The purpose of this study is to construct a flatfish outlook model that is consistent with the "Fisheries outlook" monthly publication of the fisheries outlook center of the Korea Maritime Institute (KMI). In particular, it was designed as a partial equilibrium model limited to flatfish items, but a model was constructed with a dynamic ecological equation model (DEEM) system, considering biological breeding and shipping times. Due to limited amounts of monthly data, the market equilibrium price was calculated using a recursive model method as the inverse demand. The main research results and implications are as follows. As a result of estimating young fish inventory levels, the coefficient of the young fish inventory in the previous period was estimated to be 0.03, which was not statistically significant. Because there is distinct seasonality, when estimating the breeding outcomes, the elasticity of breeding in the previous period was found to exceed 0.7, and it increased more as the weight of the fish increased, in addition, the shipment coefficient gradually increased as the weight increased, which means that as the fish weight increased, the shipment compared to the breeding volume increased. When estimating shipments, the elasticity of breeding in previous period was estimated to respond elastically as the weight increases. The price flexibility coefficient of the total supply was inelastically estimated to be -0.19. Finally, according to a model predictive power test, the Theil U1 was estimated to be very low for all of the predictors, indicating excellent predictive power.
BACKGROUND: Since the number of crops cultivated in reclaimed land is huge, it is very difficult to quantify the total crop production. Therefore, a non-destructive method for predicting crop production is needed. Salt tolerant root vegetables such as red beets and sugar beet are suitable for cultivation in reclaimed land. If their underground biomass can be predicted, it helps to estimate crop productivity. Objectives of this study are to investigate maximum leaf length and weight of red beet, sugar beet, and turnips grown in reclaimed land, and to determine optimal model with regression analysis for linear and allometric growth models. METHODS AND RESULTS: Maximum leaf length, width, and root fresh weight of red beets, sugar beets, and turnips were measured. Ten linear models and six allometric growth models were selected for estimation of root fresh weight and non-linear regression analysis was conducted. The allometric growth model, which have a variable multiplied by square of maximum leaf length and maximum leaf width, showed highest R2 values of 0.67, 0.70, and 0.49 for red beets, sugar beets, and turnips, respectively. Validation results of the models for red beets and sugar beets showed the R2 values of 0.63 and 0.65, respectively. However, the model for turnips showed the R2 value of 0.48. The allometric growth model was suitable for estimating the root fresh weight of red beets and sugar beets, but the accuracy for turnips was relatively low. CONCLUSION: The regression models established in this study may be useful to estimate the total production of root vegetables cultivated in reclaimed land, and it will be used as a non-destructive method for prediction of crop information.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.675-688
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2020
In survival analysis of observational data, the inverse probability weighting method and the Cox proportional hazards model are widely used when estimating the causal effects of multiple-valued treatment. In this paper, the two kinds of weights have been examined in the inverse probability weighting method. We explain the reason why the stabilized weight is more appropriate when an inverse probability weighting method using the generalized propensity score is applied. We also emphasize that a marginal hazard ratio and the conditional hazard ratio should be distinguished when defining the hazard ratio as a treatment effect under the Cox proportional hazards model. A simulation study based on real data is conducted to provide concrete numerical evidence.
This paper suggests a position estimating algorithm using mono vision system with projective geometry method. Generally, 3-D information can not be easily extracted from mono vision system which is taken by a camera at a specific point. But this defect is overcome by adopting model-based image analysis and selecting lines and points on the ground as natural landmarks. And this paper suggests a method that estimates position from many natural landmarks by distance error weight function.
A net-assembling company for gill net fishing gears makes a design based on the size of nets provided and determines floats, types of weights, and numbers. In addition, through the accurate examination of net weights in the process of fishing gear designing, it can prevent an excessive use of designing costs. The weight of twine can be easily calculated by its thickness differences, but the weight of netting has errors to be calibrated since the weight of netting is not changing exponentially with the changes of number and size of meshes. This study aims to suggest and empirically analyze the methods for estimating the weights of netting in accordance with the changes of number, size and thickness of meshes for a sound management of netting and net-assembling companies. Results indicated that the method using the knots and legs of netting was not practically usable because the errors were increased as the number of mesh increased. However, the method using netting area shown its usage potentiality with the calibration of the increasing ratio of mesh numbers.
본 연구는 터널공사를 대상으로 사업 초기단계에서 터널공사의 설계 대안에 대한 공사비를 신속히 추정하고, 사업이 진행되면서 상황변화에 따른 사업비 측면에서의 영향을 파악할 수 있도록 함으로써, 적정한 의사결정을 지원하기 위한 개략적 터널공사비 추정모델 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 터널공사의 수행에 있어 공사비에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 공사비 영향요인별 공사비 변화의 정도를 분석하였다. 공사비 영향요인은 천공방식, 굴착방법, 기폭장치, 적재장비 용량, 버력의 단위중량 및 토량환산계수, 터널 연장을 포함하는 7개의 요인을 대상으로 하여 각 영향요인의 변화에 따른 공사비 변동 크기를 분석하였다. 분석결과는 기획단계에서 사업의 기본적인 조건을 바탕으로 사업비를 추정하고, 설계 및 시공단계에서 설계 대안에 대한 공사비의 영향을 효율적으로 평가하는데 필요한 공사비 추정모델의 구축을 위한 기초정보를 제공할 것으로 기대된다.
Objectives : To estimate the weighting for the disability caused by major cancers in Korea using the Delphi method. Methods : We selected 19 panelists to estimate the disability weighting of major cancers in Korea by using the Delphi method. To select the relevant kinds of cancers, we used National Death Certificate Data produced by the National Statistical Office in 1996. Then the stability of each delphi round was calculated by using the coefficient of variance. Results : The disability weight of major cancers for males was pancreas cancer(0.36), liver cancer(0.35), esophageal cancer(0.30), stomach cancer(0.27), lung cancer(0.26), and colorectal cancer(0.30). The disability weight of major cancers fer females was pancreas cancer(0.36), liver cancer(0.34), esophageal cancer(0.29), stomach cancer(0.28), lung cancer(0.26), and colorecial cancer(0.28). Conclusion : The results of this study will provide baseline data useful for the measurement of the burden of disease caused by cancers in Korea.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.200-203
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2008
The objective of this study is to produce the $CO_2$ (carbon dioxide) absorption map using KOMPSAT-2 imagery. For estimating the amount of $CO_2$ absorption, the stand biomass of forest was estimated with the total weight, which was the sum of individual tree weight. Individual tree volumes could be estimated by the crown width extracted from KOMPSAT-2 imagery. In particular, the carbon conversion index and the ratio of the $CO_2$ molecular weight to the C atomic weight, reported in the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) guideline, was used to convert the stand biomass into the amount of $CO_2$ absorption. Thereafter, the KOMPSAT-2 imagery was classified with the SBC (segment based classification) method in order to quantify $CO_2$ absorption by tree species. As a result, the map of $CO_2$ absorption was produced and the amount of $CO_2$ absorption was estimated by tree species.
We propose an algorithm to update weight to use the mean square error method and mutual coupling matrix in a coherent channel. The algorithm proposed in this paper estimates the desired signal by using the updated weight. The updated weight is obtained by covariance matrix using mean square error and mutual coupling matrix. The MUSIC algorithm, which is direction of arrival estimation method, is mostly used in the desired signal estimation. The MUSIC algorithm has a good resolution because it uses subspace techniques. The proposed method estimates the desired signal by updating the weights using the mutual coupling matrix and mean square error method. Through simulation, we analyze the performance by comparing the classical MUSIC and the proposed algorithm in a coherent channel. In this case of the coherent channel for estimating at the three targets (-10o, 0o, 10o), the proposed algorithm estimates all the three targets (-10o, 0o, 10o). But the classical MUSIC algorithm estimates only one target (x, x, 10o). The simulation results indicate that the proposed method is superior to the classical MUSIC algorithm for desired signal estimation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1529-1547
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2015
Establishment of trust is important in wireless sensor networks for security enhancement and successful collaboration. Basically, a node establishes trust with other nodes by estimating a trust value based on monitored behavior of the other nodes. Since a malicious/misbehaving node might launch different attack strategies and might demonstrate random misbehavior, a trust estimation method should be robust against such attacks and misbehavior. Otherwise, the operation of trust establishment will be meaningless, and performance of an application that runs on top of trust establishment will degrade. In this paper, we propose a robust and novel trust estimation method. Unlike traditional trust estimation methods, we consider not only the weight of misbehavior but also the frequency of misbehavior. The frequency-of-misbehavior component explicitly demonstrates how frequently a node misbehaves during a certain observed time period, and it tracks the behavior of nodes more efficiently, which is a main factor in deriving an accurate trust value. In addition, the weight of misbehavior is comprehensively measured to mitigate the effect of an on-off attack. Frequency and weight of misbehavior are comprehensively combined to obtain the trust value. Evaluation results show that the proposed method outperforms other trust estimation methods under different attacks and types of misbehavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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