Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권3호
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pp.295-304
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2019
This article deals with threshold-asymmetric volatility models for over-dispersed and zero-inflated time series of count data. We introduce various threshold integer-valued autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) models as incorporating over-dispersion and zero-inflation via conditional Poisson and negative binomial distributions. EM-algorithm is used to estimate parameters. The cholera data from Kolkata in India from 2006 to 2011 is analyzed as a real application. In order to construct the threshold-variable, both local constant mean which is time-varying and grand mean are adopted. It is noted via a data application that threshold model as an asymmetric version is useful in modelling count time series volatility.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
1992년에 발사된 우리별 1호는 고에너지 양성자들이 OBC(On-Board Computer)186의 메모리에 SEU(Single Event Upset)을 일으키는 안쪽 반알렌대(Inner Van Allen Radiation Belt) 를 통과한다. 본 논문에서는 Chi-Square 방법을 이용하여 OBC(On-Board Compute.)186 메모리에서 측정된 SEU 데이터와 NASA/NSSDC의 AP-8 양성자 모델을 비교하여, SEU를 유발하게 되는 문턱 에너지를 추정해 보았다. OBC186위치에서의 양성자 선속을 유도하기 위해서 위성체에 의한 차폐 효과가 고려되었으며 모델의 신뢰성을 높이기 위해 태양 활동이 활발한 기간에 얻어진 데이터들은 제거되었다. 비교 결과 우리별 1호 OBC186 주 메모리의 문턱에너지는 $110{pm}10MeV$로 추정 되었다.
Purpose: This study sought to identify whether fascial therapy using myofascial release (MFR) and Fascial Distortion Model (FDM) techniques affected not only the area where treatment was being given but also remote areas connected to the treatment area by fascial continuity through comparison of the pain pressure threshold (PPT). Methods: The subjects were 16 healthy normal adults in their 20s and 30s who were divided into the MFR and FDM groups before the experiment. The PPT was measured at 4 different points on the body of the subjects. C7, T7, L5, and gastrocnemius along the superficial back line (SBL) before and after the intervention. Results: Only the FDM group subjects showed a significant increase in the PPT at T7 after the intervention. (p<0.05). In addition, the FDM group demonstrated significantly increased PPT at L5 compared to the MFR group. However, neither the FDM nor the MFR group showed a meaningful change in the PPT at the remote area in the lower leg. Conclusion: These findings showed that FDM can affect PPT more and has a positive effect on the pain threshold compared to MFR. However, neither FDM nor MFR showed any effect on the PPT in a remote area.
Main objectives of this study were to investigate accuracy, bias and power of linear and threshold model segregation analysis methods for detection of major genes in categorical traits in farm animals. Maximum Likelihood Linear Model (MLLM), Bayesian Linear Model (BALM) and Bayesian Threshold Model (BATM) were applied to simulated data on normal, categorical and binary scales as well as to disease data in pigs. Simulated data on the underlying normally distributed liability (NDL) were used to create categorical and binary data. MLLM method was applied to data on all scales (Normal, categorical and binary) and BATM method was developed and applied only to binary data. The MLLM analyses underestimated parameters for binary as well as categorical traits compared to normal traits; with the bias being very severe for binary traits. The accuracy of major gene and polygene parameter estimates was also very low for binary data compared with those for categorical data; the later gave results similar to normal data. When disease incidence (on binary scale) is close to 50%, segregation analysis has more accuracy and lesser bias, compared to diseases with rare incidences. NDL data were always better than categorical data. Under the MLLM method, the test statistics for categorical and binary data were consistently unusually very high (while the opposite is expected due to loss of information in categorical data), indicating high false discovery rates of major genes if linear models are applied to categorical traits. With Bayesian segregation analysis, 95% highest probability density regions of major gene variances were checked if they included the value of zero (boundary parameter); by nature of this difference between likelihood and Bayesian approaches, the Bayesian methods are likely to be more reliable for categorical data. The BATM segregation analysis of binary data also showed a significant advantage over MLLM in terms of higher accuracy. Based on the results, threshold models are recommended when the trait distributions are discontinuous. Further, segregation analysis could be used in an initial scan of the data for evidence of major genes before embarking on molecular genome mapping.
본 논문에서는 단 채널 bulk-type MOSFET의 문턱전압의 표현식을 해석적으로 도출하는 모텔을 제시하였다 게이트 절연층 내에서는 2차원 Laplace 방정식을, silicon body 내 공핍층에서는 2차원 Poisson 방정식을 Fourier 계수 방법을 이용하여 풀어냈으며, 이로부터 채날 표면전위의 최소치를 도출하고 문턱 전압 표현 식을 도출하였다. 도출된 문턱전압 표현식을 모의 실험한 결과, 소자의 각종 parameter와 bias 전압에 대한 의존성을 비교적 정확히 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 short-channel intrinsic-body SDG SOI MOSFET의 문턱전압 도출을 위한 간단한 해석적 모델을 제시하였다. Intrinsic silicon 채널 영역 및 gate oxide 내에서의 2차원 Laplace 방정식을 반복법(iteration method)으로 풀어 각 영역 내에서의 전위 분포를 채널에 수직한 방향의 좌표에 대해 4차 및 5차 다항식으로 표현하였으며 이로부터 표면전위를 도출하였다. 표면전위의 최소치가 0이 되는 게이트 전압을 문턱전압으로 제안하여 closed-form의 문턱전압 식을 도출하였다. 도출된 문턱전압 표현식을 모의 실험한 결과, 소자의 parameter와 가해진 bias 전압에 대한 정확한 의존성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 short-gate SOI MESFET의 문턱전압 도출을 위한 간단한 해석적 모델을 제시하였다. 완전 공핍된 실리콘 채널 영역에서는 2차원 Poisson 방정식을, buried oxide 영역에서는 2차원 Laplace 방정식을 반복법(iteration method)을 이용해 풀어 각 영역 내에서의 전위 분포를 채널에 수직한 방향의 좌표에 대해 5차 다항식으로 표현하였으며 채널 바닥 전위를 구하였다. 채널 바닥 전위의 최소치가 0이 되는 게이트 전압을 문턱 전압으로 제안하여 closed-form의 문턱 전압 식을 도출하였다. 도출된 문턱 전압 표현 식을 모의 실험한 결과, 소자의 구조 parameter와 가해진 bias 전압에 대한 정확한 의존성을 확인할 수 있었다.
Al-Tairi, Zaher Hamid;Rahmat, Rahmita Wirza;Saripan, M. Iqbal;Sulaiman, Puteri Suhaiza
Journal of Information Processing Systems
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제10권2호
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pp.283-299
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2014
Skin detection is used in many applications, such as face recognition, hand tracking, and human-computer interaction. There are many skin color detection algorithms that are used to extract human skin color regions that are based on the thresholding technique since it is simple and fast for computation. The efficiency of each color space depends on its robustness to the change in lighting and the ability to distinguish skin color pixels in images that have a complex background. For more accurate skin detection, we are proposing a new threshold based on RGB and YUV color spaces. The proposed approach starts by converting the RGB color space to the YUV color model. Then it separates the Y channel, which represents the intensity of the color model from the U and V channels to eliminate the effects of luminance. After that the threshold values are selected based on the testing of the boundary of skin colors with the help of the color histogram. Finally, the threshold was applied to the input image to extract skin parts. The detected skin regions were quantitatively compared to the actual skin parts in the input images to measure the accuracy and to compare the results of our threshold to the results of other's thresholds to prove the efficiency of our approach. The results of the experiment show that the proposed threshold is more robust in terms of dealing with the complex background and light conditions than others.
퍼지이론은 생명정보공학에서 지식을 표현하는데 활용되고 제어시스템 모델을 이해하는데 활용되어 왔다. 본 논문에서는 생명정보학의 응용 프로그램에서 중요한 데이터 분류에 초점을 맞추었다. 최적의 임계값 유도를 위한 GPCR 분류에서 기존의 순차기반 임계값 제어기법은 임계값 결정범위와 최적의 임계값 유도 시간의 문제점을 보였고, 이진기반 임계값 제어기법은 임계값 결정 초기에 시스템의 안정성에 대한 단점이 있었다. 이를 보완하기 위해 우리는 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값제어기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값 제어기법을 구현하여 기존의 순차기반 임계값 제어기법과 이진기반 임계값 제어기법과의 인식률에 대한 구동시간의 변화, 임계값의 변화에 따른 시스템의 구동시간을 측정하였다. 퍼지기반 임계값제어 기법은 GPCR 데이터 분류에서 인식률과 구동시간에 대한 정보를 통해 분류 임계값을 조정하여 높은 인식률과 낮은 구동시간을 지속적으로 유도하여 안정적이고 효과적인 분류 시스템을 만들 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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