지구의 온난화로 인하여 기온이 상승하고 이에 대응하여 수온 증가가 감지되고 있다. 하천의 수온 변화는 수질과 생태계, 특히 용존산소변화와 생물체의 이동으로 이어진다. 기온 변화가 하천의 수질과 생태 환경에 미치는 영향을 추정하기 위해서 수온 상승의 시기와 하천 어종에 대한 이해가 필요한데 이를 위하여 미래의 수온을 예측할 필요가 있다. 환경부 산하 국립환경과학원에서 설치한 국가수질관측망 자료와 기상청 기상관측소의 기온 자료를 활용하여 기온-수온 비선형 상관관계모형을 구축하였다. 기온-수온 대표 관계인 비선형 로지스틱(Logistic) 함수에 포함된 4개의 매개변수를 결정하기 위하여 SCE최적화 기법을 이용하였다. 기온-수온 상관관계는 시간규모에 따른 최대 온도와 최소 온도에 차이가 있으나 수질 또는 생태 반응의 적당한 시간규모에 해당하는 주 평균 온도를 이용하여 분석하였다. 전반적으로 우리나라 하천의 기온-수온 관계는 선형보다는 비선형 모형에서 NSC와 RMSE가 더 우수하여 비선형 모형이 적합한 것으로 나타났다. 연구 결과는 미래의 기온 상승 변화에 반응하는 수질, 수문 및 생태반응에 대비하여 공학기술자 또는 정책입안자에게 적절한 기후변화 대책 방향을 설정하는 데 지침을 제공할 것이다.
This paper presents a histogram equalization based on the nonlinear transformation function for enhancing the quality of medical images. The nonlinear transformation function is applied to adaptively equalize the brightness of the image according to its intensity level frequency. The logistic function is used as a nonlinear transformation function, which is calculated by only using the intensity level with maximum frequency and the maximum intensity level in an histogram, and the total number of pixels. The proposed method has been applied for equalizing 8 medical images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances compared with the conventional histogram equalization. And the proposed histogram equalization can be used in various multimedia systems in real-time.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.1-12
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2006
Many software reliability growth models(SRGM) have been proposed since the software reliability issue was raised in 1972. The technology to estimate and grow the reliability of developing S/W to target value during testing phase were developed using them. Most of these propositions assumed the S/W debugging testing efforts be constant or even did not consider them. A few papers were presented as the software reliability evaluation considering the testing effort was important afterwards. The testing effort forms which have been presented by this kind of papers were exponential, Rayleigh, Weibull, or logistic functions, and one of these 4 types was used as a testing effort function depending on the S/W developing circumstances. I propose the methology to evaluate the SRGM using least square estimator and maximum likelihood estimator for those 4 functions, and then examine parameters applying actual data adopted from real field test of developing S/W.
To develop the model for prediction of potato late blight progress, the relationship between severity index of potato late blight transformed by the logit and Gompit transformation function and cumulative severity value (CSV) processing weather data during growing period in Taegwallyeong alpine area, 1975 to 1992 were examined. When logistic model and Gompertz model were compared by determining goodness of fit for progressive degree of late blight using CSV as independent variable, the coefficients of determination were higher as 0.742 in the logistic model than 0.680 in the Gompertz model. Parameters in logistic model were composed of progressive rate and initial value of logistic model. Initial value was calculated in -3.664. The progressive rate of potato late blight was 0.137 in cv. Superior, 0.136 in cv. Irish Cobbler, and 0.070 in cv. Jopung without fungicide sprays. According to in crease of the number of spray times the progressive rate was lowered, was 0.020 in cv. Superior under the conventional program of fungicide sprays, 10 times sprays during cropping season. Equation of progressive rate, b1=0.0088 ACSV-0.033 (R2=0.976), was written by examining the relationship between the parameters of progressive rate of late blight and the average CSV (ACSV) quantifing weather information. By estimating parameters of logistic function, model able to describe the late blight progress of potato, cv. Superior was formulated in Y=4/(1+39.0·exp((0.0088 ACSV-0.033)·CSV).
In this paper, we compare the classification performances of both ensemble and clustering algorithms (Data Bagging, Variable Selection Bagging, Parameter Combining, Clustering) to logistic regression in consideration of various characteristics of input data. Four factors used to simulate the logistic model are (1) correlation among input variables (2) variance of observation (3) training data size and (4) input-output function. In view of the unknown relationship between input and output function, we use a Taguchi design to improve the practicality of our study results by letting it as a noise factor. Experimental study results indicate the following: When the level of the variance is medium, Bagging & Parameter Combining performs worse than Logistic Regression, Variable Selection Bagging and Clustering. However, classification performances of Logistic Regression, Variable Selection Bagging, Bagging and Clustering are not significantly different when the variance of input data is either small or large. When there is strong correlation in input variables, Variable Selection Bagging outperforms both Logistic Regression and Parameter combining. In general, Parameter Combining algorithm appears to be the worst at our disappointment.
본 논문은 중국의 주요 물류거점도시들의 경쟁력을 공급측면의 기술적 효율성과 교통인프라의 암묵가격, 수요측면에서는 지역총생산 또는 수출입총액을 각각 가중치로 사용하여 비교 분석한다. 분석결과에 의하면 공급측면에서는 일반적으로 전통적인 대형도시이며 시장지향적인 도시들이 기술적 효율성이 높은 것으로 나타나며 반면에 교통인프라 투자의 기회비용은 높은 것으로 나타난다. 또한 청도, 영파는 기존의 물류도시임에도 불구하고 물류인프라의 측면에서는 상대적으로 저렴한 경제학적 비용으로 추가적인 물류인프라 건설이 가능하다는 점에서 향후의 발전가능성이 높다고 평가된다. 수요요인까지 동시에 고려하여 수요요인에 대한 가중치별 종합경쟁력을 측정한 결과 상해, 심천, 광주 등의 도시가 물류거점도시로서의 종합적인 경쟁력에 있어서 상당히 우위에 있는 것으로 파악된다.
지난 30여년간 개발소프트웨어의 잔여결함, 결함률 및 신뢰도와 같은 신뢰도 척도를 분석하기 위해 소프트웨어의 신뢰도 성장 모델이 개발되어 왔다. 이들 대부분은 개발중 검출되는 소프트웨어의 오류가 완벽하게 수정되는 것으로 가정하였다. 즉, 이들은 테스트중에 검출되는 오류가 완벽하게 제거되는 것을 가정하여 그들의 연구를 진행해왔던 것이다. 그러나 오류를 검출하는 것이 어려울 뿐만 아니라 그 과정에서 새로운 오류가 도입되기도 하기 때문에 오류를 완벽하게 제거하기는 대단히 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그동안 가장 보편 타당한 것으로 평가되어 왔던 웨이불형과 비교하여 로지스틱 테스트 노력함수를 적용한 불왼전한 소프트웨어의 테스트 노력을 제안하여 연구 검토한다.
A study was conducted to investigate an optimal vibration frequency for mobile phones with just noticeable difference(JND). The just noticeable difference, Weber's law, is the minimum amount by which stimulus intensity must be changed in order to produce a noticeable variation in sensory experience. In order to find the optimal vibration frequency, sixteen frequencies ranged from 24Hz to 603Hz were selected. Subjects then wereasked to differentiate a pair of vibration frequencies. For the analysis, the psychometric function to determine the optimal vibration frequency and the logistic regression to validate the determined frequency were used. The results show that the 2nd order polynomial equations were best fitted for the JND psychometric function and the optimal mobile phone vibrations were determined at 140Hz, 151 Hz, and 160Hz. With the ogive-shaped psychometric function developed by the logistic regression, the results of this study was validated that the determined vibration frequencies (140Hz, 151 Hz, and 160Hz) were optimal mobile phone vibration frequencies.
To predict the surface subsidence of salt rock storage, a new surface subsidence basin model is proposed based on the Logistic function from the phenomenological perspective. Analysis shows that the subsidence curve on the main section of the model is S-shaped, similar to that of the actual surface subsidence basin; the control parameter of the subsidence curve shape can be changed to allow for flexible adjustment of the curve shape. By using this model in combination with the MMF time function that reflects the single point subsidence-time relationship of the surface, a new dynamic prediction model of full section surface subsidence for salt rock storage is established, and the numerical simulation calculation results are used to verify the availability of the new model. The prediction results agree well with the numerical simulation results, and the model reflects the continued development of surface subsidence basin over time, which is expected to provide some insight into the prediction and visualization research on surface subsidence of salt rock storage.
Longitudinal Displacement Profile (LDP) is an appropriate tool for determination of the displacement magnitude of the tunnel walls as a function of the distance to the tunnel face. Some useful formulations for calculation of LDP have been developed based on the monitoring data on site or by 3D numerical simulations. However, the presented equations are only based on the tunnel dimensions and for different quality of rock masses proposed a unique LDP. In the present study, it is tried to present a new formulation, for calculation of LDP, on the basis of Rock mass quality. For this purpose, a comprehensive numerical simulation program was developed to investigate the effect of rock mass quality on the LDP. Results of the numerical modelling were analyzed and the least square technique was used for fitting an appropriate curve on the derived data from the numerical simulations. The proposed formulation in the present study, is a logistic function and the constants of the logistic function were predicted by rock mass quality index (GSI). Results of this study revealed that, the LDP curves of the tunnel surrounded by rock masses with high quality (GSI>60) match together; because the rock mass deformation varies over an elastic range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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