Hub bearings not only sustain the body of a car, but permit wheels to rotate freely. Excessive radial or axial load and many other reasons can cause defects to be created and grown in each component. Therefore, vibration and noise from unwanted defects in outer-race, inner-race or ball elements of a Hub bearing are what we want to detect as early as possible. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing signal has periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.
SAS의 PROC MIXED procedure는 다양한 형태의 혼합모형에 적합한 자료를 분석하고, 그 자료들이 채집된 모집단의 모수들에 관한 통계적 추론을 하는데 사용된다. 그러나 혼합모형에 해당되는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형안에 나타나는 두개의 분산의 합에 대한 신뢰구간을 구할 때 PROC MIXED의 REML추정량으로부터 계산되는 신뢰구간은 신뢰계수를 지키지 못한다는 것을 시뮬레이션을 통하여 보인다.
The study examines common component existing in five Asian countries from 1991 to 2007. To do this, the daily stock market indices of Korea, Malaysia, Thailand, Indonesia, and the Philippines were used. Using a Vector Autoregressive Model this paper analyzes causal relations and dynamic interactions between five Asian stock markets. The findings in this study indicate that level of five Asian stock markets' stock return linkages are low. First, from the statistics for pair-wise Granger causality tests, I find Granger-causal relationship between Korea and Indonesia and between Malaysia and and Indonesia. Second, from the results of response function and the statistics of variance decomposition, I find that week shocks to Korean stock market return on Malaysia, Indonesia, Thailand, and the Philippines stock market returns. The results indicate increased Asian stock market linkages but the level is very low. This implies that the benefits of diversification within the five Asian stock markets are still existed.
수중 음원을 탐지할 때 사용되는 정합장 처리 기법은 복잡한 수중 환경을 고려하여 수행된다. 특히, 최소 분산 처리기를 적용할 경우 행렬의 고유치 문제로 인해 그 성능이 크게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 변환 행렬을 이용하여 최소 분산 정합장 처리기의 성능을 개선하였다 이 변환 행렬은 입력 신호의 공분산 행렬이 역행렬을 구할 수 있도록 하면서 원하는 음원 신호 성분을 향상시키도록 한다. 제안된 방법은 NATO 산하 SACLANT 센터에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 그 효율성을 입증하였다.
SP 자료는 현재 존재하지 않는 교통정책 및 계획의 평가를 위해 광범위하게 이용되어 왔으나 현시선호와의 연계가 단점으로 지적되어 왔다. 이를 극복하는 방법의 하나로서 현시선호자료, 즉 RP 자료와의 결합이 제시되어 왔으며 RPㆍSP 결합방법론이 개발되었다. 본 논문의 목적은 Error Component 방법을 이용하여 새로운 RPㆍSP 결합방법을 제시하고 그 유용성을 입증하는 것이다. Error Component 방법은 SP 자료 또는 RP 자료의 상대적인 분산을 구하기 위해 각 자료의 오차를 분할하고 이에 대한 파라메타와 효용의 파라메타를 동시에 추정하는 것이다. 이를 위한 분석자료는 시뮬레이션을 통해서 인위적인 RP 자료와 SP 자료를 생성하여서 사용하였고 생성된 자료로 Error Component 방법을 이용한 결합모형과 기존의 결합방법의 결과를 파라메타 및 시간가치를 척도로 비교ㆍ분석하였다. 연구 결과 본 연구에서 제시한 방법론이 자료의 규모에 관계없이 일관되게 기존 RPㆍSP 결합방법에 의해 추정된 모형보다 가정된 파라메타 값에 일치함을 보여줘 Error Component 방법이 유용함을 증명하였다. 또한 파라메타의 비로 표현한 시간가치도 Error Component 방법의 적용값이 기존방법론의 적용값보다 가정된 값과 유사한 값을 보여 줘 본 연구가 제시한 방법의 우월성을 입증하였다. 또한 기존 결합모형인 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 RP자료와 SP자료를 결합하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었으나 동시적방법이 보다 순차적방법보다 효율적인 방법으로 분석되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.395-407
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2016
본 연구는 G-Theory를 적용하여 태권도 품새 평가항목에 대한 채점자 간 평가점수의 신뢰도를 추정하기 위해 G-연구로 경기일 수, 채점자 수를 다중오차원으로 선정하고 이들 변인간의 상호작용으로 인한 오차변량의 상대적 크기에 의해 오차원을 분석하고, G-연구의 결과를 토대로 D-연구를 수행하여 최적의 측정조건을 결정하는 데 목적이 있다. 결과를 요약하면 다음과 같다. G-Theory를 적용하여 태권도 품새 평가항목 중 정확성에 대해 분산성분 추정치를 추정한 결과, 오차의 영향력은 채점자국면에서 가장 크게 나타났으며, 각 설계에 따른 상호효과 (피험자 내), 피험자 간 순서였으며, 표현성 평가항목에 대한 분산성분 추정치 오차의 영향력은 상호효과 (피험자 내)국면에서 가장 크게 나타났으며, 각 설계에 따른 피험자 간, 채점자 국면 순으로 나타났다. 마지막으로 D-연구를 통하여 일반화가능도계수를 추정한 결과, 채점자 수에 따른 최적수준의 측정조건은 정확성 평가항목에서 8명의 채점자일 때 안정적인 신뢰도를 얻을 수 있으며, 표현성 평가항목에서는 7명의 채점자일 때 안정적인 신뢰도를 얻었다.
본 연구는 국내 분포하는 마가목의 집단간 및 집단내 개체간 열매와 종자 형태에 대한 변이를 조사하였다. 6개 천연집단의 42개 개체목에서 열매를 채취하여 열매특성 6가지와 종자특성 4가지를 분석하였다. 모든 특성들에서 집단간 및 집단내 개체간에 유의적인 차이가 인정되었다. 특히, 결실지당 열매수와 열매당 종자수 특성은 전체 분산 가운데 집단이 차지하는 비율이 큰 것으로 나타났다. 변이계수 값은 결실지당 열매수와 종자무게 특성이 다른 특성들(11.9~32.1%)에 비해 높은 42.0~75.3%의 값을 나타냈다. 상관분석결과 결실지당 열매수 특성은 위도와는 정의 상관관계를 보였으며, 경도와는 부의 상관관계를 각각 나타냈다. 군집분석결과 지리적으로 가까운 집단들이 유전적으로 가깝게 묶이는 경향을 나타냈다. 주성분분석결과 집단간의 유연관계에 의미를 갖는 3개 주성분을 도출하였는데 전체 분산에 대한 설명력은 87%였다. 제1주성분은 종자길이와 종자무게, 제2주성분은 열매폭과 종자지수, 제3주성분은 열매길이와 결실지당 열매수 특성이 높은 기여도를 나타냈다.
This study was conducted to evaluate the growth characters and yield components of 18 collected sesame cultivars to get basic information on the variation for the sesame breeding using principal component analysis. All characters except days to flowering, days to maturity and 1,000 seed weight showed significantly different. Seed weight per 10 are showed higher coefficient of variance. Capsule bearing stem length and liter weight showed positive correlation with seed yield per 10 are. The principal components analysis grouped the estimated sesame cultivars into four main components which accounted for 83.7% of the total variation at the eigenvalue and its contribution to total variation obtained from principal component analysis. The first principal component ($Z_1$) was applicable to increase plant height, capsule bearing stem length and 1,000-seed weight. The second principal component ($Z_2$) negatively correlated with days to flowering and maturity by which it was applicable to shorten flowering and maturity date of sesame. At the scatter diagram, Yangbaek, Ansan, M1, M2, M4, M7 and M9 were classified as same group, but M10, Yanghuk, Kanghuk, M5, M6, M12 and M13 were classified as different group. This results would be helpful for sesame breeder to understand genetic relationship of some agronomic characters and select promising cross lines for the development of new sesame variety.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.609-620
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2008
There may be several parallel equipments having the same function in a multi-stage manufacturing process, which affect the product quality differently and have significant differences in defect rate. The product quality may depend on what equipments it has been processed as well as what process variable values it has. Applying one model ignoring the presence of different equipments may distort the prediction of defect rate and the identification of important quality variables affecting the defect rate. We propose a procedure for data segmentation when constructing models for predicting the defect rate or for identifying major process variables influencing product quality. The proposed procedure is based on the principal component analysis and the analysis of variance, which demonstrates a better performance in predicting defect rate through a case study with a PDP manufacturing process.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권5호
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pp.1037-1044
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2012
Multivariate control charts for effectively monitoring every component in the dispersion matrix of multivariate normal process are considered. Through the numerical results, we noticed that the multivariate control charts based on sample statistic $V_i$ by Hotelling or $W_i$ by Alt do not work effectively when the correlation coefficient components in dispersion matrix are increased. We propose a combined procedure monitoring every component of dispersion matrix, which operates simultaneously both control charts, a chart controlling variance components and a chart controlling correlation coefficients. Our numerical results show that the proposed combined procedure is efficient for detecting changes in both variances and correlation coefficients of dispersion matrix.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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