Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.107-120
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1998
This research aims here to develop a certain extended double sampling plan, EDS, which is an extension of ordinary double sampling plan in the sense that the second-stage sampling effort and second-stage critical value are allowed to depend on the point at which the first-stage continuation region is traversed. For purpose of comparison, single sampling plan, optimal ordinary double sampling plan(ODS) and sequential probability ratio test are considered with the same overall error rates, respectively. It is observed that the EDS idea allows less sampling effort than the optimal ODS.
Balanced half sample method is a simple variance estimation method for complex sampling designs. Since it is simple and flexible, it has been widely used in large scale sample surveys. However, the usual BHS method overestimate the true variance in without replacement sampling and two-stage cluster sampling. Focusing on this point , we proposed an unbiased BHS variance estimator in a stratified two-stage cluster sampling and then described an implementation method of the proposed estimator. Finally, partially BHS design is explained as a tool of reducing the number of replications of the proposed estimator.
The Shannon sampling series is the prototype of an interpolating series or sampling series. Also the Shannon wavelet is one of the protypes of wavelets. But the coefficients of the Shannon sampling series are different function values at the point of discontinuity, we analyze the Gibbs phenomenon for the Shannon sampling series. We also find a way to go around this overshoot effect.
An Analytical study of shear locking is introduced for linear thick beam element. The appropriate sampling point which eliminate shear locking phenomenon was Proposed through this study. Reduced integration point is exactly same as the sampling point obtained from this study. Numerical example indicates how shear locking is serious. some solutions for shear locking are presented.
This study compared and analyzed the construction of a land use change matrix for the Intergovernmental Panel on Climate Change's (IPCC) land use, land use change, and forestry area (LULUCF). We used National Forest Inventory (NFI) permanent sample plots (with a sample intensity of 4 km) and permanent sample plots with 500 m sampling intensity. The land use change matrix was formed using the point sampling method, Level-2 Land Cover Maps, and forest aerial photographs (3rd and 4th series). The land use change matrix using the land cover map indicated that the annual change in area was the highest for forests and cropland; the cropland area decreased over time. We evaluated the uncertainty of the land use change matrix. Our results indicated that the forest land use, which had the most sampling, had the lowest uncertainty, while the grassland and wetlands had the highest uncertainty and the least sampling. The uncertainty was higher for the 4 km sampling intensity than for the 500 m sampling intensity, which indicates the importance of selecting the appropriate sample size when constructing a national land use change matrix.
Modified river die-away 법으로 1998년 6월 17일부터 7월 22일 까지 낙동강(A)과 금호강(B)에서 채수한 강물로 BPMC와 chlorothalonii의 생분해 시험을 한 결과는 다음곽 kx다. BPMC의 경우 A지점의 실험군에서는 배양 7일 경과후 27%의 생분해를 나타냈으며 B지점의 실험군에서는 배양 7일 경과 후 40%의 생분해를 나타냈다. 생분해 속도상수와 반감기는 A지점에서 0.0460 및 15.1일 이었고, B지점에서 0.0749 및 9.3일로 조사되었다. Cholorothalonii의 경우 A지점의 실험군과 B지점의 실험군에서 배양 24시간 경과 후 모두 100%의 빠른 생분해를 나타내었다. 생분해속도상수와 반감기는 A지점에서 0.1416 및 4.9시간이었고, B지점에서 0.1803 및 3.8시간으로 조사되었다. Chlorothalonil이 BPMC보다 생분해속도가 빨랐으며, 수질오염이 심한 지역일수록 생분해율이 높은 것은 두 지점의 수질오염 및 종속영양세균수의 차이가 영향을 미치는 것으로 추정된다. 두 가지 농약의 생분해속도와 실험수의 DO, BOD, SS, ABS, $NH_3-N$와의 상관성을 구한 결과 각각 5% 유의수준에서 PMC의 경우 BOD, SS 및 $NH_3-N$이었고 chlorothalnil의 경우 SS, BOD 및 $NH_3-N$를 독립변수로, 생분해속도를 종속변수로 회귀분석을 실시한 결과는 5% 유의수준에서 각각의 농약에 대해 유의한 회귀식을 구할 수 있었다. BPMC는 실제 환경 중에서 생분해에 의한 영향을 더 받을 것으로 생각되며 chlorothalonil은 주요한 분해경로가 생분해인 것을 알 수 있었다.
본 연구는 잣나무와 낙엽송을 대상으로 라이다로부터 취득된 3차원의 Point cloud data (PCD)를 이용하여 딥러닝 기반의 수종 분류 모델을 구축하고 분류정확도를 비교·평가하였다. 수종 분류 모델은 라이다 플랫폼(고정식과 이동식), Farthest point sampling (FPS) 기반의 다운샘플링 강도(1024개, 2048개, 4096개, 8192개), 딥러닝 모델(PointNet, PointNet++) 3가지 조건에 따라 총 16개의 모델을 구축하였다. 분류 정확도 평가 결과, 고정식 라이다는 다운샘플링 강도가 8192개인 PCD 자료에 PointNet++ 모델을 적용하였을 때 카파계수가 93.7%로 가장 높았으며, 이동식 라이다는 다운샘플링 강도가 2048개에 PointNet++을 적용하였을 때 카파계수가 96.9%로 가장 높았다. 또한, 플랫폼과 다운샘플링 강도가 동일한 경우 PointNet++이 PointNet보다 정확도가 높았다. 구축된 16개 모델의 오분류 사례는 첫 번째, 수종 간의 구조적인 특징이 유사한 개체목 두 번째, 경사지 또는 임도 주변에 위치하여 편심생장한 개체목 세 번째, 개체목 분할 시 수관부가 수직으로 분할된 개체목에 대해 발생하였다.
S${\"{a}}$rndal (1996) and Knottnerus (2003) had a critical look at the well known variance estimator of Sen (1953) and Yates and Grundy (1953) in probability proportional to size sampling. In this paper, we point out that although their approaches can avoid the difficulties in variance estimation with respect to the joint probabilities, there exist the disadvantages in practice. Also, we describe a sampling procedure available in statistical software that are useful for the variance estimation.
Metamodel, model of model, has been widely used to improve an efficiency of optimization process in engineering fields. However, global metamodels of constraints in a constrained optimization problem are required good accuracy around neighborhood of optimum point. To satisfy this requirement, more sampling points must be located around the boundary and inside of feasible region. Therefore, a new sampling strategy that is capable of identifying feasible domain should be applied to select sampling points for metamodels of constraints. In this research, we suggeste sequential feasible domain sampling that can locate sampling points likely within feasible domain by using penalty function method. To validate the excellence of feasible domain sampling, we compare the optimum results from the proposed method with those form conventional global space-filling sampling for a variety of optimization problems. The advantages of the feasible domain sampling are discussed further.
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