, weekdays or seasons, days before or after holidays, weather and temperature, holidays or year-end, and events were identified as decision variables. An ensemble model using six prediction models was then constructed to predict the number of meals. As a result, the prediction error rate was reduced from 10%~11% to approximately 6~7%, which was expected to reduce the residual amount by approximately 40%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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