The estimations of variance components for the unbalanced one way random effects model when the underlying distributions are not necessarily normal are considered. ANOVA, REML, ML, MIVQUE, and MINQE estimators are compared with respect to their mean squared errors and biases through a simulation study. Explicit, computable expressions with no matrix inversion necessary are given for these estimators. An efficient rule to provide a prior guess of MINQE is given. Our results indicate that the efficiency of MINQE is excellent for arbitrary underlying distribution in the sense of MSE even in the presence of nontrivial bias. Also, MINQE is a worthwhile improvement over other estimators when kurtosis of underlying distributions become large 1.
Based on the observation that ignoring the angle dependency of multigroup resonance cross sections within a fuel pellet would result in nontrivial underestimation of the spatial self-shielding of flux, a parametrized spectral superhomogenization (SPH) factor library (PSSL) method is developed as a practical means of resolving the problem. Region-wise spectral SPH factors are calculated by the normal and transport corrected SPH iterations after ultrafine group slowing down calculations over various light water reactor pin-cell configurations. The parametrization is done with fuel temperature, U-238 number density, fuel radius, moderator source represented by ${\Sigma}_{mod}V_{mod}$, and the number density ratio of resonance nuclides to that of U-238 in a form of resonance interference correction factors. The parametrization is successful in that the root mean square errors of the interpolated SPH factors over the fuel regions of various pin-cells are within 0.1%. The improvement in reactivity error of the PSSL method is shown to be superior to that by the original SPH method in that the reactivity bias of -200 pcm to -300 pcm vanishes almost completely. It is demonstrated that the environment effect takes only about 4% in the reactivity improvement so that the pin-cell based PSSL method is effective in the assembly problems.
A straightforward strategy for particle image velocimetry (PIV) interrogation and post-processing has been proposed, aiming at reducing errors and clarifying vortex structures. The interrogation window size should be kept small to reduce bias error and improve spatial resolution. A spatial filter is then applied to the velocity field to reduce random error and clarify flow structure. The performance of three popular spatial filters were assessed: box filter, median filter, and local quadratic polynomial regression filter. In order to quantify random uncertainty, the image matching (IM) method is applied to an experimental dataset of homogeneous and isotropic turbulence (HIT) obtained by 2D-PIV. We statistically analyze the uncertainty propagation through the spatial filters, and verify the reduction in random uncertainty. Moreover, we illustrate that the spatial filters help clarify vortex structures using vortex identification criteria. As a result, PIV random uncertainty was reduced and the vortex structures became clearer by spatial filtering.
Background: We investigated the feasibility of in vitro radiosensitivity prediction with gene expression using deep learning. Methods: A microarray gene expression of the National Cancer Institute-60 (NCI-60) panel was acquired from the Gene Expression Omnibus. The clonogenic surviving fractions at an absorbed dose of 2 Gy (SF2) from previous publications were used to measure in vitro radiosensitivity. The radiosensitivity prediction model was based on the convolutional neural network. The 6-fold cross-validation (CV) was applied to train and validate the model. Then, the leave-one-out cross-validation (LOOCV) was applied by using the large-errored samples as a validation set, to determine whether the error was from the high bias of the folded CV. The criteria for correct prediction were defined as an absolute error<0.01 or a relative error<10%. Results: Of the 174 triplicated samples of NCI-60, 171 samples were correctly predicted with the folded CV. Through an additional LOOCV, one more sample was correctly predicted, representing a prediction accuracy of 98.85% (172 out of 174 samples). The average relative error and absolute errors of 172 correctly predicted samples were 1.351±1.875% and 0.00596±0.00638, respectively. Conclusion: We demonstrated the feasibility of a deep learning-based in vitro radiosensitivity prediction using gene expression.
A mercury sphygmomanometer (MS) has been the gold standard for pediatric blood pressure (BP) measurements, and diagnosing hypertension is critical. However, because of environmental issues, other alternatives are needed. Noninvasive BP measurement devices are largely divided into auscultatory and oscillometric types. The aneroid sphygmomanometer, the currently used auscultatory method, is inferior to MS in terms of limitations such as validation and regular calibration and difficult to apply to infants, in whom Korotkoff sounds are not audible. The oscillometric method uses an automatic device that eliminates errors caused by human observers and has the advantage of being easy to use; however, owing to its measurement accuracy issues, the development of an international validation protocol for children is important. The hybrid method, which combines the auscultatory and electronic methods, solves some of these problems by eliminating the observer bias of terminal digit preference while maintaining measurement accuracy; however, the auscultatory method remains limited. As the age-related characteristics of the pediatric group are heterogeneous, it is necessary to reconsider the appropriate BP measurement method suitable for this indication. In addition, the mobile application-based BP measurement market is growing rapidly with the development of smartphone applications. Although more research is still needed on their accuracy, many experts expect that mobile application-based BP measurement will effectively reduce medical costs due to increased ease of access and early BP management.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.23
no.6
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pp.807-813
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1986
Measurements of interface states in a MOS capacitor by DLTS system using wideband monophase lock-in amplifier are discussed. A new signal analysis method that takes into account the bias pulse width and the gate off width is presented to remove the errors in the measured parameters of interface states resulting from the traditional method which neglects the effect of those widths. Theoretical calculations are made for the parameters related to the rate window, signal to noise ratio, and the energy resolution. On the grounds of this discussion, interface states of the MOS capacitor on p-type substrate of (110) orentation are measured with the optimal gate-off width with respect to the S/N ratio and the energy resolution. The results are interface state density of the order of 10**10 (cm-\ulcornereV**-1) to 10**11 (cm-\ulcornereV**-1) in the energy range of Ev+0.15(dV) to Ev+0.5(eV), and constant capture cross section of the order of 10**-16 (cm\ulcorner.
Purpose - This study aims to examine the role of contract law in mergers and acquisitions (M&A) and to examine whether or not contract law is necessary in M&A. The study also discusses how contract law can be utilized in M&A, as well as some of the problems that arise from the use of contracts in this area. Research design, data, and methodology - To minimize bias and errors, this study used only peer-reviewed articles and book excluding internet news articles, conference papers, and dissertations. For a well-organized screen and selection process, the author conducted the extraction procedure thoroughly to eliminate some duplicated resources. Result: This study indicates that complex deals carry a high risk but also have the potential to yield substantial revenue for stakeholders. Thus, contract law is essential to the success of M&A because it helps to define the (1) terms of the transaction, (2) reduces risk, (3) offers legal safeguards, and ensures that the (4) agreement is enforced. Conclusion - This study concludes that an understanding of contract law is essential to the profitable merging of two businesses. The application of contract law provides a mechanism for enforcing the agreement, which can increase the likelihood that the stipulations of the M&A will be satisfied.
In indoor environments, since global positioning system (GPS) signals can be blocked by obstacles, such as building structure. the performance of GPS-based positioning methods can be degraded because of the loss of GPS signals. To solve this problem, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope, accelerometer, and magnetometer, have been proposed to enhance the positioning accuracy in indoor environments. IMU-based positioning methods can estimate the location of the user by calculating the velocity and heading angle of the user without the help of GPS. However, low-cost MEMS IMUs may lead to drift error and large bias. In addition, positioning errors in IMU-based positioning approaches can be caused by the irrelevant motion of the pedestrian. In this study, we propose an enhanced indoor positioning method that provides more reliable localization results by using the camera, light detection and right (LiDAR), and ARKit framework on the iPhone. Through reliable positioning results and augmented reality (AR) experiences, our indoor positioning system can provide indoor space guidance services.
INS(inertial navigation system) aligns itself using gravity and Earth's rotational rate from accelerometers and gyro sensors when stationary. Typically, ZUPT(zero velocity update), which is based on a linear error model Kalman filter, is used when it is stationary. However, such algorithms assume stationary conditions, leading to increased alignment errors or filter divergence during maritime mooring due to wave-induced motion. This paper designs a mooring alignment algorithm for maritime platforms using a Kalman filter, which uses large heading angle error model and an initial position correction technique. And it is validated by simulation. Furthermore, it is confirmed that applying this to a rotational INS dramatically improves performance through the principle of bias cancellation.
Characteristics of speckle errors of Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) chlorophyll-${\alpha}$ concentration were analyzed, and its causes were investigated by using SeaWiFS data in the East Sea from September 1997 to December 2007. The speckles with anomalously high concentrations were randomly distributed and showed remarkably high bias of greater than $10mg/m^3$, compared with their neighboring pixels. The speckles tended to appear frequently in winter, which might be related to cloud distribution. Ten-year averaged cloudiness of winter was much higher over the southeastern part, with frequent speckles, than the northwestern part of the East Sea. Statistical analysis results showed that the number of the speckles was increased as cloudiness increased. Normalized water-leaving radiance of the speckle pixel was considerably low at the short wavelengths (443, 490, and 510 nm), whereas the radiance at 555 nm band was normal. These low measurements produced extraordinarily high concentration from the chlorophyll-${\alpha}$ estimation formula. This study presented the speckle errors of SeaWiFS chlorophyll-${\alpha}$ concentration in the East Sea and suggested that more reliable chlorophyll-${\alpha}$ data based on appropriate ocean color remote sensing techniques should be used for the oceanic application researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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