Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1191-1197
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2009
Most Bayesian approaches to model selection of wavelet analysis have drawbacks that computational cost is expensive to obtain accuracy for the fitted unknown function. To overcome the drawback, this article introduces loss functions which are criteria for level dependent threshold selection in wavelet based Bayesian methods with arbitrary size and regular design points. We demonstrate the utility of these criteria by four test functions and real data.
The primary objective of this study is to summarize results from previous experimental tests on laboratory specimens of RC/steel frames with masonry infills, in order to develop fragility functions that permit the estimation of damage in typical non-structural components of RC frame buildings, as a function of attained peak interstory drift. The secondary objective is to derive loss functions for such non-structural components, which provide information on the probability of experiencing a certain level of monetary loss when a given damage state is attained. Fragility curves and loss function developed in this study can be directly used within the FEMA P-58 framework for the seismic performance assessment of RC frame buildings with masonry infills.
본 논문은 다양한 손실 함수에 따른 Deep Nerual Network(DNN) 기반 음성 향상 모델의 성능을 비교 평가한다. 베이스라인 모델로는 음성의 위상 정보를 고려할 수 있는 복소 네트워크를 사용하였다. 손실 함수는 두 가지 유형의 기본 손실 함수, Mean Squared Error(MSE)와 Scale-Invariant Source-to-Noise Ratio(SI-SNR)를 사용하였으며 두 가지 유형의 지각 기반 손실 함수 Perceptual Metric for Speech Quality Evaluation(PMSQE)과 Log Mel Spectra(LMS)를 사용한다. 성능은 각 손실 함수의 다양한 조합을 사용하여 얻은 출력을 객관적인 평가와 청취 테스트를 통해 측정하였다. 실험 결과, 지각기반 손실 함수를 MSE 또는 SI-SNR과 결합하였을 때 전반적으로 성능이 향상되며, 지각기반 손실함수를 사용하면 객관적 지표에서 약세를 보이는 경우라도 청취 테스트에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Spatial estimation of environmental variables has been regarded as an important preliminary procedure for decision-making. A minimum variance criterion, which has often been adopted in traditional kriging algorithms, does not always guarantee the optimal estimates for subsequent decision-making processes. In this paper, a geostatistical framework is illustrated that consists of uncertainty modeling via stochastic simulation and risk modeling based on loss functions for the selection of optimal estimates. Loss functions that quantify the impact of choosing any estimate different from the unknown true value are linked to geostatistical simulation. A hybrid loss function is especially presented to account for the different impact of over- and underestimation of different land-use types. The loss function-specific estimates that minimize the expected loss are chosen as optimal estimates. The applicability of the geostatistical framework is demonstrated and discussed through a case study of copper mapping.
Fragility and loss functions are developed to predict damage and economic losses due to earthquake loading in Reinforced Concrete (RC) structural components with smooth rebars. The attention is focused on external/internal beam-column joints and ductile/brittle weak columns, designed for gravity loads only, using low-strength concrete and plain steel reinforcing bars. First, a number of damage states are proposed and linked deterministically with commonly employed methods of repair and related activities. Results from previous experimental studies are used to develop empirical relationships between damage states and engineering demand parameters, such as interstory and column drift ratios. Probability distributions are fit to the empirical data and the associated statistical parameters are evaluated using statistical methods. Repair costs for damaged RC components are then estimated based on detailed quantity survey of a number of pre-70 RC buildings, using Italian costing manuals. Finally, loss functions are derived to predict the level of monetary losses to individual RC components as a function of the experienced response demand.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권2호
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pp.389-399
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2007
In this paper, Bayes estimates for the parameters k, c and reliability function of the Burr type XII model based on a type II censored samples under asymmetric loss functions viz., LINEX and SQUAREX loss functions are obtained. An approximation based on the Laplace approximation method (Tierney and Kadane, 1986) is used for obtaining the Bayes estimators of the parameters and reliability function. In order to compare the Bayes estimators under squared error loss, LINEX and SQUAREX loss functions respectively and the maximum likelihood estimator of the parameters and reliability function, Monte Carlo simulations are used.
Smartphone is very much ingrained into our lives and it has propagated rapidly. With the growing expansion of smartphone, the number of lost smartphones has proliferated all the while. Unlike common personal belongings, smartphone is a high-priced goods and has personal information. In case it gets lost or stolen, it will cause monetary damage as well as secondary damage of personal information leaks. To lesson the damage, diverse applications that prevent the loss of a smartphone have been developed. But existing applications place emphasis on providing countermeasures that tracks the missing smartphones. Therefore, this paper describes the design and implementation of a smartphone application which provides precautionary functions to prevent the loss of a smartphone and countermeasures to track the missing smartphone. The implemented application prevents the loss of a smartphone using satefy zone and movement detection. In the event we lose a smartphone, it helps us recover a lost property using location tracking and remote control functions quickly and efficiently.
심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
Ali Yesilyurt;Oguzhan Cetindemir;Seyhan O. Akcan;Abdullah C. Zulfikar
Structural Engineering and Mechanics
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제88권1호
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pp.13-23
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2023
Seismic risk assessment studies are one of the most crucial instruments for mitigating casualties and economic losses. This work utilizes fragility curves to evaluate the seismic risk of single-story precast buildings, which are generally favored in Marmara's organized industrial zones. First, the precast building stock in the region has been categorized into nine sub-classes. Then, seven locations in the Marmara region with a high concentration of industrial activities are considered. Probabilistic seismic hazard assessments were conducted for both the soil-dependent and soil-independent scenarios. Subsequently, damage analysis was performed based on the structural capacity and mean fragility curves. Considering four different consequence models, 630 sub-class-specific loss curves for buildings were obtained. In the current study, it has been determined that the consequence model has a significant impact on the loss curves, hence, average loss curves were computed for each case investigated. In light of the acquired results, it was found that the loss ratio values obtained at different locations within the same region show significant variation. In addition, it was observed that the structural damage states change from serviceable to repairable or repairable to unrepairable. Within the scope of the study, 126 average loss functions were presented that could be easily used by non-experts in earthquake engineering, regardless of structural analysis. These functions, which offer loss ratios for varying hazard levels, are valuable outputs that allow preliminary risk assessment in the region and yield sensible outcomes for insurance activities.
In this paper, a novel line-based simultaneous localization and mapping (SLAM) using a loss function of vanishing point measurements is proposed. In general, the Huber norm is used as a loss function for point and line features in feature-based SLAM. The proposed loss function of vanishing point measurements is based on the unit sphere model. Because the point and line feature measurements define the reprojection error in the image plane as a residual, linear loss functions such as the Huber norm is used. However, the typical loss functions are not suitable for vanishing point measurements with unbounded problems. To tackle this problem, we propose a loss function for vanishing point measurements. The proposed loss function is based on unit sphere model. Finally, we prove the validity of the loss function for vanishing point through experiments on a public dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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