Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권3호
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pp.261-272
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2019
In this paper, we propose a procedure to build a prediction interval of the sum of dependent binary random variables over a graph to account for the dependence among binary variables. Our main interest is to find a prediction interval of the weighted sum of dependent binary random variables indexed by a graph. This problem is motivated by the prediction problem of various elections including Korean National Assembly and US presidential election. Traditional and popular approaches to construct the prediction interval of the seats won by major parties are normal approximation by the CLT and Monte Carlo method by generating many independent Bernoulli random variables assuming that those binary random variables are independent and the success probabilities are known constants. However, in practice, the survey results (also the exit polls) on the election are random and hardly independent to each other. They are more often spatially correlated random variables. To take this into account, we suggest a spatial auto-regressive (AR) model for the surveyed success probabilities, and propose a residual based bootstrap procedure to construct the prediction interval of the sum of the binary outcomes. Finally, we apply the procedure to building the prediction intervals of the number of legislative seats won by each party from the exit poll data in the $19^{th}$ and $20^{th}$ Korea National Assembly elections.
금번 연구에서는 금호강의 금호 수위관측소 지점에서 영천댐 건설에 따른 유황분석을 하였다. 분석 결과, 영천댐 건설 전에는 갈수랑 $10.49\;m^3/s$, 저수량 $13.30\;m^3/s$, 평수랑 $15.65\;m^3/s$, 풍수량 $25.00\;m^3/s$ 이었으나, 건설 후에는 갈수량이 $2.07\;m^3/s$, 저수랑 $2.89\;m^3/s$, 평수량 $4.0\;m^3/s$, 풍수량 $9.36\;m^3/s$ 으로 유황이 상당히 열악해 진 것으로 분석되었다. 유지유량 증분법의 물리적 서식처모의 모형을 적용하여 피라미의 성장단계별 가중된 가용면적-유량 관계곡선을 작성하였다. 이 관계곡선으로 유지 가능일 수를 초과확률로 가중된 가용면적의 서식처 현황곡선을 작성하고, 영천댐건설에 따른 하천의 유황변화가 어류 서식환경에 미치는 영향을 평가하였다. 평가결과, 산란기와 성어기 모두 영천댐건설에 따라 가중된 가용면적이 감소하여 어류 서식환경이 저하되었다. 그러나 산란기중 유량의 초과확률 $90\;\%$ 이상에서는 영천댐에서 하류지역의 관개용수를 공급함으로써 유황이 개선되고 가중된 가용면적도 증가하여 어류서식환경이 개선된 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 화자 독립 연속 숫자음 인식 시스템의 성능향상을 위하여 MLP-VQ (Multi-Layer Perceptron-Vector Quantizer)를 이용한 가중 DHMM(WDHMM : Weighted Discrete Hidden Markov Models)을 제안한다. MLP 신경망의 출력분포는 입력 패턴과 학습 패턴들간의 비선형 매핑을 통해 각 패턴들간의 유사도를 나타내는 확률분포를 갖는다. 본 논문에서는 MLP 신경망의 출력분포중 가장 높은 출력 값을 갖는 MLP 신경망의 출력 노드를 인덱스를 이용하여 코드워드를 생성하는 MLP-VQ를 제안하였다. 제안된 MLP-VQ는 기존의 VQ에 비해 현재 입력패턴과 학습된 각 class 패턴들간의 유사성 정도를 인식모델을 반영할 수 있는 특징을 갖는다. 또한 MLP 신경망의 출력분포를 DHMM의 심벌 발생 확률의 가중치로 이용하는 가중 DHMM보다는 음소 클래스간의 관계를 인식모델에 반영할 수 있기 때문에 적은 계산양의 증가로 인식기의 성능을 14.71%개선할 수 있었다. 실험결과에 의하면, MLP-VQ와 WDHMM에 의한 화자독립 연결 숫자음 인식율은 84.22%이다.
Cui Zhao-Hui;Li Yan-Ping;Di Yu-Feng;Ba Lei;Hu Xiaoqi;Ma Guan-Sheng
Journal of Community Nutrition
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제6권3호
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pp.125-130
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2004
The purpose of this study is to investigate the relative influence of diet and physical activity on obesity. The subjects were 155 adults aged 35-52 years from 24 neighborhood committees in 4 urban districts of Beijing (male : 78, female : 77). They were divided into normal weight, overweight and obese groups according to their BMI. The general information of the subjects was collected by interview-administered questionnaire. Dietary intake was obtained by three-day(two weekdays and one weekend day) food weighted method, physical activity was assessed by a validated combination of data obtained from activity monitors, bicycling information and activity records. There were no significant differences of age, gender, height, educational, family economic level, smoking and drinking between different groups. The proportion of flour intake was higher in obese group compared to normal weight and overweight groups, and that of vegetables is lower in obese group. The physical activity (PAL) was not significantly different between two groups of the normal, overweight and obese groups. After the adjustment for confounding factors using logistic regression model, we found that the proportion of flour intake was positively associated with obesity, while the proportion of vegetable intake was inversely associated with obesity. It is concluded that dietary patterns were associated with obesity and diets composed of more vegetables and less staple combined with physical activities could contribute to obesity prevention.
Objectives The objective of this study is to develop a taeeumin animal-experimental model induced lung fibrosis with Bleomycin and evaluate the effect on obesity in this animal-experimental model.Methods The subjects were divided into 3 groups : normal group, high fat diet(HFD) control group, and HFD group administered with bleomycin(n=10 per group). To develop taeeumin animal-experimental model with reduced respiratory metabolism, 8-week-old C57BL/6 mice were administered with 0.03ml solution of bleomycin 1U/ml dissolved in distilled water, intratracheal(IT), once. Then, the HFD control group and the experimental group were fed with high fat diet for 6 weeks. Airway hyperresponsiveness(AHR) to methacholine was measured at the 1st and 3rd week after bleomycin was administered. Food intake and body weight were measured at regular time weekly. After the final experiment, blood was gathered by cardiac puncture for bloodchemical examination and organs(liver, fatty tissue) were remoed, weighted, and mRNA was analyzed.Results and Conclusions Through the experiment, it was found that Bleomycin induced Taeeumin animal-experimental models have leptin resistace. In the experimental group administered with Bleomycin, fatty acid synthesizing gene expression increased and energy metabolizing gene expression decreased. As mRNA expression of adiponectin decreased, it was found that Taeeuim animal-experimental model is susceptible to metabolic syndrome and cardiovascular diseases.
A karst collapse, as a natural hazard, is totally different to a normal collapse. In recent years, karst collapses have caused substantial economic losses and even threatened human safety. A risk assessment model for karst collapse was developed based on the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and grey relational analysis (GRA), which is a simple and effective mathematical algorithm. An evaluation index played an important role in the process of completing the risk assessment model. In this study, the proposed model was applied to Jiaobai village in southwest China. First, the main controlling factors were summarized as an evaluation index of the model based on an investigation and statistical analysis of the natural formation law of karst collapse. Second, the FAHP was used to determine the relative weights and GRA was used to calculate the grey relational coefficient among the indices. Finally, the relational sequence of evaluation objects was established by calculating the grey weighted relational degree. According to the maximum relational rule, the greater the relational degree the better the relational degree with the hierarchy set. The results showed that the model accurately simulated the field condition. It is also demonstrated the contribution of various control factors to the process of karst collapse and the degree of collapse in the study area.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1927-1943
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2016
Jitterbug is a passive network covert timing channel supplying reliable stealthy transmission. It is also the basic manner of some improved covert timing channels designed for higher undetectability. The existing entropy-based detection scheme based on training sample binning may suffer from model mismatching, which results in detection performance deterioration. In this paper, a new detection method based on the feature of Jitterbug covert channel traffic is proposed. A fixed binning strategy without training samples is used to obtain bins distribution feature. Coefficient of variation (CV) is calculated for several sets of selected bins and the weighted mean is used to calculate the final CV value to distinguish Jitterbug from normal traffic. Furthermore, the timing window parameter of Jitterbug is estimated based on the detected traffic. Experimental results show that the proposed detection method can achieve high detection performance even with interference of network jitter, and the parameter estimation method can provide accurate values after accumulating plenty of detected samples.
In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC. A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis. Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%. Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field. WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.
The present study was undertaken to establish the decision standard of builds for the insured by using the ratio of weight-for-height as build index. Materials being examined were the ratio of weight-for-height being calculated from the actually measured heights and weights of a total of 15,838 insured persons who were examined medically at Honam Medical Department of Dong Bang Life Insurance Company, Ltd. from June, 1979 to September, 1985. The ratio of weight-for-height is calculated by the following formula. The ratio of weight-for-height(%)=$\frac{weight(kg){\times}100}{\{height(cm)-100\}{\times}0.9(kg)$ The results were as follows: 1. The distribution of the ratio of weight. for-height of the 15,838 insureds follows Log normal distribution being skewed to the left(the direction of underweight). 2. The ratio of weight-for-height were Log transformed to lead to a sym metrical pattern of distribution in which statistical rules are known to be applied more exactly. Thereafter, the establishment of dicision standard of builds was undertaken by using the log of the ratio of weight-for-height as build index. Through all ages in male, the ratio of weight-for-height indicating the range of standard lives including slight overweighted and underweighted lives besides normal lives is 80-130%, and corresponds to $"M-2{\delta}"-"M+1.5{\delta}"$ and to $M{\pm}20%$ ; in female, 85-135%, and corresponds to $"M-2{\delta}"-"M+1.5{\delta}"$ and to $M{\pm}20%$. Through all ages in male, the ratio of weight-for-height indicating the initial level of super-overweighted and super-underweighted lives is 130-150% and 75-80%,and corresponds to $M+3{\delta}\;and\;M-3{\delta}$ and to M+40% and M-25% respectively;in female, 140-160% and 75-80%, and corresponds to $M+3{\delta}\;and\;M-3{\delta}$ and to M+40%-+50% and M-25% respectively. 3. Author's rating table model for builds(a table of weight per height) is proposed. On the table, the ratings for builds, i. e. standard, super-weighted and super-underweighted lives, are listed.
Background: To investigate the inhibitory effect and the underlying mechanism of triptolide on cultured human endometrial carcinoma HEC-1B cells and corresponding xenograft. Materials and Methods: For in vitro studies, the inhibition effect of proliferation on HEC-1B cell by triptolide was determined by MTT assay; cell cycle and apoptosis of the triptolide-treated and untreated cells were detected by flow cytometry. For in vivo studies, a xenograft tumor model of human endometrial carcinoma was established using HEC-1B cells, then the tumor-bearing mice were treated with high, medium, and low-dose ($8{\mu}g$, $4{\mu}g$ and $2{\mu}g/day$) triptolide or cisplatin at $40{\mu}g/day$ or normal saline as control. The mice were treated for 10-15 days, during which body weight of the mice and volume of the xenograft were weighted. Then expression of Bcl-2 and vascular endothelial growth factor (VEGF) was analyzed by SABC immunohistochemistry. Results: Cell growth was significantly inhibited by triptolide as observed by an inverted phase contrast microscope; the results of MTT assay indicated that triptolide inhibits HEC-1B cell proliferation in a dose and time-dependent manner; flow cytometry showed that low concentration (5 ng/ml) of triptolide induces cell cycle arrest of HEC-1B cells mainly at S phase, while higher concentration (40 or 80 ng/ml) induced cell cycle arrest of HEC-1B cells mainly at G2/M phase, and apoptosis of the cells was also induced. High-dose triptolide showed a similar tumor-inhibitory effect as cisplatin (-50%); high-dose triptolide significantly inhibited Bcl-2 and VEGF expression in the xenograft model compared to normal saline control (P<0.05). Conclusions: triptolide inhibits HEC-1B cell growth both in vitro and in mouse xenograft model. Cell cycle of the tumor cells was arrested at S and G2/M phase, and the mechanism may involve induction of tumor cell apoptosis and inhibition of tumor angiogenesis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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