Variable Selection for Propensity Score Models Considering the Correlations between Covariates

Objectives: In the covariate selection for propensity score model (PSM), including all the covariates that can be observed has been recommended. However, there are problems that appear multi collinearity and do not obtain the matching number needed using over fitted propensity score model. In this study, we studied the method of variable selection for PSM considering the correlations between covariates. Methods: All the covariates were classified according to the relation with treatment and outcome and generated considering the correlations each other. We examined the odds ratio and MSE (mean squared error) of PSM and the matching number of simulated data. Results: When there are correlations among covariates included in PSM, the matching number decreased as the correlation of covariates was stronger. Also, the larger the strength of correlation among covariates was, the smaller MSE was and the matching number was. Conclusions: When including covariates in PSM, we found that it is more efficient to examine the correlation of covariates, treatment variable, and outcome variable than using all the covariates observed.ope

A Study on the Differences of Accuracy Anticipation and Visual Search Strategies according to Table Tennis Expertise and Presentation Level of Visual-Auditory Information

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 체육교육과, 2012. 2. 김선진.본 연구는 상대의 서비스를 예측해야하는 탁구 종목의 리시브 상황에서 시각정보와 청각정보의 활용 능력과 예측을 위해 필요한 사전시각단서를 획득하는 과정의 숙련성에 따른 차이를 밝히는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 경력 10년 이상의 대학팀 남자 선수 7명과 동아리 활동 1년 이하 경력의 남자 대학생 7명이 실험에 참여하였다. 본 연구에 참여한 피험자들은 탁구 서비스 영상을 통해 제시되는 공격자의 서비스 방향과 구질을 가능한 한 정확하게 예측하는 과제를 수행하였다. 이 때 제시되는 동영상은 탁구 서비스의 토스를 위한 준비 단계부터 시작하며, 시각정보와 청각정보의 제시수준에 따라 편집되었다. 예측정확성은 방향예측정확성과 구질예측성으로 나누어 분석하였으며, 시각탐색 전략의 경우 피험자의 시선고정시간과 시선고정위치를 살펴보았다. 그 결과, 숙련성과 시각정보 제시수준에 따른 예측정확성의 경우, 방향예측정확성의 차이가 통계적으로 유의하게 나타났지만, 구질예측정확성은 숙련성에 의한 차이만 나타나는 것으로 드러났다. 또한 숙련성과 청각정보 제시수준에 따른 예측정확성의 경우, 구질예측정확성의 차이가 유의미하게 나타난 반면, 방향예측정확성은 숙련성에 의한 차이만을 보였다. 그리고 숙련성과 구간 및 영역에 따른 시각탐색 전략의 경우, 시선고정시간과 시선고정위치가 각각 구간과 영역에 의한 차이만을 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이상의 결과는 탁구 종목의 예측정확성이 숙련성과 시각정보 제시수준 및 청각정보 제시수준에 따른 차이가 나타나고 있음을 증명하는 것이다. 그리고 시각탐색 전략의 경우, 탁구 종목에서는 숙련성에 의한 차이가 나타나지 않는다는 것을 밝히고 있으며, 이는 라켓 종목에서 숙련성에 따른 시각탐색 전략의 차이가 나타난다는 선행연구의 결과와 다르게 나타나는 부분이다.The purpose of this study was to investigate the skill-based differences in application abilities of visual and auditory information during anticipation, and the process of acquiring advanced visual cue within service-receive in table tennis. A total of fourteen subjects, who were experts (n = 7), novices (n = 7), participated in this experiment. All subjects performed a task to anticipate the direction and type of servers services as accurately possible after viewing a sequence of films. Each film sequence was edited according to presentation level of visual-auditory information from preparation phase. The variables on anticipation accuracy were focused on direction and type, and on visual search strategy were fixation time and fixation location. As a result, this research were drawn as follows: Firstly, in anticipation accuracy as expertise and presentation level of visual information, the differences of anticipation accuracy were presented significantly within the direction, whereas; in anticipation accuracy of the type depends on expertise. Secondly, in anticipation accuracy as expertise and presentation level of auditory information, anticipation accuracy were differentiated significantly within the type. On the other hand, in anticipation accuracy of the direction depends on expertise. Thirdly, in visual search strategies as anticipation accuracy in expertise, phase, and location; each fixation time and fixation location were significantly shown as phase and location. In conclusion, these results show differences as expertise and presentation level of visual and auditory information in anticipation accuracy of table tennis. Difference of expertise in table tennis does not appear, and this result is different from the past researches which were studied about racquet sports.Maste

Cu/Si(111) 위에 성장한 Fe 박막의 자성 연구

Docto

(An) experimental and numerical study on aerodynamics and aeroacoustics due to the interaction effect of main-tail rotor of helicopter

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 항공우주공학과, 2017.2,[v, 60 p. :]헬리콥터의 불안정한 공력 특성으로 인한 안전성 및 소음에 관한 문제가 끊임없이 발생하고 있다. 헬리콥터의 안전성과 소음은 로터와 상당한 관련이 있는데, 로터의 성능과 공력 소음의 특성을 파악하기 위해서는 로터의 비정상 유동과 후류에 의한 공력 변화를 고찰해야 한다. 본 학위논문에서는 헬리콥터 로터에 의해 발생하는 공력 및 공력소음에 대해 고찰하는데, 특히 제자리 비행 상태에서의 주 로터와 꼬리 로터 사이에서 발생하는 후류의 간섭효과가 공력 및 공력소음에 미치는 영향을 실험을 통해 확인하고자 한다. 이를 위해 주 로터만 장착되었을 때, 꼬리 로터만 장착 되었을 때, 주 로터와 꼬리 로터가 모두 장착되었을 때의 각각의 케이스에 대해 실험을 수행하였다. 주 로터만 장착 되었을 때, 주 로터 BPF(Blade Passage Frequency)의 하모닉이 분절소음으로 잘 관찰되었다. 꼬리 로터만 장착되었을 때도 꼬리 로터 BPF에 의한 분절소음이 나타난다. 주 로터와 꼬리 로터가 모두 장착되었을 때 주 로터 후류와 꼬리 로터 후류 간섭으로 비정상성에 의해 주 로터의 BPF에 영향을 미쳐서 광역소음이 지배적으로 나타났으며, 주 로터와 꼬리 로터의 BPF 최소 공배수 영역에서 소음이 현저하게 커지는 경향도 확인하였다. 간섭효과가 소음에 미치는 영향뿐만 아니라 주 로터의 성능에도 영향을 미치며, 주 로터의 추력과 토크가 감소된다. 이러한 성능은 또한 안전과 직접적으로 관련이 있을 수 있다.한국과학기술원 :항공우주공학과

Effects of dietary high-fat on prostatic intraepithelial neoplasia in TRAMP mice

Thesis(masters) --서울대학교 대학원 :수의학과, 2008.2Maste

(The)3 Dimensional shape restoration using SFF(Shape From Focus)and algorithm development for precision improvement of focus measurement

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :기계항공공학부,2007.Maste

유한체 상에서 정의된 이차형식의 직교군

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 수리과학부, 2011.2. 오병권.Maste

A Study on the SEM (Scanning Electron Microscopy) Imaging System for Critical Dimension Measurement of Semiconductor

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2014. 2. 박희재.본 논문에서는 메모리 반도체의 Critical Dimension(CD)의 측정에 관한 연구를 수행하였다. CD는 회로상에서 경계 길이나 회로 선 간의 간격 폭을 일컫는 말이다. 메모리 반도체의 경우 선폭이 수십nm 이하로 떨어지면서 고배율 광학계의 한계로 인하여 저 전압 전자빔 주사 영상장치를 이용하는 것이 메모리 표면 형상(CD)를 측정할 수 있는 유일한 방법이 되었다. 일반적으로 반도체 CD측정을 위해 사용되는 방법은 SEM(Scanning Electron Microscopy) 장비를 이용하여 반도체 마스크 형상 영상을 얻고, 이 영상에 대하여 이미지 프로세싱을 이용하여 CD를 측정하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 SEM으로 얻은 마스크 형상 영상의 CD측정에 영향을 주는 비점수차 및 초점 이미지(focused image), 노이즈 개선, CD측정 알고리즘 개발 등 4가지 인자에 대한 개선작업을 바탕으로 CD반복도 향상에 대한 작업을 하였다. SEM에서 발생하는 비점수차를 실시간으로 해결하기 위한 알고리즘을 제안하였고, 이와 더불어 Nonlinear Anistropic Diffusion Filter(이하 NADF)를 이용하여 전자기파간의 간섭에 의해 발생하는 Speckle Noise를 제거 하였다. NADF는 이미지를 일종의 빛의 흐름으로 인식하여 유체 해석에 이용되는 편미분 방정식(PDE: Partial Differential Equation)을 도입하여 확산 방정식(Diffusion Equation)을 이용한 영상 처리 기법이다. 또한 균일한 밝기의 SEM image를 얻기 위한 작업으로 이미지의 밝기 및 Contrast에 영향을 주는 Offset및 Gain Error를 보정하는 A/D Converter를 장착하였고, 이를 바탕으로 ABCC(Auto Bright and Contrast Control) 알고리즘을 고안하여 적용하였다. 마지막으로 NADF 및 ABCC의 구현으로 얻은 SEM 이미지의 intensity profile에 대하여 혼합 가우시안과 facet 모델링을 혼합 Fitting하여 최종적으로 CD를 구하였다.국문 초록 ....................................................................................................... i 목 차 ............................................................................................................... ii 그림 목차 ....................................................................................................... v 표 목차 ........................................................................................................... ix 제 1장. 서론 ........................................................................................................................... 1 1.1 연구 배경 ................................................................................................................................. 1 1.2 연구 방향 ................................................................................................................................ 2 1.3 연구 내용 ........................................................................................................................ 3 제 2장. CD- SEM을 이용한 CD측정 개요 및 CD 반복도 저해 요소 ...................................... 5 2.1 CD-SEM을 이용한 CD 측정 Procedure....................................................................................... 5 2.2 SEM을 이용한 영상 획득......................................................................................................... 6 2.3 CD 측정 반복도 저해 요소........................................................................................................ 8 2.3.1 비점수차 .................................................................................................................. 8 2.3.2 Speckle Noise.................................................................................................................. 8 2.3.3 밝기................................................................................................................................ 9 2.3.4 CD 측정 알고리즘............................................................................................................... 11 제 3장. 비점 수차의 보정..................................................................................................... 12 3.1 비점 수차............................................................................................................... 12 3.1.1 비점수차의 발생원인 .......................................................................................... 12 3.1.2 Stigmator.................................................................................................................. 13 3.2 비점 수차 보정 알고리즘 ........................................................................................................... 13 3.2.1 기존 보정 방법.................................................................................................... 13 3.3 Preprocessing of Astigmatism Correction ........................................................................................... 16 3.3.1 White 노이즈 제거.................................................................................................. 16 3.3.2 디지털 필터 설계............................................................................................... 17 3.4 자동 비점 수차 보정 Algorithm 개발.........................................................................................19 3.4.1 Beam의 Spot Size분포와 SEM이미지의 주파수 Domain에서의 관계......................19 3.4.2 FFT Image Spectrum Analysis............................................................................................... 24 3.4.3 비점수차 보장 Algorithm 개발 ..................................................................................... 26 3.5 Simulation test ..................................................................................................................................... 29 3.6 In-Line CD SEM에 적용 및 결과.....................................................................................................29 3.7 소결론................................................................................................................................32 제 4 장. 자동 밝기, 자동 contrast 제어 알고리즘.............................................................. 34 4.1 밝기에 따른 CD 정확도 Error........................................................................................ 34 4.2 A/D converter의 에러 최소화 방법................................................................................. 35 4.3 Offset 및 Gain error 보상에 의한 Auto Bright and Contrast Control 알고리즘 개발................................................................................. 37 4.4 소결론............................................................................................................................................... 38 제 5장. Speckle Noise 개선................................................................................................. 40 5.1 SEM에서의 기존speckle 노이즈 제거 방법 .......................................................................... 40 5.1.1 Sum line 노이즈 제거 ................................................................................................. 41 5.1.2 Smoothing 함수를 이용한 노이즈 제거......................................................................... 42 5.2 Diffusion(확산)을 이용한 Speckle 노이즈 제거.......................................................................... 43 5.2.1 등방성 확산 (Isotropic Diffusion).........................................................................................43 5.2.2 Nonlinear Isotropic 확산....................................................................................... 44 5.2.2.1 Perona-Malik Diffusion.......................................................................................... 44 5.2.2.2 Regularized Nonlinear Isotropic Diffusion............................................................... 46 5.3. Nonlinear Anisotropic Filtering........................................................................................................ 47 5.3.1 Edge Enhancing Diffusion.................................................................................................. 47 5.3.2 Edgeness Threshold(K)........................................................................................................... 50 5.4. 8근방 화소를 이용한 이방성 확산.............................................................................................. 53 5.5 결과 비교 및 소결론........................................................................................................................ 60 5.3.1 Edge Profile 비교................................................................................................................... 60 5.3.2 CD 측정 반복도 비교.......................................................................................................... 61 제6장. Edge Detection Algorithm............................................................................... 64 6.1 CD측정을 위한 패턴 개요 ....................................................................................................... 64 6.2 Overlay error측정 개요 ....................................................................................................... 65 6.3 기존 마스크 영상 측정 알고리즘........................................................................................... 66 6.3.1 Regression to baseline알고리즘........................................................................... 66 6.3.2 Maximum Derivative알고리즘................................................................................... 68 6.4 Subpixel Edge Detection 알고리즘 개발................................................................................. 69 6.4.1 Interpolation ......................................................................................................................... 69 6.4.2 Parametric Model ...................................................................................................................... 71 6.4.3 Facet Modeling을 이용한 Pixel level intensity의 보정(Sub pixeling) .............................. 74 제 7장. CD Analysis................................................................................................................................. 79 7.1 Resolution Calibration.......................................................................................................... 79 7.2 Analysis Functions ......................................................................................................... 80 7.3 Least Square Method .................................................................................................... 81 7.4 측정 결과 비교................................................................................................................. 84 7.4.1 Line CD 측정 결과 ...............................................................................................................84 7.4.2 Circle CD 측정 결과 ............................................................................................................. 86 7.4.3 Overlay CD 측정 결과 .......................................................................................................... 87 7.5 소결론............................................................................................................................ 88 제 8장. 결론 ........................................................................................................................................ 89 REFERENCE .......................................................................................................................................... 91 ABSTRACT .................................................................................................................................... 95Docto

Thermus maltogenic amylase의 기질 결합친화성을 조절하는 Ala290 잔기의 역할

Thesis(master`s)--서울대학교 대학원 :농생명공학부,2005.The goal of this study was to develop a maltose-producing enzyme using protein engineering and to clarify the relationship between the substrate specificity and the structure of the substrate-binding site of dimeric maltogenic amylase isolated from Thermus (ThMA). The four amino acids residues (G50, D109, A290, and V431) at the interface between ThMA subunits were substituted with bulky residues like isoleucine and glutamic acid to induce structural change of substrate binding site. G50I/D109E and G50I/D109E/V431I resulted in less hydrolyzing activity for amylopectin compared to amylose, thereby enhancing the discriminating ability between small and large size substrates. The replacements with the bulky amino acid residues changed the geometry of the catalytic site groove so that large molecule could not get in contact with the active site. Interestingly, TLC action pattern analysis of the mutant A290I with maltooligosaccharides revealed that mutant enzyme produced mostly maltose from maltotetraose, whereas wild-type enzyme produced glucose and maltose. The wild-type enzyme eventually hydrolyzed the maltose produced from maltotetraose into glucose, but the mutant enzyme did not. For both enzymes, the cleavage frequency of the glycosidic bond of maltooligosaccharides was the highest at the second bond from the reducing end. The mutant ThMA had a much higher Km value for maltose than the wild-type ThMA. The kinetic parameter kcat/Km of ThMA-A290I for maltose was 46 times less than that of the wild-type ThMA, suggesting that the subsite affinity and hydrolysis mode of ThMA are modulated by residues located at the interface of ThMA dimer near the active site. The conformational rearrangement in the catalytic interface probably led to the change in the substrate binding affinity of the mutant maltogenic amylase ThMA. These results could provide basic information for the enzymatic preparation of high-maltose syrup.Maste

주식 투자자의 행동편향 모델링

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 산업공학과, 2016. 2. 조성준.naïve reinforcement learning, overconfidence and risk aversion. Naïve reinforcement learning is a simple probable principle for learning behavior in decision problems. The investors who follow the naïve reinforcement heuristics, Naïve Learners, pay more attention to their experiences of actions and payoffs than other factors that are considered by rational investors. Naïve learners are pleased to repeat the actions that was successful and avoid to repeat the investment decision which was painful. I also focuse on two psychological phenomena, overconfidence and risk aversion, to examine the emotional process of evaluating gains and losses. Overconfidence is one of the most documented biases (Daniel and Titman 2000). Investors who are overconfident in their investing abilities are more willing to make risky decisions. Conversely, risk aversion is the tendency of investors to avoid risky choices. To address these two conflicting concepts, overconfidence and risk aversion, I use the reference price as the pivot position for psychological recognition by investors. I propose three proxiesPNLR (Proxy of Naïve Reinforcement Learning), DOC (Degree of Overconfidence) and DRA (Degree of Risk Aversion). These proxies are estimating the behavioral biases of irrational investors. Furthermore, they can predict future stock returns. The empirical results are economically and statistically significant even after controlling various risk factors such as size, value, profitability, investment pattern, turnover ratio, short-term return, and long-term return.For psychological and emotional reasons, human beings do not always make decisions rationally. The vagarious nature of human behavior has been studied in psychology, economics and even finance. In the stock market, behavioral biases interrupt the price equilibrium process and cause price momentum. In my thesis, I concentrate on three behavioral biaseChapter 1 Introduction 1 1.1 Behavioral Biases 1 1.1.1 Investor sentiment 3 1.1.2 Underreaction and Overreaction 4 1.1.3 Rational Managers and Irrational Investors 5 1.1.4 The Psychology of Risk 8 1.2 Return Predictability 9 1.2.1 Simple Arguments Based on Informal Wall Street Wisdom 11 1.2.2 Behavioral Biases or Cognitively Challenged Investors 15 1.2.3 Frictions such as Illiquidity or Arbitrage Constraints 18 Chapter 2 Literature Survey 21 2.1 Naïve Reinforcement Learning 21 2.2 Overconfidence 24 2.3 Risk Aversion 26 Chapter 3 Naïve Reinforcement Learning and Stock Return Predictability 30 3.1 Proxy for Naïve Reinforcement Learning 30 3.2 Empirical Result 38 3.2.1 Data Description 38 3.2.2 Empirical Result 42 3.3 Summary 45 Chapter 4 Beyond Actual Gain: Overconfidence and Risk Aversion 48 4.1 Psychological Confliction 48 4.2 Methodology 54 4.2.1 Purchase Price and the Estimation of Holding Shares 54 4.2.2 Reference Price 55 4.2.3 Degree of Overconfidence 57 4.2.4 Degree of Risk Aversion 59 4.3 Empirical Results 61 4.3.1 Data Description 61 4.3.2 Empirical Test 63 4.3.3 Cross-sectional Determinant 77 4.3.4 Rolling Periods 78 4.3.5 Robustness 80 4.4 Summary 85 Chapter 5 Conclusion 30 Bibliography 91 Abstract 99Docto