Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.2
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pp.31-39
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2020
In this paper, we introduce a technique for generating synthetic benchmarks based on time series data. Many of the data measured on IoT devices have a time series characteristic that measures numerical changes over time. However, there is a problem that it is difficult to model the data measured over a long period as generalized time series data. To solve this problem, this paper introduces the BST-IGT model. The BST-IGT model separates the entire data into sections that can be easily time-series modeled, collects the generated data into templates, and produces new synthetic benchmarks that share or modify characteristics based on them. As a result of making a new benchmark using the proposed modeling method, we could create a benchmark with multiple aspects by mixing the composite benchmark with the statistical features of the existing data and other benchmarks.
Relative error prediction is preferred over ordinary prediction methods when relative/percentile errors are regarded as important, especially in econometrics, software engineering and government official statistics. The relative error prediction techniques have been developed in linear/nonlinear regression, nonparametric regression using kernel regression smoother, and stationary time series models. However, random effect models have not been used in relative error prediction. The purpose of this article is to extend relative error prediction to some of generalized linear mixed model (GLMM) with panel data, which is the random effect models based on gamma, lognormal, or inverse gaussian distribution. For better understanding, the real auto insurance data is used to predict the claim size, and the best predictor and the best relative error predictor are comparatively illustrated.
We analyzed research trends of 288 Korean academic dissertations and articles regarding platform work, using topic modeling and keyword network analysis method. Research disciplines of many studies were laws, business administration, and economics fields. Thigh frequent themes were platform labor protection measures and direct or indirect effects of the sharing economy. The main keywords were digital, value, industry, and labor in terms of infrastructure and structural change. Besides, the main topics were the protection of platform workers, the values of sharing services, digital paradigm, and platform regulations. Based on the results of the analysis, we derived four implications and suggestions such as researching structural frames in macroscopic contexts, generalizing case analysis, and technology supplementation by applying average and quantitative analysis methods, researching individual competency development to realize the essential symbiotic value of sustainability, and developing customized vocational education and training programs.
The paper tried to determine relationships between volunteering and hypertension risks, symptom betterment, activity difficulty occurrences, and medicine treatment among middle-aged and older adults, with a prospective cohort study. Multilevel mixed-effects generalized linear models were used for the analysis of longitudinal panel data collected over 10 years from 2008 to 2018, using 5,867 cohort samples. The results showed that those who volunteered at least 200 hours per year were 3.4 times more lower than not-volunteering in risks of hypertension, those who volunteered yearly 50~99 hours were a lot more improved than not-volunteering in the symptom betterment, those who volunteered yearly at least 200 hours were 7.7 times lower than not-volunteering in activity difficulty occurrences, and those who volunteered yearly 50~99 hours were 2.5 times lower than not-volunteering in the occurrences of medicine treatment. These indicate that volunteering among middle-aged and older adults may have health benefits against incident hypertension. Finally the thesis discusses the study limitations, future directions of studies, and the practices implications.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.54-54
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2020
본 연구에서는 제방의 세굴이나 붕괴를 방지하기 위해 바이오폴리머(Biopolymer) 기반 신소재를 활용한 흙 제방의 보강공법을 제시하였다. 바이오폴리머 기반 제방의 보강공법은 흙과 바이오폴리머를 소량만 섞어도 흙의 강도 증진시킴과 동시에 빗물에 대한 내침식성과 식생의 생장을 촉진하는 생태성도 뛰어나기 때문에 제방 사면을 보호할 수 있는 친환경적이고 효율적인 공법이다. 이에 안동하천연구센터는 실증실험을 통한 신소재 제방 보강공법의 안정성 검증을 목표로 2 건의 월류붕괴 실험을 수행하였다. 첫 번째는 흙 제방 조건(Case 1)이며, 두 번째는 바이오폴리머 혼합 토양을 사면에 도포한 후 식생이 활착된 조건(Case 2)이다. 제방 붕괴에 따른 수로 내 수위변화를 측정하기 위해 압력식 수위계를 설치하였으며, 영상분석을 위한 다수의 카메라 및 드론을 활용하여 실험의 전 과정을 실시간 촬영하였다. 또한, 제내지 측 사면을 대상으로 월류에 따른 붕괴 지연효과를 정량적으로 제시하기 위해 이미지 픽셀 변화 측정 기법을 통한 시간에 따른 표면 손실률을 산정하였다. 흙 제방과 신소재 처리 제방의 시간에 따른 표면손실률을 비교한 결과, Case 2의 사면손실률이 Case 1에 비해 약 1.5~2.3 배 지연되는 것을 확인하였다. 하지만 단일 조건만으로 실험군과 비교군의 붕괴지연 결과가 제방 성능을 평가함에 있어서 일반화될 수 없으므로 이러한 정량적 평가는 다소 한계가 있다. 향후 이러한 부족한 부분을 해결하기 위한 노력과 다양한 조건의 추가실험을 통한 계측 데이터 및 붕괴지연시간의 평균값을 도출하여 신소재 제방의 안정성을 평가하기 위한 타당한 결과를 도출할 예정이다.
Kim, Sungwon;Kim, Jung-Hun;Park, Ki-Bum;Kim, Hung Soo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4B
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pp.399-412
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2010
The goal of this research is to apply the neural networks models for the temporal disaggregation of the yearly pan evaporation (PE) data, Republic of Korea. The neural networks models consist of multilayer perceptron neural networks model (MLP-NNM) and generalized regression neural networks model (GRNNM), respectively. And, for the performances evaluation of the neural networks models, they are composed of training and test performances, respectively. The three types of data such as the historic, the generated, and the mixed data are used for the training performance. The only historic data, however, is used for the testing performance. From this research, we evaluate the application of MLP-NNM and GRNNM for the temporal disaggregation of nonlinear time series data. We should, furthermore, construct the credible monthly PE data from the temporal disaggregation of the yearly PE data, and can suggest the available data for the evaluation of irrigation and drainage networks system.
This paper contributes to an improvement of the statistical bandwidth extension(BWE) system based on Hidden Markov Model(HMM). First, the existing HMM training method for BWE, which is suggested originally by Jax, is analyzed in comparison with the general Baum-Welch training method. Next, based on this analysis, a new HMM-based BWE method is suggested which adopts the Baum-Welch re-estimation algorithm instead of the Jax's to train HMM model. Conclusionally speaking, the Baum-Welch re-estimation algorithm is a generalized form of the Jax's training method. It is flexible and adaptive in modeling the statistical characteristic of training data. Therefore, it generates a better model to the training data, which results in an enhanced BWE system. According to experimental results, the new method performs much better than the Jax's BWE systemin all cases. Under the given test conditions, the RMS log spectral distortion(LSD) scores were improved ranged from 0.31dB to 0.8dB, and 0.52dB in average.
From the early stages of learning algebra, literal symbols are used to represent algebraic objects such as variables and parameters. The concept of parameters contains both indeterminacy and fixity resulting in confusion and errors in understanding. The purpose of this research is to compare the beginners of algebra and pre-service teachers who completed secondary mathematics education in terms of understanding this paradoxical nature of parameters. We recruited 35 middle school students in eight grade and 73 pre-service teachers enrolled in a undergraduate course at one university. Using them we conducted a survey on the perception of the nature of parameters asking if one considers parameters suggested in a problem as variables or constants. We analyzed the collected data using the mixed method of qualitative and quantitative approaches. From the analysis results, we identified several difficulties in understanding of parameters from both groups. Especially, our statistical analysis revealed that the proportions of subjects with limited understanding of the concept of parameters do not differ much in two groups. This suggests that learning algebra in secondary mathematics education does not improve the understanding of the nature of parameters significantly.
The enhancement of the refractive index structure parameter $C_n^2$ often occurs where vertical gradients of virtual potential temperature ${\theta}_v$ and mixing ratio q have their maximum values. The $C_n^2$ can be a very useful parameter for estimating the convective boundary layer(CBL) height. The behavior of $C_n^2$ peaks, often used to locate the height of mixed layer, was investigated in the present study. In addition, a new method to determine the CBL height objectively using both $C_n^2$ and vertical air velocity variance ${\sigma}_w$ data of UHF radar was also suggested. The present analysis showed that the $C_n^2$ peaks in the backscatter intensity profiles often occurred not only at the top of the CBL but also at the top of a residual layer or at a cloud layer. The $C_n^2$ peaks corresponding to the CBL heights were slightly lower than the CBL heights derived from rawinsonde sounding data when vertical mixing owing to weak solar heating was not significant and the height of strong vertical ${\theta}_v$ gradients were not consistent with that of strong vertical q gradients. However, the $C_n^2$ peaks corresponding to the CBL heights were in good agreement with the rawinsonde-estimated CBL hegiths when vertical mixing owing to solar heating was significant and the vertical gradient of both ${\theta}_v$ and q in the entrainment zone was very strong. The maximum backscatter intensity method, which determines the height of $C_n^2$ peak as the CBL height, correctly estimated the CBL height when the $C_n^2$ profile had single peak, but this method erroneously estimated the CBL height when there was a residual layer or a cloud layer over the top of the CBL. The new method distinguished when there the CBL height from the peak due a cloud layer or a residual layer using both $C_n^2$ and ${\sigma}_w$ data, and correctly estimated the CBL height. As for estimation of diurnal variation of the CBL height, the new method backscatter intensity method even if the vertical profile of backscatter intensity had two peaks from the CBL height and a residual layer or a cloud layer.
Park, Byeong-Hak;Joun, Won-Tak;Ha, Seoung-Wook;Kim, Yongcheol;Choi, Hanna
Economic and Environmental Geology
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v.55
no.1
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pp.97-109
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2022
This study focused on the physicochemical effects of bottom ash dissolved precipitation on the soil and groundwater environment. The iced column and percolation experiments showed that most of the bottom ash particles were drained as the ash-dissolved solution, while the charcoal powder was filtered through the soil. Ion species of Al, As, Cu, Cd, Cr, Pb, Fe, Mn, Ca, K, Si, F, NO3, SO4 were analyzed from the eluates collected during the 24 h column test. In the charcoal powder eluates, a high concentration of K was detected at the beginning of the reaction, but it decreased with time. The concentrations of Al and Ca were observed to increase with time, although they existed in trace amount. In the bottom ash eluates, the concentrations of Ca and SO4 decreased by 30 mg·L-1 and 67 mg·L-1, respectively, over 24 h. It is regarded that the infiltration patterns of the bottom ash and biochar in the unsaturated zone were different owing to their particle sizes and solvent properties. It is expected that a significant amount of the bottom ash will mix with the precipitation and percolate below the water table, especially in the case of thin and highly permeable unsaturated zone. The biochar was filtered through the unsaturated zone. The biochar did not dissolve in the groundwater, although it reached the saturation zone. For these reasons, it is considered that the direct contamination by the bottom ash and biochar are unlikely to occur.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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