In this paper, a new form of linear models referred to as generalized weighted linear models is proposed. The proposed models assume that the relationship between the response variable and explanatory variables can be modelled by a distribution function of the response mean and a weighted linear combination of distribution functions of covariates. This form addresses a structural problem of the link function in the generalized linear models in which the parameter space may not be consistent with the space derived from linear predictors. The maximum likelihood estimation with Lagrange's undetermined multipliers is used to estimate the parameters and resampling method is applied to compute confidence intervals and to test hypotheses.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.7C
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pp.459-466
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2011
This paper addresses the problem in the acquisition of binary offset carrier (BOC) signals employed in global navigation satellite systems, which is caused by the multiple side-peaks of the BOC autocorrelation function. We first observe that the side-peaks arise due to the fact that the BOC autocorrelation is made up of the sum of the sub-correlations shaped irregularly, and then, propose a novel acquisition scheme based on a recombination of the sub-correlations with cyclostationarity. The proposed scheme is demonstrated to remove the side-peaks completely for any type of BOC signal and to provide a performance improvement over the conventional schemes in terms of the mean acquisition time.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.303-303
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2018
안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.
The present study proposed a k-value to determine the water-to-binder ratio of concrete using fly ash (FA) or ground granulated blast-furnace slag (GGBS) as a partial replacement of ordinary portland cement (OPC) with regard to an equivalent strength of OPC concrete. From the regression analysis using an extensive database including 7076 concrete mixes, k-values were determined for various water-to-binder ratios when the replacement ratio of OPC by the addition of FA or GGBS were below 50%. For deriving an equation to identify k-value, the relationship of concrete compressive strength and water-to-binder ratio was generalized by an exponential function. In general, k-values decreased with the increases in the addition of FA or GGBS for replacement of OPC and water-to-binder ratio. The rate in decreasing k-value against water-to-binder ratio was marginally affected by the addition of FA or GGBS, although a higher k-value was commonly obtained for GGBS concrete than for FA concrete at the same water-to-binder ratio. Consequently, the determined k-values were simplified as a function of water-to-binder ratio and the addition ratio of FA or GGBS as replacement of OPC.
Purpose: The hydrogel lenses have been functionalized with HA(Hyaluronic Acid) using two different methods: construction of an IPN(Interpenetrating Polymer Networks) and formation of CCB(Chemical Covalent Bonding). The lysozyme adsorption and physical properties such as optical transmittance and water content of the hydrogel lenses have been investigated in order to determine whether method is suitable for the application potentials in contact lens industry. Methods: HA have been added to the hydrogel lenses prepared in the Lab using the two different method, e.g. IPN and CCB. The optical transmittance was measured in the wavelength range of 300~800 nm. The water content was measured by the gravimetric method using 0.9% NaCl saline solution. The amounts of adsorbed lysozyme on the contact lenses was analyzed by HPLC after incubation for 12h in artificial tears. Results: The water content of the HA added hydrogel contact lenses was increased, and the lens made by IPN method showed higher water content than the lens made by CCB method. The optical transmittance was over 90% both before and after addition of HA. Comparing the lysozyme adsorption reduction ratio, contact lens manufactured by IPN method was 60.0%, and the lens made by CCB method was 40.4%. Conclusions: CCB method is appropriate to distribute the functional material evenly throughout the lens, whereas IPN method is effective for the case of giving the functionality on the lens surface without phase separation.
Yu, Ji Soo;Yoo, Ji Young;Lee, Joo-Heon;Kim, Tea-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.3
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pp.217-225
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2016
The drought is generally characterized by duration and severity, thus it is required to conduct the bivariate frequency analysis simultaneously considering the drought duration and severity. However, since a bivariate joint probability distribution function (JPDF) has a 3-dimensional space, it is difficult to interpret the results in practice. In order to suggest the technical solution, this study employed copula functions to estimate an JPDF, then developed conditional JPDFs on various drought durations and estimated the critical severity corresponding to non-exceedance probability. Based on the historical severe drought events, the hydrologic risks were investigated for various extreme droughts with 95% non-exceedance probability. For the drought events with 10-month duration, the most hazardous areas were decided to Gwangju, Inje, and Uljin, which have 1.3-2.0 times higher drought occurrence probabilities compared with the national average. In addition, it was observed that southern regions were much higher drought prone areas than northern and central areas.
Demand analyses often assume perfect substitution and some level of aggregation before analysis and data collection. Earlier works on this subject are carried out in the context of ordinary demand systems. However, perfect substitution is a degenerate special case in the systems and it is much more easily handled in a system of marginal value functions and no previous analysis has used the marginal value functions to test for perfect substitution and make possible aggregation with prior restrictions. In this article, we present the empirical results on a system of marginal value functions in fisheries and pose testable results of perfect substitution and aggregation. The contribution of this article is new establishment of a set of restrictions implying perfect substitutability among all commodities and the application to the problem of commodity aggregate. A system of marginal value functions is estimated in fisheries and its implication of perfect substitution is reasonably drawn.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.7
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pp.32-38
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2012
In this paper, to eliminate intersymbol interference of the received signal due to multipath propagation, a parallel equalization algorithm using two error estimation functions is proposed. In the proposed algorithm, multilevel two-dimensional signals are considered as equivalent binary signals, then error signals are estimated using the sigmoid nonlinearity effective at the initial phase equalization and threshold nonlinearity with high steady-state performance. The two errors are scaled by a weight depending on the relative accuracy of the two error estimations, then two filters are updated differentially. As a result, the combined output of two filters was to be the optimum value, fast convergence at initial stage of equalization and low steady-state error level were achieved at the same time thanks to the combining effect of two operation modes smoothly. Usefulness of the proposed algorithm was verified and compared with the conventional method through computer simulations.
Conductivity is an important thermal property which governs heat transfer in a solid medium. Generally, the determination of conductivity in concrete is very difficult, because concrete is a heterogeneous material composed of cement, water, aggregate, et cetera and time dependent material of which properties change with curing age. In this study, influencing factors on thermal conductivity of concrete are quantitatively investigated by QTM-D3, a conductivity tester developed in Japan. Then, a prediction equation of thermal conductivity of concrete is suggested from the regression analysis of test results. To consider the factors influencing thermal conductivity of concrete, mortar, and cement paste, seven testing variables (age, amount of cement, types of admixtures, amount of coarse aggregate, fine aggregate ratio, temperature, and humidity condition) of the specimens are used. According to the experimental results, the amount of coarse aggregate and humidity condition of specimen are the main factors affecting the conductivity of concrete. Meanwhile, the conductivity of mortar and cement paste is strongly affected by the amount of cement and types of admixtures. However, the curing age has minor effect on the conductivity variation. Finally, the prediction formula of concrete conductivity as a function of aggregate amount, fine aggregate ratio, specimen temperature, and humidity condition is developed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.2603-2609
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2014
Reliability analysis of mechanical systems requires statistical modeling of input random variables such as distribution function types and statistical parameters that affect the performance of the mechanical systems. Some random variables are correlated, but considered as independent variables or wrong assumptions on input random variables have been used. In this paper, joint distributions were modeled using copulas and Bayesian method from limited number of data. To verify the proposed method, statistical simulation tests were carried out for various number of samples and correlation coefficients. As a result, the Bayesian method selected the most probable copula types among candidate copulas even though the candidate copula shapes are similar for low correlations or the number of data is limited. The most probable copulas also yielded similar reliabilities with the true reliability obtained from a true copula, so that it can be concluded that the Bayesian method provides accurate statistical modeling for the reliability analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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