혼합구조체의 강-콘크리트 경계면은 하중이 증가함에 따라 합성작용 저하, 미세균열, 슬립 및 분리 등으로 비선형 거동을 나타내어 부분합성에 적합한 해석기법이 필요하다. 스터드의 상세해석을 통하여 이를 실현할 수 있으나 이는 해석 결과의 실효성에 비해 시간과 비용이 많이 투입되기 때문에 본 연구에서는 접합부의 경계비선형과 강-콘크리트의 재료비선형을 고려하여 더욱 정확한 강 콘크리트 혼합구조 해석기법을 제안하였다. 접합부의 경계면의 비선형성은 인터페이스 요소를 이용하여 모델링한다. 이를 위해 먼저 경계면의 비선형 거동 물성치를 산정하여야 한다. 경계면의 물성은 push-out test 등을 통하여 얻을 수 있는데 이는 기존에 연구되었던 실험결과를 이용하였다. 강과 콘크리트의 재료비선형을 고려하기 위해 콘크리트의 압축부는 Drucker-Prager 모델을 이용하고, 강재는 von-Mises 모델과 2개의 직선으로 이상화한 응력-변형률 관계를 적용하였다. 해석의 검증을 위해 프리스트레스트 콘크리트-강 혼합구조를 갖는 혼합거더의 정적 휨 거동에 관해 해석하여 기존의 실험결과와 비교하였다. 제안된 혼합구조 해석 기법을 이용하여 경계면의 비선형 모델을 변화시켜가면서 해석을 수행하여 강-콘크리트 혼합구조체의 거동을 분석하였다. 이후 경계면의 선형 해석방법과 완전부착을 가정하는 해석방법의 결과와 비교 분석하여 제안한 비선형 해석기법의 타당성을 검증하였다.
준설매립지반 설계시 압밀 소요시간 단축을 위해 연직배수공법와 선행재하공법등의 연약지반 개량공법을 주로 적용한다. 준설매립지반의 자중에 의한 압밀이 완료되기까지는 많은 시간이 소요되므로 공사비 절감, 공기단축의 이유로 연약지반 개량공법은 일반적으로 자중압밀 도중 적용된다. 본 논문에서는 준설매립지반에서 연직방향으로 자중압밀이 진행되는 도중 연직배수재 타설에 의해 방사방향의 흐름이 추가로 발생하는 경우의 압밀거동 예측을 위하여 자중압밀을 고려한 2차원 축대칭 비선형 유한변형 압밀 지배방정식과 이를 적용하기 위한 수치모델(Axi-Selcon)을 개발하였다. Axi-Selcon의 검증과 자중압밀 도중 연직배수재가 타설된 준설매립지반을 모사하기 위해 일련의 실내시험을 수행하였다. 이를 위해 연직배수재가 타설된 준설매립지반을 모사하는 대형자중압밀 시험기를 고안하였다. 모델의 추가적인 검증을 위하여 기존에 제안된 간편 해석법을 적용한 결과와 Axi-Selcon의 해석결과와 비교하였다. 마지막으로, Axi-Selcon을 적용하여 가상의 대심도 준설매립지반의 거동을 예측하였다. 이와 같은 일련의 모델 검증과정을 통해 본 논문에서 개발된 Axi-Selcon은 자중압밀 도중 연직배수재 타설과 선행재하공법이 적용될 경우에 대한 초연약 준설매립지반의 압밀 거동을 적절히 예측할 수 있음을 보였다.
Ginseng cultivated in different country or growing condition has generally different components such as saponin and protein, and it relates to efficacy and action. Protein content assumes by nitrogen content in ginseng radix. Nitrogen content could be determined by chemical analysis such as kjeldahl or extraction methods. However, these methods require long analysis time and result environmental pollution and sample damage. In this work we investigated possibility of non-destructive determination of nitrogen content in ginseng radix using near-infrared spectroscopy. Ginseng radix, root of Panax ginseng C. A. Meyer, was studied. Total 120 samples were used in this study and it was consisted of 6 sample sets, 4, 5 and 6-year-old Korea ginseng and 7, 8 and 9-year-old China ginseng, respectively. Each sample set has 20 sample. Nigrogen content was measured by electronic analysis. NIR reflectance spectra were collected over the 1100 to 2500 nm spectral region with a InfraAlyzer 500C (Bran+Luebbe, Germany) equipped with a halogen lapmp and PbS detector and data were collected every 2 nm data point intervals. The calibration models were carried out by multiple linear regression (MLR) and partial least squares (PLS) analysis using IDAS and SESAME software. Result of electronic analysis, Korean ginseng were different mean value in nitrogen content of China ginseng. Ginseng tend to generally decrease the nitrogen content according as cultivation year is over 6 years. The MLR calibration model with 8 wavelengths using IDAS software accurately predicted nitrogen contents with correlation coefficient (R) and standard error of prediction of 0.985 and 0.855%, respectively. In case of SESAME software, the MLR calibration with 9 wavelength was selected the best calibration, R and SEP were 0.972 and 0.596%, respectively. The PLSR calibration model result in 0.969 of R and 0.630 of RMSEP. This study shows the NIR spectroscopy could be applied to determine the nitrogen content in ginseng radix with high accuracy.
This study investigates the prediction of soil OM on Korean soils using the Visible-Near Infrared (Vis-NIR) spectroscopy. The ASD Field Spec Pro was used to acquire the reflectance of soil samples to visible to near-infrared radiation (350 to 2500 nm). A total of 503 soil samples from 61 Korean soil series were scanned using the instrument and OM was measured using the Walkley and Black method. For data analysis, the spectra were resampled from 500-2450 nm with 4 nm spacing and converted to the $1^{st}$ derivative of absorbance (log (1/R)). Partial least squares regression (PLSR) and regression rules model (Cubist) were applied to predict soil OM. Regression rules model estimates the target value by building conditional rules, and each rule contains a linear expression predicting OM from selected absorbance values. The regression rules model was shown to give a better prediction compared to PLSR. Although the prediction for Andisols had a larger error, soil order was not found to be useful in stratifying the prediction model. The stratification used by Cubist was mainly based on absorbance at wavelengths of 850 and 2320 nm, which corresponds to the organic absorption bands. These results showed that there could be more information on soil properties useful to classify or group OM data from Korean soils. In conclusion, this study shows it is possible to develop good prediction model of OM from Korean soils and provide data to reexamine the existing prediction models for more accurate prediction.
The aim of the present study was to update the calibration that is used for the measurement of the total nitrogen content in the rice plant samples by using the visible and near infrared spectrum. Before the equation merge, correlation coefficient of calibration equation for nitrogen content on each rice parts was 0.945 (Leaf), 0.928 (Stem), and 0.864 (Whole plant), respectively. In the calibration models created by each part in the rice plant under the various regression method, the calibration model for the leaf was recorded with relatively high accuracy. Among of those, the calibration equation developed by Partial least squares (PLS) method was more accurate than the Multiple linear regression (MLR) method. The calibration equation was sensitive based on variety and location variations. However, we have merged and enlarged various of the samples that made not only to measure the nitrogen content more accurately, but also later sampling populations became more diversified. After merging, $R^2$ value becomes more accurate and significantly to 0.950 (L.), 0.974 (S.), 0.940 (W.). Also, after removal of outlier, R2 values increased into 0.998, 0.995, and 0.997. In view of the results so far achieved, Standard error of prediction (SEP) and SEP (C) were reduced in the stem and whole plant. Biases were reduced in the leaf, stem as well as whole plant. Slopes were high in the stem. Standard deviation reduced in the stem but $R^2$ was high in the stem and whole plant. Result was indicated that calibration equation make update, and updating robust calibration equation from merge function and multi-variate calibration.
본 연구는 기존에 사용되고 있는 음주측정기의 부정확성과 비위생적인 면을 개선하기 위한 비침습적인 알코올 측정기를 개발하기 위해 근적외선분광분석법을 적용하였다. 먼저 근적외선분광분석법으로 혈중 알코올을 측정하기 위한 전 단계로 순수한 알코올을 0.01~0.1%의 농도로 함유한 검체를 측정하였다. MLR(multiple linear regression)방법을 통한 통계적 처리에서 1360, 2256, 2012, 그리고 1358 nm의 네 파장을 선택했을 때 SEC(standard error of calibration)은 0.0039, multiple R은 0.99를 나타냈다. 혈중 알코올 시료 측정시 MLR을 적용했을 때 2266과 2326 nm 파장을 선택했을 경우 가장 유의성 있는 결과를 나타냈다. 또 다른 통계적 방법인 PLSR(partial least squares regression)의 경우 이차 미분 스펙트럼의 1100~1340, 1500~1796, 그리고 2064~2300 nm의 범위에서 4개의 factor를 사용했을 때 0.030의 SEP값을 나타냈다. 이로서 근적외선분광분석법을 이용하여 혈액 중의 알코올을 신속하게 분석할 수 있는 가능성을 제시하였다.
자기지전류(MT) 자료의 3차원 역산에 대해 소개한다. MT 자료의 역산 문제는 기본적으로 악조건이므로 유일한 해가 존재하지 않는다. 이러한 비유일성을 줄이고 정확한 역산해를 구하기 위해서는 역산 시 사전정보를 추가하는 제약조건을 가해야 한다. 물리탐사 분야에서 비선형 역산에 사용되는 가장 일반적인 방법은 일련의 선형화된 역산문제를 푸는 Gauss-Newton법이다. 이 알고리듬은 수렴 시, 모델 공간에서 역산문제에 대한 목적함수를 최소화하는 최적해를 준다. 그러나 이러한 반복적 선형화기법은 3차원 MT 역산의 경우 Jacobian 행렬을 구하기 힘들기 때문에 그 유용성에 한계가 있다. 이러한 어려움은 CG법에 의해 완화할 수 있다. 선형 CG법은 Gauss-Newton 반복의 각 단계를 근사적으로 풀기 위해서 사용된다. 한편 비선형 CG법은 목적함수의 최소화에 직접적으로 적용된다. 이들 CG법은 Jacobian 행렬의 계산 및 대형 선형방정식의 해를 반복 당 세 번의 모델링으로 대치할 수 있어서 3차원 역산에 적합하다.
The rice plant is one of the important staple crops in Korea. The high yield with low cost in rice is required the soil fertility and the development of new precise method of fertilizer application by nutritional diagnosis. Now, in Korea, the nitrogen application system for the rice plant is composed of the basal fertilization, fertilization at tillering stage and fertilization at panicle stage, which the nitrogen fertilization at panicle stage amount to about 30 percent in the total amount. Thus, this experiment carried out to the development of the system that can measure the nitrogen content in the rice plant at panicle stage rapidly with the near infrared spectroscopy, and to predict the appropriate quantity of the nitrogen fertilization at panicle stage based on calibration model for test of nitrogen content in rice plant. The samples were collected from 48 varieties in 4 regions which are mainly cultivated in the southern part of Korea. And then, it collected by classifying into the leaf, the whole plant and the stem since 7 days before the nitrogen fertilization at panicle stage. The ranges of the nitrogen contents were 1.6∼4.0%, 1.7∼3.0% and 1.4∼2.7% in the leaf, the whole plant and the stem, respectively. In the calibration models created by each part of the plant under the Multiple Linear Regression(MLR) method, the calibration model for the leaf recorded the relatively high accuracy. The mutual crossing test on unknown samples were carried out using Partial Least Square(PLS) calibration model. That is, the nitrogen content in the stem was tested by calibration model made by the leaf model and that of stem was tested by calibration model made by whole plant sample. When unknown leaf sample was tested by calibration model made by all sample that collected from each part in rice plant such as leaf, stem and whole plant, it recorded the highest accuracy. As a result, to test the nitrogen content in the rice plant at panicle stage, the nitrogen content in the leaf shall be tested by the calibration model composed of the leaf, the stem and the whole plant. In future, to estimated the amount of nitrogen fertilization at panicle stage for rice plant , it will be calculated based on regression model between rice yield and nitrogen content of leaf measured by calibration model made by mixed sample including leaf, stem and whole plant.
목적: 본 연구는 한국 어린이를 대상으로 안축장과 신체 계측치와의 관련성을 조사하였다. 방법: 서울지역에서 11-12세(평균 연령: $11.95{\pm}0.22$세, 여학생: 45.0%)의 초등학생 40명을 대상으로 하였다. 부분 간섭측정법에 의한 안축장, 각막 곡률반경, 굴절이상도, 신장(m), 그리고 체중(kg)을 측정하였고, 체질량지수(BMI $[kg/m^2]=weight/[height]^2$)와 비만정도지수(DO[%]=[actual weightstandard weight]/standard weight)는 계산하였다. 근업 활동으로 1일 평균 독서시간, TV 시청시간, 그리고 컴퓨터 사용시간에 대하여 설문하였다. 결과: 전체 대상자의 평균 굴절이상도는 $1.06{\pm}0.84D$였고, 이들의 안축장과 몸무게(r=0.427, p=0.006), 체질량지수(r=0.508, p=0.001), 비만정도지수(r=0.371, p=0.018)는 유의한 양의 상관관계를 보였다. 또한 안축장은 체중(p=0.041)과 체질량지수(p=0.015)의 1사분위수, 그리고 비만정도지수가 가장 높은 그룹(p=0.042)에서 유의하게 길었다. 연령, 성별, 그리고 근업 활동을 보정한 후에 다중회귀분석에서 체중, 체질량지수 그리고 비만정도지수는 안축장과 유의한 관련성을 보였고, 특히, 근업 활동에서 1일 독서시간은 안축장과 유의한 관련성을 보였다. 결론: 한국 초등학생의 안축장은 체중과 관련이 있었다. 특히, 긴 안축장과 1일 독서시간은 유의한 관계를 보였다.
Bajwa, Waheed U.;Calderbank, Robert;Jafarpour, Sina
Journal of Communications and Networks
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제12권4호
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pp.289-307
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2010
The problem of model selection arises in a number of contexts, such as subset selection in linear regression, estimation of structures in graphical models, and signal denoising. This paper studies non-asymptotic model selection for the general case of arbitrary (random or deterministic) design matrices and arbitrary nonzero entries of the signal. In this regard, it generalizes the notion of incoherence in the existing literature on model selection and introduces two fundamental measures of coherence-termed as the worst-case coherence and the average coherence-among the columns of a design matrix. It utilizes these two measures of coherence to provide an in-depth analysis of a simple, model-order agnostic one-step thresholding (OST) algorithm for model selection and proves that OST is feasible for exact as well as partial model selection as long as the design matrix obeys an easily verifiable property, which is termed as the coherence property. One of the key insights offered by the ensuing analysis in this regard is that OST can successfully carry out model selection even when methods based on convex optimization such as the lasso fail due to the rank deficiency of the submatrices of the design matrix. In addition, the paper establishes that if the design matrix has reasonably small worst-case and average coherence then OST performs near-optimally when either (i) the energy of any nonzero entry of the signal is close to the average signal energy per nonzero entry or (ii) the signal-to-noise ratio in the measurement system is not too high. Finally, two other key contributions of the paper are that (i) it provides bounds on the average coherence of Gaussian matrices and Gabor frames, and (ii) it extends the results on model selection using OST to low-complexity, model-order agnostic recovery of sparse signals with arbitrary nonzero entries. In particular, this part of the analysis in the paper implies that an Alltop Gabor frame together with OST can successfully carry out model selection and recovery of sparse signals irrespective of the phases of the nonzero entries even if the number of nonzero entries scales almost linearly with the number of rows of the Alltop Gabor frame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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