Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권3호
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pp.297-306
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2018
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide and has a high mortality rate after onset; therefore, the CVD management requires the development of treatment plans and the prediction of prevalence rates. In our study, age, income, education level, marriage status, diabetes, and obesity were identified as risk factors for CVD. Using these 6 factors, we proposed a nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model for CVD. The attributes for each factor were assigned point values between -100 and 100 by Bayes' theorem, and the negative or positive attributes for CVD were represented to the values. Additionally, the prevalence rate can be calculated even in cases with some missing attribute values. A receiver operation characteristic (ROC) curve and calibration plot verified the nomogram. Consequently, when the attribute values for these risk factors are known, the prevalence rate for CVD can be predicted using the proposed nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model.
A high-efficiency underwater radiation monitoring system, HydroGamma, has been developed for detecting 137Cs and 131I in the event of waterborne radiation contamination. The system consists of a 3-inch NaI (Tl) detector, solar panels for power supply, data acquisition and transmission modules, and batteries. HydroGamma also includes a 40K calibration source for remote performance evaluation and energy calibration. In this study, some simulations and experiments were carried out to evaluate the minimum detectable activities (MDA) of HydroGamma. We installed the HydroGamma at Tapjeongho Lake in Nonsan-si and acquired background data since MDA is calculated based on the experimental background data. The results show that the minimum detectable activities for 137Cs and 131I were 1.78Bq L-1 and 1.81Bq L-1, respectively even though the gamma rays emitted from 40K(1,460 keV) affect the minimum detectable activities for them.
2007년 개정된 콘크리트구조설계기준에서 제시하고 있는 강도설계법의 하중 조합은 ACI 318-05 기준의 하중저항계수설계법(LRFD)을 참고하여 작성된 것이다. LRFD는 하중계수와 저항계수의 조합으로 이루어져 있고, 이 계수들의 선정은 대상 파괴 모드에 대하여 미리 규정된 파괴 확률 또는 신뢰도 지수의 수준에 부합하여야한다. 이 때 하중계수 및 저항계수의 결정은 대상 구조물의 지역적 및 시대적 특성을 반영할 수 있는 통계 자료에 기초한 구조 신뢰성 이론에 따라 이루어져야 한다. 그러나 현재 우리나라의 설계기준은 통계자료의 많은 부분을 외국의 연구 결과에 의존하고 있는 실정이다. 이를 개선하기 위하여 이 연구에서는 지금까지 국내에서 연구된 자료에 기초하여 현행 콘크리트 구조설계기준의 안전 수준을 분석하고 이에 따른 합리적인 목표 신뢰도 지수를 결정하였으며, 이를 바탕으로 국내 현실에 적합한 저항계수(강도감소계수)를 제안하였다. 이 연구의 결과는 향후 우리나라의 고유한 저항계수 및 하중계수를 개정할 때 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Soleimani-Babakamali, Mohammad Hesam;Nasrollahzadeh, Kourosh;Moghadam, Amin
Steel and Composite Structures
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제42권1호
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pp.59-74
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2022
This study introduces a general reliability-based, performance-based design framework to design frames regarding their uncertainties and user-defined design goals. The Iterative-R method extracted from the main framework can designate a proper R (i.e., response modification factor) satisfying the design goal regarding target reliability index and pre-defined probability of collapse. The proposed methodology is based on FEMA P-695 and can be used for all systems that FEMA P-695 applies. To exemplify the method, multiple three-dimensional, four-story steel special moment-resisting frames are considered. Closed-form relationships are fitted between frames' responses and the modeling parameters. Those fits are used to construct limit state functions to apply reliability analysis methods for design safety assessment and the selection of proper R. The frameworks' unique feature is to consider arbitrarily defined probability density functions of frames' modeling parameters with an insignificant analysis burden. This characteristic enables the alteration in those parameters' distributions to meet the design goal. Furthermore, with sensitivity analysis, the most impactful parameters are identifiable for possible improvements to meet the design goal. In the studied examples, it is revealed that a proper R for frames with different levels of uncertainties could be significantly different from suggested values in design codes, alarming the importance of considering the stochastic behavior of elements' nonlinear behavior.
Kim, Eun-Ok;Sohn, Mi-Ryeong;Kwon, Young-Kil;Lin, Gou-Lin;Cho, Rae-Kwang
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1529-1529
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2001
The watercore in apple is very important factor in storage and sorting of fruit. Most consumers tend to prefer the apple included watercore in immediately after harvest, however the watercore causes fruit flesh to brown during storage and lose the worth after all. But it is practically impossible to judge to the naked eye whether an apple has watercore or not. Therefore, the rapid, accurate and non-destructive analysis method for discrimination of watercore should be settled without delay. In this study we attempted the discrimination and quantitative analysis of watercore in apple fruit using near-infrared transmittance spectroscopy ‘Fuji’ apple fruits produced in Kyungpook of Korea was used in this experiment. The watercore content in apple was evaluated by graphic treatment of culled slice sections(10 mm). NIR transmittance spectra were collected over the 500 to 1000 nm spectral region with a spectrometer (Sentronic Co., Germany). The calibration models were carried out by partial least squares (PLS) analysis between NIR spectra data of apples and chemical data of watercore content. The spectra were different in absorbance between apple included watercore and not included one. Apple included watercore had higher absorption band than sample not included one at 732 and 820 nm. The calibration model seems to be accurate to predict the watercore content in apple fruit, the correlation coefficient (R) and root mean square error of prediction (RMSEP) were 0.99 and 0.93%, respectively. This result indicates that the PLSR calibration model by using NIR transmittance spectroscopy could be used for discrimination of watercore in apple fruit.
Measurement uncertainty analysis of fuel flow using turbine flowmeter was performed for the case of altitude engine test. SAE ARP4990 was used as the fuel flow calculation procedure, as well as the mathematical model for the measurement uncertainty assessment. The assessment was performed using Sensitivity Coefficient Method. 11 parameters involved in the calculation of the flow rate were considered. For the given equipment setup, the measurement uncertainty of fuel flow was assessed in the range of 1.19~1.86 % for high flow rate case, and 1.47~3.31 % for low flow rate case. Fluctuation in frequency signal from the flowmeter had the largest influence on the fuel flow measurement uncertainty for most cases. Fuel temperature measurement had the largest for the case of low temperature and low flow rate. Calibration of K-factor and the interpolation of the calibration data also had large influence, especially for the case of very low temperature. Reference temperature, at which the reference viscosity of the sample fuel was measured, had relatively small contribution, but it became larger when the operating fuel temperature was far from reference temperature. Measurement of reference density had small contribution on the flow rate uncertainty. Fuel pressure and atmospheric pressure measurement had virtually no contribution on the flow rate uncertainty.
Kim, Soo-Young;Kim, Jong-Hong;Heo, Joon;Heo, Jun-Haeng
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.239-242
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2006
Impervious surface is an important index for the estimation of urbanization and environmental change. In addition, impervious surface has an influence on the parameters of rainfall-runoff model during rainy season. The increase of impervious surface causes peak discharge increasing and fast concentration time in urban area. Accordingly, impervious surface estimation is an important factor of urban rainfall-runoff model development and calibration. In this study, impervious surface estimation is performed by using remote sensing images such as landsat-7 ETM+ and high resolution satellite image and regression tree algorithm based on case study area ? Jungnang-cheon basin in Korea.
An instrument using thermal probe method was designed to measure thermal conductivity of liquid and solid foods. Thermal conductivity probe was designed with diameter to length ratio of 100 and diameter of 0.51 mm to minimize axial flow effect on thermal conductivity measurement. Thermal conductivities of distilled/deionized water, glycerin, and beef frankfurter meat were measured at $20-80^{\circ}C$. Mean thermal conductivity values of water showed less than 2.0% difference from several reference values without using time correction factor or probe calibration constant. For glycerin, difference was less than 0.7% from reference values at $20-50^{\circ}C$. Mean values of thermal conductivity for beef frankfurter meat ranged from 0.389 to $0.350\;W/m{\cdot}K$ at $20-80^{\circ}C$.
A covariance matrix is a tool that expresses odometry uncertainty of the wheeled mobile robot. The covariance matrix is a key factor in various localization algorithms such as Kalman filter, topological matching and so on. However it is not easy to acquire an accurate covariance matrix because we do not know the real states of the robot. Up to the authors knowledge, there seems to be no established result on the covariance matrix estimation for the odometry. In this paper, we propose a new method which can estimate the covariance matrix from empirical data. It is based on the PC-method and shows a good estimation ability. The experimental results validate the performance of the proposed method.
1986년 11월에 Fiji의 수도 Suba에서 개최된 제7차 APMP 준비위원회 회의에서 한국표준과학연구원이 전리방사선 측정의 지역상호비교 프로그램을 주관하도록 결정되었다. KRISS의 방사선연구실은 공식적인 서신교환을 통하여 Australia, China, India, Japan 그리고 Malaysia등 5개국이 X-선 선량계측표준의 지역상호비교 연구에 참여할 수 있는 계기를 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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