This article presents a modeling method for the uncorrelated measurement error of the ultra-short baseline (USBL) acoustic positioning system for aiding navigation of underwater vehicles. The Mahalanobis distance (MD) and principal component analysis are applied to decorrelate the errors of USBL measurements, which are correlated in the x- and y-directions and vary according to the relative direction and distance between a reference station and the underwater vehicles. The proposed method can decouple the radial-direction error and angular direction error from each USBL measurement, where the former and latter are independent and dependent, respectively, of the distance between the reference station and the vehicle. With the decorrelation of the USBL errors along the trajectory of the vehicles in every time step, the proposed method can reduce the threshold of the outlier decision level. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, simulation studies were performed with motion data obtained from a field experiment involving an autonomous underwater vehicle and USBL signals generated numerically by matching the specifications of a specific USBL with the data of a global positioning system. The simulations indicated that the navigation system is more robust in rejecting outliers of the USBL measurements than conventional ones. In addition, it was shown that the erroneous estimation of the navigation system after a long USBL blackout can converge to the true states using the MD of the USBL measurements. The navigation systems using the uncorrelated error model of the USBL, therefore, can effectively eliminate USBL outliers without loss of uncontaminated signals.
Means and standard errors of 285 Taiwan's local chicken and 429 Single Comb White Leghorn pullets at 35 wk of age were: egg weight (g) $48.3{\pm}0.3$, $54.6{\pm}0.3$, shell index $73.39{\pm}0.26$, $73.20{\pm}0.18$, shell color $15.23{\pm}0.40$, $0.88{\pm}0.27$, shell whiteness $72.61{\pm}0.57$, $90.00{\pm}0.35$, shell strength ($kg/cm^2$) $3.77{\pm}0.07$, $3.35{\pm}0.05$, shell thickness (mm) $0.38{\pm}0.003$, $0.38{\pm}0.002$, Haugh units $85.26{\pm}0.50$, $91.81{\pm}0.38$ and yolk percent (%) $30.17{\pm}0.18$, $27.32{\pm}0.16$ respectively. Theestimated heritabiliities of Taiwan's local chicken based on sire and dam components of variance were as follows: egg weight 0.20, shell index 0.1, shell color 0.87, shell whiteness 0.79, shell strength 0.37, shell thickness 0.14, Haugh units 0.24 and yolk percent 0.16. Genetic correlations based on sire and dam components of variance and covariance were also estimated. Generically, the shell index was positively correlated with egg weight, shell strength and yolk percent, and egg weight was negatively correlated with shell thickness, Haugh unit and yolk percent.
우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.
Cloud removal is often required to construct time-series sets of optical images for environmental monitoring. In regression-based cloud removal, the selection of an appropriate regression model and the impact analysis of the input images significantly affect the prediction performance. This study evaluates the potential of Gaussian process (GP) regression for cloud removal and also analyzes the effects of cloud-free optical images and spectral bands on prediction performance. Unlike other machine learning-based regression models, GP regression provides uncertainty information and automatically optimizes hyperparameters. An experiment using Sentinel-2 multi-spectral images was conducted for cloud removal in the two agricultural regions. The prediction performance of GP regression was compared with that of random forest (RF) regression. Various combinations of input images and multi-spectral bands were considered for quantitative evaluations. The experimental results showed that using multi-temporal images with multi-spectral bands as inputs achieved the best prediction accuracy. Highly correlated adjacent multi-spectral bands and temporally correlated multi-temporal images resulted in an improved prediction accuracy. The prediction performance of GP regression was significantly improved in predicting the near-infrared band compared to that of RF regression. Estimating the distribution function of input data in GP regression could reflect the variations in the considered spectral band with a broader range. In particular, GP regression was superior to RF regression for reproducing structural patterns at both sites in terms of structural similarity. In addition, uncertainty information provided by GP regression showed a reasonable similarity to prediction errors for some sub-areas, indicating that uncertainty estimates may be used to measure the prediction result quality. These findings suggest that GP regression could be beneficial for cloud removal and optical image reconstruction. In addition, the impact analysis results of the input images provide guidelines for selecting optimal images for regression-based cloud removal.
Objective: To evaluate the technical applicability of a semiautomatic three-dimensional (3D) hybrid CT segmentation method for the quantification of right ventricular mass in patients with cardiovascular disease. Materials and Methods: Cardiac CT (270 cardiac phases) was used to quantify right ventricular mass using a semiautomatic 3D hybrid segmentation method in 195 patients with cardiovascular disease. Data from 270 cardiac phases were divided into subgroups based on the extent of the segmentation error (no error; ≤ 10% error; > 10% error [technical failure]), defined as discontinuous areas in the right ventricular myocardium. The reproducibility of the right ventricular mass quantification was assessed. In patients with no error or < 10% error, the right ventricular mass was compared and correlated between paired end-systolic and end-diastolic data. The error rate and right ventricular mass were compared based on right ventricular hypertrophy groups. Results: The quantification of right ventricular mass was technically applicable in 96.3% (260/270) of CT data, with no error in 54.4% (147/270) and ≤ 10% error in 41.9% (113/270) of cases. Technical failure was observed in 3.7% (10/270) of cases. The reproducibility of the quantification was high (intraclass correlation coefficient = 0.999, p < 0.001). The indexed mass was significantly greater at end-systole than at end-diastole (45.9 ± 22.1 g/m2 vs. 39.7 ± 20.2 g/m2, p < 0.001), and paired values were highly correlated (r = 0.96, p < 0.001). Fewer errors were observed in severe right ventricular hypertrophy and at the end-systolic phase. The indexed right ventricular mass was significantly higher in severe right ventricular hypertrophy (p < 0.02), except in the comparison of the end-diastolic data between no hypertrophy and mild hypertrophy groups (p > 0.1). Conclusion: CT quantification of right ventricular mass using a semiautomatic 3D hybrid segmentation is technically applicable with high reproducibility in most patients with cardiovascular disease.
이 연구에서는 비유를 사용한 '농도와 반응속도'에 대한 학습에서 학생들의 인지적 정의적 변인들의 상 하위 수준에 따른 대응 관계 이해도와 대응 오류 유형의 차이를 비교하고, 이 변인들과 대응 관계 이해도와의 관계를 조사하였다. 사전검사로 논리적 사고력, 시각적 심상화 능력, 비유 추론 능력, 자아 효능감, 인지욕구 검사를 실시하였다. 비유를 사용한 수업을 진행한 후, 친숙도 검사와 대응 관계 이해도 검사를 실시하였다. 연구 결과, 시각적 심상화 능력과 친숙도를 제외한 모든 인지적 정의적 변인의 수준이 상위인 학생들의 대응 관계 이해도 점수가 하위 학생들보다 통계적으로 유의미하게 높았다. 또한, 과잉 대응, 대응 불이행, 불가능한 대응, 인위적 대응, 부적절한 대응, 무분별한 대응, 비유물 속성 보유 등의 대응 오류 유형의 빈도가 학생들의 인지적 정의적 변인의 수준에 따라 다른 양상을 보였다. 학생들의 대응 관계 이해도 점수는 모든 인지적 정의적 변인들과 정적인 상관이 있었다. 다중 회귀 분석 결과, 과학 성취도, 논리적 사고력, 친숙도가 대응 관계 이해도에 대한 유의미한 예언 변인으로 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논의하였다.
FTA(fault tree analysis)는 system 오류 관리를 위한 정성적/정량적 기법으로 적용되고 있다. FTA를 적용한 PCR의 오류 관리 system의 구축을 위한 시범적 단계로서 PCR 실행의 여러 단계 중 가장 간단한 단계인 '반응액의 제조 및 PCR 기기 사용 단계'를 모델로 하여 분석하였다. PCR 실행시 발생할 수 있는 오류를 연역적 논리 방식에 의해 fault tree의 형태로 규명하였다. Fault tree는 오류 관리의 최상위 요소인 top event를 중심으로 중간 계층을 이루는 intermediate events와 최하위의 요소인 basic events로 세분하여 구성하였다. Top event는 '반응액의 제조 및 PCR 기기 사용 단계에서의 오류'; 중간계층 events는 '기기 유래 오류', '실험행위 유래 오류'; basic events는 '정전상황', 'PCR 기기 선정', '기기 사용 관리', '기기 내구성', '조작의 오류', '시료 구분의 오류'로 분석되었다. 이로부터 top event의 원인 분석 및 중요 관리점을 도출하기 위하여 정성적/정량적 분석을 실시하였다. 정성적 기법으로 minimal cut sets, structural importance, common cause vulnerability를 분석하였고, 정량적 기법으로 simulation, cut set importance, item importance, sensitivity를 분석하였다. 정성적 분석과 정량적 분석의 결과에서 '시료 구분의 오류'와 '기기 조작의 오류'가 제 1중요관리점; '기기 관리의 오류'와 '내구성에 의한 오류'는 제 2중요관리점으로 일치되게 나타났다. 그러나 '정전상황'과 '기기 선정의 오류'는 정성적 분석에서만 중요관리점으로 분석되었다. 특히 sensitivity 분석에서 '기기 관리의 오류'는 사용 시간이 경과함에 따라 가장 중요한 관리점으로 부각되었다. 결론적으로 FTA는 PCR 모델 case에 대한 오류의 원인 분석 및 그 방지를 위한 중요관리점을 제시함에 따라, 궁극적으로 미래에 PCR의 오류 관리 system을 완성할 수 있는 효과적인 방법으로 사료된다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제12권1호
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pp.51-70
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2001
쓰기 장애를 가진 아동과 정상 초등학교 학생을 대상으로 그들의 글씨에 대해서 조사하였다. 전체적으로는 쓰기 장애 아동의 글씨가 정상 아동보다 크고, 글자 사이의 간격은 넓은 대신 단어 사이의 간격은 좁았다. 글씨의 크기는 남녀 모두 그리고 학년에 관계없이 차이를 보이고 있었고, 나이가 듦에 따라 글씨의 크기는 점점 작아졌으며 특히 여자에 있어서는 쓰기 장애 아동(r=-0.16)보다 정상 아동(r=-0.45)에서 작아지는 속도가 빨랐다. 글자 사이의 간격은 남학생의 경우 초등학교 1, 2학년 때에는 글자 사이의 획의 침범으로 인해 쓰기 장애 아동이 정상 아동보다 간격이 더 좁았는데, 이런 차이는 초등학교 3, 4, 5학년 때에는 거의 없어지고, 초등학교 6학년에 이르면 글자 사이의 간격이 정상 아동보다 더 넓어지는 것이 확인되었다. 여학생의 경우에는 쓰기 장애 아동이 정상 아동보다 글자 사이의 간격이 초등학교 1학년부터 지속적으로 넓었다. 이런 차이는 쓰기 장애의 기전이 남자와 여자가 서로 다르다는 것을 시사해주는 소견이었다. 단어 사이의 간격은 남녀 모두 그리고 모든 학년에서 쓰기 장애 아동이 정상 아동보다 좁았는데, 이는 우리말의 경우 띄어쓰기 문제가 쓰기 장애에서 상당히 중요한 부분임을 짐작하게 하는 단서였다. 글자 사이의 간격이나 단어 사이의 간격은 나이가 들수록 감소하는 경향을 보였지만 여학생의 경우 쓰기 장애와 정상 아동에서 연령과 단어 사이의 간격 사이에 의미 있는 상관관계를 나타내지 않아서 대조를 이루었다. 상관관계 분석에서는 글씨의 크기와 글자 사이의 간격 사이에 약한 상관관계를(r=0.11-0.15)보였으나 글자 사이의 간격과 단어사이의 간격은 서로 밀접한 상관관계를 나타내었다(r=0.99). 음운적 오류는 대개 종성(받침)에서 관찰되었다 특히 겹받침(ㄳ, ㄵ, ㄶ, ㄺ, ㄻ, ㄼ, ㄾ, ㄿ, ㅀ, ㅄ)을 제대로 기억해내지 못하였고, 구개음화나 음운의 동화로 인해 음가(音價)가 변하는 경우에 오류를 보였다. 의미적 오류는 두 군에서 그다지 빈도가 높지 않았다. 띄어쓰기의 오류는 음운적 오류와 상관관계가 높았고, 대체적으로 여자보다 남자에서 많았다. 이상을 종합하여 볼 때, 쓰기 장애 아동과 정상 아동 사이에는 글씨의 크기, 글자 사이의 간격, 단어 사이의 간격, 음운적 오류, 띄어쓰기 오류 등에서 분명한 차이를 보였고, 나이에 따라 변화하는데 정상 아동과 쓰기 장애 아동은 서로 발달 속도에서 질적인 차이를 보였다. 남자와 여자의 글씨는 초등학교 2, 3학년부터 명백한 차이를 보이면서 쓰기 장애의 유형도 둘 사이에 차이가 존재한다는 것을 확인할 수 있었다.
PURPOSES : To solve problems in current compaction control DCPT(Dynamic Cone Penetrometer Test), highly correlated with various testing methods, simple, and economic is being applied. However, it、s hard to utilize DCPT results due to the few numerical analyses for DCPT have been performed and the lack of data accumulation. Therefore, this study tried to verify the validation of numerical modeling for DCPT by comparing and analyzing the results of numerical analyses with field tests. METHODS: The ground elastic modulus and PR(Penetration Rate) value were estimated by using PFC(Particle Flow Code) 3D program based on the discrete element method. Those values were compared and analyzed with the result of field tests. Also, back analysis was conducted to describe ground elastic modulus of field tests. RESULTS : Relative errors of PR value between the numerical analyses and field tests were calculated to be comparatively low. Also, the relationship between elastic modulus and PR value turned out to be similar. CONCLUSIONS : Numerical modeling of DCPT is considered to be suitable for describing field tests by carrying out numerical analysis using PFC 3D program.
자동분석기(Rapid Ftow Autoanalyzer) RF A-300을 이용한 쌀의 아밀로스 분석법을 확립하였다. 자동분석기로 분석한 아밀로스 함량을 Williams나 Juliano 등의 방법에 따른 분석결과와 비교하여 본 결과 매우 높은 직선적인 상관관계 (r=0.95$^{**}$-0.97$^{**}$)를 나타내었다. 자동분석기를 이용한 분석법으로 얻어진 아밀로스함량은 Juliano등의 분석법에 의해 얻어진 결과에 비해 저ㆍ중 아밀로스 품종에서는 1.0-2.0%가 높게, 고 아밀로스품종에서는 1%정도 낮게 측정된 반면 Williams등의 분석법에 따른 검정결과에 비해서는 2.0-5.0% 정도로 높은 함량을 나타내었는데 검정치가 저 아밀로스품종 쪽일수록 증가정도가 약간 큰 경향이었다. 세가지 분석방법간에 상호 직선적인 상관을 보이면서 쌀가루에 비해 녹말시료에서 아밀로스함량이 약간 높은 경향이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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