Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제6권1호
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pp.39-51
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1995
This paper deals with the problem of obtaining some Bayes estimators of Rayleigh reliability function in a time censored sampling with incomplete information. Using the priors about a reliability function some Bayes estimators are proposed and studied under squared error loss and Harris loss.
많은 경우, 측정오차분산은 알려지지 않은 참값 또는 참값과 연관된 공변수들의 함수로 표현될 수 있다 이 논문은 단위 당 반복측정에 기초한 단위 내 표본분산을 이용한 선형측정오차분산의 추정에 관한 연구이다 이 논문은 다음의 내용을 포함한다: (1) 측정오차의 크기를 나타내는 상수 $\delta$의 추정; (2) 유한모집단으로부터의 복합표본, 작은 측정오차라는 조건하에 선형측정오차분산의 추정; (3) 부표본에 포함될 확률을 설명하기 위한 성향틴헝 추정 미국의 제3차 건강영양조사자료를 사용하여 이상의 결과들을 이용한 경험적 분석을 실행하였다.
The objective of this study is to compensate the elastic recovery in the flexible forming process using the predictive models. The target shape was limited to two-dimensional shape having only one curvature radius in the longitudinal-direction. In order to predict the shape error the regression and neural network models were established based on the finite element (FE) simulations. A series of simulations were conducted considering input variables such as the elastic pad thickness, the thickness of plate, and the objective curvature radius. Then, at sampling points in the longitudinal-direction, the shape errors between formed and objective shapes could be calculated from the FE simulations as an output variable. These shape errors were expressed to a representative error value by the root mean square error (RMSE). To obtain the correct objective shape the die shape was adjusted by the closed-loop using the neural network model since the neural network model shows a higher capability of estimating the shape error than the regression model. Finally the experimental result shows that the formed shape almost agreed with the objective shape.
The Zienkiewicz-Zhu(Z/Z) error estimate is slightly modified for the hierarchical p-refinement, and is then applied to L-shaped plates subjected to bending to demonstrate its effectiveness. An adaptive procedure in finite element analysis is presented by p-refinement of meshes in conjunction with a posteriori error estimator that is based on the superconvergent patch recovery(SPR) technique. The modified Z/Z error estimate p-refinement is different from the conventional approach because the high order shape functions based on integrals of Legendre polynomials are used to interpolate displacements within an element, on the other hand, the same order of basis function based on Pascal's triangle tree is also used to interpolate recovered stresses. The least-square method is used to fit a polynomial to the stresses computed at the sampling points. The strategy of finding a nearly optimal distribution of polynomial degrees on a fixed finite element mesh is discussed such that a particular element has to be refined automatically to obtain an acceptable level of accuracy by increasing p-levels non-uniformly or selectively. It is noted that the error decreases rapidly with an increase in the number of degrees of freedom and the sequences of p-distributions obtained by the proposed error indicator closely follow the optimal trajectory.
백령도 용기포항 연안해역에서 2004년 6월에 채취한 총 90개 퇴적물을 분석하여 추정된 정보를 기준격자정보로 하여, 내삽기법과 퇴적물 추출 밀도변화에 따른 추정 퇴적물 입도분포 정보(중앙입경(D50) 등)의 변화를 분석하였다. 격자정보 추출방법에 의한 절대편차의 표준편차는 자료수가 많은 6월에는 $8.0 {\mu}m$ 정도, 적은 경우인 11월은 $10{\mu}m$ 이상으로 분석되었다. 표본추출밀도에 따른 격자내용과 기준격자정보를 비교하여 추정한 절대편차의 통계정보는, 표본의 수가 감소할수록 절대편차의 평균오차는 증가하는 경향을 보인다. 연구사업에서 요구되는 퇴적물 정보의 정확도(절대편차 평균기준) 수준이 10% 이하인 경우에는 50개정도의 표본이 적당한 수준으로 파악되었다. 이 경우의 표본추출밀도는 용기포항 연안해역 격자정보 전환 면적(5.9 $km^2$)을 기준으로 50개 정도를 적용하는 경우, $km^2$당 9개 정도이다.
The stiffness of 6-node isotropic element is stiffer than that of 8-node isotropic element of same configuration. This phenomenon was called 'Relative Stiffness Stiffening Phenomenon'. In this paper, an equation of sampling point modification which correct this phenomenon was derived for the composite plate, as well as an equation for an isotropic plate. The relative stiffness stiffening phenomena of an isotropic plate element could be corrected by modifying Gauss sampling points in the numerical integration of stiffness matrix. This technique could also be successfully applied to the static analyses of composite plate modeled by the 3-dimensional 16-node elements. We predicted theoretical errors of stiffness versus the number of layers that result from the reduction of numerical integration order. These errors coincide very well with the actual errors of stiffness. Therefore, we can choose full integration of reduced integration based upon the permissible error criterion and the number of layers by using the thoretically predicted error.
This research paper introduces the application and implementation of medical decision metrics that classifies medical decision-making into four different metrics using statistical diagnostic tools, such as confusion matrix, normal distribution, Bayesian prediction and Receiver Operating Curve(ROC). In this study, the metrics are developed based on cross-section study, cohort study and case-control study done by systematic literature review and reformulated the structure of type I error, type II error, confidence level and power of detection. The study proposed implementation strategies for 10 quality improvement activities via 14 medical decision metrics which consider specificity and sensitivity in terms of ${\alpha}$ and ${\beta}$. Examples of ROC implication are depicted in this paper with a useful guidelines to implement a continuous quality improvement, not only in a variable acceptance sampling in Quality Control(QC) but also in a supplier grading score chart in Supplier Chain Management(SCM) quality. This research paper is the first to apply and implement medical decision-making tools as quality improvement activities. These proposed models will help quality practitioners to enhance the process and product quality level.
본 논문에서는 무인항공기인 방송용 멀티콥터를 이용한 Full-HD급 이상 화질의 이미지를 효율적으로 전송하기 위해 이미지 압축 센싱 기법을 적용하고, Sparse 신호의 효율적 복원을 위해 Turbo 알고리즘과 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘의 복원 성능을 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 복원 기법은 압축 센싱에 기반하여 데이터 용량을 줄이고 빠르고 오류 없는 원신호 복원에 중점을 두었다. 다수의 이미지 파일로 모의실험을 진행한 결과 Loopy belief propagation(BP) 기반의 Turbo 복원 알고리즘이 Gibbs sampling기반 알고리즘을 수행하는 MCMC 알고리즘 보다 평균 복원 연산 시간, NMSE 값에서 우수하여 보다 효율적인 복원 방법으로 생각된다.
무장정확도는 무기체계 획득의 기본 지표가 되는 성능으로 이에 대한 정확한 개념 정립과 시험평가 방법의 설정이 요구된다. 기존의 항공무장의 정확도 시험평가 방법은 무장의 탄착형태를 정확하게 고려하지 않았다. 본 연구는 확률 및 통계기법을 이용하여 최적 CEP 계산법과 각 시험평가 단계별 평가방안을 제시하였다. 먼저, 알려진 여러 무장정확도 계산법 중 항공무장의 탄착형태를 반영하는 최적 CEP 계산법으로 록히드마틴 CEP법과 존슨 CEP법을 추천하며, 시험평가 단계별 최적의 시험평가 방법을 제시하였다. 본 연구결과는 항공무장의 정확도 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.13-22
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2012
절사표본 추출법은 절사층, 표본층, 전수층으로 모집단을 분리한 후 표본층과 전수층의 조사결과를 이용하여 전체 모집단의 총합을 추정하는 방법이다. 이 방법은 왜도가 심한 사업체조사에서 흔히 사용하는 방법이다. 절사층의 총합 추정은 전체 모집단 총합 추정에 영향을 미치므로 절사층 총합의 정확한 추정은 매우 중요하다. 최근 김지학과 신기일 (2011)은 절사층에서 소수의 표본을 추출하여 얻은 결과와 기존의 추정량에서 얻은 결과를 선형결합하는 복합추정법을 제안하였다. 본 논문에서는 최량선형불편예측(best linear unbias predictor; BLUP)을 이용한 새로운 복합추정량을 제안하였으며 모의실험을 통하여 기존의 방법과 새로운 복합 추정량의 우수성을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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