The Korean National Institute of Fisheries Science (NIFS) has biannually (spring and fall, respectively) deployed a bottom trawl survey along the coastal areas for last decade, taking samples on a regular basis (i.e., a systematic sampling). Despite the availability of the survey data, NIFS has not yet officially reported the estimates of the groundfish population sizes as well as has not evaluated uncertainty of the estimates. The objectives of our study were to infer the relative size of a fish population, applying two different sampling techniques (namely simple and stratified sampling) with different observation units to the NIFS survey data, and to compare those two techniques in bias and precision. For demonstration purposes, we used data on Pacific cod (Gadus macrocephalus) collected by the 2011-2015 surveys, and the results of simple and stratified sampling showed that the point estimates and precision varied by observation unit as well as the sampling technique.
최근 들어 데이터 마이닝의 분류문제에 있어 목표변수의 불균형 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 이전 연구들은 원 자료에 대하여 데이터 전처리 과정을 실시했는데, 전처리 과정에는 목표변수의 다수계급을 소수계급의 비율에 맞게 조정하는 과소표집법, 소수계급을 복원추출하여 다수계급의 비율에 맞게 조정하는 과대표집법, 소수계급에 K-최근접 이웃 방법 등을 활용하여 과대표집법을 적용 후 다수계급에는 과소표집법을 적용한 하이브리드 기법 등이 있다. 또한 앙상블 기법도 이러한 불균형 데이터의 분류 성능을 높일 수 있다고 알려져 있어, 본 논문에서는 데이터의 전처리 과정과 앙상블 기법을 함께 고려한 여러 모형들을 사용하여, 불균형 자료에 대한 이들모형의 분류성능을 비교평가한다.
The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.
This paper represents the new techniques for optimal sampling plans of reliability applying the mathematical complex number(real and imaginary number) in the complex system of reliability. The research formulation represent a mathematical model Which preserves all essential aspects of the main and auxiliary factors of the research objectives. It is important to formule the problem in good agreement with the objective of the research considering the main and auxilary factors which affect the system performance. This model was repeatedly tested to determine the required statistical chatacteristics which in themselves determine the actual and standard distributions. The evaluation programs and techniques are developed for establishing criteria for sampling plans of reliability effectiveness, and the evaluation of system performance was based on the complex stochastic process(derived by the Runge-Kutta method. by kolmogorv's criterion and the transform of a solution to a Sturon-Liouville equation.) The special structure of this mathematical model is exploited to develop the optimal sampling plans of reliability in the complex system.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권1호
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pp.227-237
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2004
In this paper we presented a Bayesian inference approach for estimating the location and scale parameters of the lognormal distribution using iterative Gibbs sampling algorithm. We also presented estimation of location parameter by two non iterative methods, importance sampling and weighted bootstrap assuming scale parameter as known. The estimates by non iterative techniques do not depend on the specification of hyper parameters which is optimal from the Bayesian point of view. The estimates obtained by more sophisticated Gibbs sampler vary slightly with the choices of hyper parameters. The objective of this paper is to illustrate these tools in a simpler setup which may be essential in more complicated situations.
In this paper we deal with that the performance indices by the three adaptive sampling control laws are computed and compared. It shows that the most effective control law is the integral input difference method. The techniques of simulation by Analog/Hybrid computer are presented and the results of the output illustrate that the maximum and minimum sampling interval can be applied to the time sharing of digital controller or computer.
Purpose: Recently, many quality issues are aroused in military forces, such as failures in K-series weapons, combat boots defects and 40mm ammunition explosion accident. To address these problems, the one and only government defense quality assurance agency, DTaQ(Defense Agency for Technology & Quality) tried to improve many quality assurance procedures and introduced new systems such as MRA(Manufacturing Readiness Assessment), TRA(Technology Readiness Assessment), and etc. However, as the amount of war supplies increasing every year, the resource(budget and manpower) for quality assurance is limited. Therefore, DTaQ had difficulty to handle the issue efficiently and effectively, and we propose the method to address this problem. Methods: The most popular quality assurance technique is a sampling method, in this research, we first review the many sampling techniques and compare the strength and weakness of each method. After then, we selected the most appropriate sampling techniques and applied the procedures in combat force support material and ammunition areas. Results: We can reduce the number of samples dramatically, thus the required amount of labor time and money can be saved. Also, the new sampling technique enforces the supplier to produce the product which meets the target value(desirable value). Conclusion: We can reduce the number of samples dramatically, thus the required amount of labor time and money can be saved. Also, the new sampling technique enforces the supplier to produce the product which meets the target value(desirable value). Lastly, since the new sampling method requires many numerical calculations, we developed a simple android OS smart-phone application which can be used easily in field.
1970년대 뉴욕의 힙합에서부터 유행했던 음악 샘플링은 현재에 이르러 장르 및 국가와 관계없이 사용되는 음악 제작 방법이다. 이 연구에서는 음악 샘플링의 전반적인 제작 방법론을 제시하고자 하였으며, 이를 위해 샘플링을 내용과 기법의 관점으로 살펴보았다. 우선 음악 샘플링에서의 내용에 있어서는 재사용 재료 및 길이, 완성곡의 샘플 기능으로 분류해보았다. 기법 종류로는 편집 기법 및 변형 기법을 정리한 후 각각의 세부적인 관계를 살펴보았다. 이러한 사항들을 모두 종합하여 음악 샘플링의 제작 방법 및 완성된 곡에서의 특징까지 포함한 방법론을 제시할 수 있었다. 이를 바탕으로 한국 유명 음악가의 샘플링 곡인 장기하와 얼굴들, 에픽하이, 더 콰이엇, 디제이 디오씨의 곡을 분석해보았다. 분석 과정을 통해 제시 방법론 내 요소들이 유기적인 관계로 이루어져있음을 확인했으며, 분석 결과를 통해 제시 방법론의 효용성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 실제로 곡 제작을 하거나 기존의 샘플링 곡을 분석할 때에 직접 적용해볼 수 있는 토대를 마련한데에 그 의의를 둘 수 있다.
It is important to estimate the magnitude of settlement and the time of primary consolidation in geotechnical engineering projects. For these purposes, site explorations and laboratory tests are usually performed. However, the mechanical properties determined from laboratory tests on the samples obtained by different sampling techniques show different trends. In this study, three types of consolidation test were carried out on the soil samples obtained by three different sampling techniques (76mm tube, 76mm piston, and block samples), to verify the effect of sample disturbance on consolidation properties. It was found that sampling methods have influence on the $\varepsilon$ - log $\sigma$'$_{v}$ relationship. While insignificant difference of compression indices from the samples obtained by different sampling techniques was observed in compression region, these values showed a different trend in precompression region. The values of $c_{v}$ and k of block samples had a tendency to be larger than those of piston and tube samples. At consolidation pressure larger than $\sigma$'$_{p}$, however, these properties became similar regardless of sampling methods. The block and piston samples gave slightly higher values of $C_{a/}$$C_{c}$ than tube samples. In the results of I $L_{EOP}$ and CRS test, it was observed that the values of $\sigma$'$_{p measured}$/$\sigma$'$_{p best estimated}$ of Yang-San clay decreases when strain becomes larger than 1.0% and that precompression strain of block samples is in the range of 1.5~2.0% while those of piston and tube samples are 1.75~3.75%. It was also shown that the values of $\sigma$'$_{p}$ of block samples exceed those of piston and tube samples by about 6~10%.6~10%.%.%.%.%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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