Purpose: The purpose of this study is to provide information for other journals as well as the continuous development of distribution science research by confirming the globalization performance of the Journal of Distribution Science (JDS), the main journal of KODISA. Research Design, Data, and Methodology: A total of 863 papers published in JDS from 2011 to 2021 searched by scienceON were divided into 4 periods and analyzed under the headings of submission system, standardity, collaboration, and degree of achievement of publication goals. SPSS 24.0 and R 4.1.1 package were used to perform the publication frequency analysis, crosstab-analysis, keyword frequency analysis, and LDA topic modeling were performed. In addition, trend analysis with weight applied to each word was performed. Results: It was found that the ratio of English-written papers, which is the indicator of a journal's starndardity, is continuously increasing, and the ratio of overseas authors, which is the indicator of collaboration, is also continuously increasing. It was confirmed through keyword trend analysis by period and LDA topic modeling results - which were weighted to confirm the degree of achievement of the journal's publication goal - that the articles published by the journal has been in agreement with monthly research topic proposed by JDS. Conclusion: By examining the five criteria for globalization, it can be concluded that JDS's efforts for globalization are achieving significant results and providing effective directions for other academic journals. However, in order for JDS to become a top academic journal, it was suggested that efforts should be made to establish a system for collaborative research by domestic and foreign authors, as well as to provide a clear definition for the monthly research topics and classification of sub-topics.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.3
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pp.345-358
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2012
In a parametric sample selection model, the distribution assumption is critical to obtain consistent estimates. Conventionally, the normality assumption has been adopted for both error terms in selection and main equations of the model. The normality assumption, however, may excessively restrict the true underlying distribution of the model. This study introduces the $S_U$-normal distribution into the error distribution of a sample selection model. The $S_U$-normal distribution can accommodate a wide range of skewness and kurtosis compared to the normal distribution. It also includes the normal distribution as a limiting distribution. Moreover, the $S_U$-normal distribution can be easily extended to multivariate dimensions. We provide the log-likelihood function and expected value formula based on a bivariate $S_U$-normal distribution in a sample selection model. The results of simulations indicate the $S_U$-normal model outperforms the normal model for the consistency of estimators. As an empirical application, we provide the sample selection model for car ownership and a car expense relationship.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.59
no.2
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pp.191-196
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2010
The electricity distribution system in Korea is adopting a multi-grounding system. Protection of this distribution system against lightning is performed by installing overhead ground wires over the high voltage wires, and connecting the overhead ground wires to the ground every 200 m. The ground resistance in this system is limited not to exceed $50\Omega$ and overhead ground wire and neutral wire are multiple parallel lines. Although overhead ground wire and neutral wire are installed in different locations on the same pole, this circuit configuration has duplicated functions of providing a return path for unbalanced currents and protecting the distribution system against induced lightning. Therefore, the purpose of this study is to analyze the induced lightning shielding effect according to the neutral wire installation structure of a 22.9kV distribution line in order to present a new 22.9kV distribution line structure model and characteristics. This study calculated induced lightning voltage by performing numerical analysis when an overhead ground wire is present in the multi-grounding type 22.9kV distribution line structure, and calculated the induced lightning shielding effect based on this calculated induced lightning voltage. In addition, this study proposed and analyzed an improved distribution line model allowing the use of both overhead wire and neutral wire to be installed in the current distribution lines. The result of MATLAB simulation using the conditions applied by Yokoyama showed almost no difference between the induced lightning voltage developed in the current line and that developed in the proposed line. This signifies that shielding the induced lightning voltage through overhead wire makes no difference between current and proposed distribution line structures. That is, this study found that the ground resistance of the overhead wire had an effect on the induced lightning voltage, and that the induced lightning shielding effect of overhead wire is small.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.31
no.4
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pp.31-49
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1989
It is of the most urgent necessity to get hydrological time series of long duration for the establishment of rational design and operation criterion for the Agricultural hydraulic structures. This study was conducted to select best fitted frequency distribution for the monthly runoff and to simulate long series of generated flows by multi-season first order Markov model with comparison of statistical parameters which are derivated from observed and sy- nthetic flows in the five watersheds along Geum river basin. The results summarized through this study are as follows. 1. Both two parameter gamma and two parameter lognormal distribution were judged to be as good fitted distributions for monthly discharge by Kolmogorov-Smirnov method for goodness of fit test in all watersheds. 2. Statistical parameters were obtained from synthetic flows simulated by two parameter gamma distribution were closer to the results from observed flows than those of two para- meter lognormal distribution in all watersheds. 3. In general, fluctuation for the coefficient of variation based on two parameter gamma distribution was shown as more good agreement with the observed flow than that of two parameter lognormal distribution. Especially, coefficient of variation based on two parameter lognormal distribution was quite closer to that of observed flow during June and August in all years. 4. Monthly synthetic flows based on two parameter gamma distribution are considered to give more reasonably good results than those of two parameter lognormal distribution in the multi-season first order Markov model in all watersheds. 5. Synthetic monthly flows with 100 years for eack watershed were sjmulated by multi- season first order Markov model based on two parameter gamma distribution which is ack- nowledged to fit the actual distribution of monthly discharges of watersheds. Simulated sy- nthetic monthly flows may be considered to be contributed to the long series of discharges as an input data for the development of water resources. 6. It is to be desired that generation technique of synthetic flow in this study would be compared with other simulation techniques for the objective time series.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.6
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pp.1433-1442
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1996
Data distribution of SPMD(Single Program Multiple Data) pattern is one of main features of HPF (High Performance Fortran). This paper describes design is sues for such data distribution and its efficient execution model on TICOM IV computer, named SPAX(Scalable Parallel Architecture computer based on X-bar network). SPAX has a hierarchical clustering structure that uses distributed shared memory(DSM). In such memory structure, it cannot make a full system utilization to apply unanimously either SMDD(shared Memory Data Distribution) or DMDD(Distributed Memory Data Distribution). Here we propose another data distribution model, called DSMDD(Distributed Shared Memory Data Distribution), a data distribution model based on hierarchical masters-slaves scheme. In this model, a remote master and slaves are designated in each node, shared address scheme is used within a node and message passing scheme between nodes. In our simulation, assuming a node size in which system performance degradation is minimized,DSMDD is more effective than SMDD and DMDD. Especially,the larger number of logical processors and the less data dependency between distributed data,the better performace is obtained.
The rheological measurement of polypropylene (PP) has been performed using a rheometer, an intrinsic viscometer, and an MI machine to predict the molecular weight and the molecular weight distribution. Also, GPC has been used for the determination of the molecular structure. The distribution broadness parameter using modified Carreau model has been used to make the correlation between the rheological parameter and the molecular structure instead of the rheological PI (polydispersity index) which is determined from the cross of modulus from the dynamic oscillatory measurement. Even though the rheological PI is useful to determine the molecular weight distribution of the PP using controlled rheology, which has narrow and uniform molecular weight distribution, but not suitable to determine the molecular weight distribution of the PP made from direct polymerization which has broad and various molecular weight distribution. However the distribution broadness parameter which determined from the index of the shear thinning of the PP melt well predicts the molecular weight distribution of PP.
The purpose of this study is to explore normal distribution in probability distributions of the area of statistics in high school mathematics. To do this these contents such as approximation of normal distribution from binomial distribution, investigation of normal distribution curve and the area under its curve through the method of Monte Carlo, linear transformations of normal distribution curve, and various types of normal distribution curves are explored with CAS calculator. It will not be ablt to be attained for the objectives suggested the area of probability distribution in a paper-and-pencil classroom environment from the perspectives of tools of CAS calculator such as trivialization, experimentation, visualization, and concentration. Thus, this study is to explore various properties of normal distribution curve with CAS calculator and derive from pedagogical implications of teaching and learning normal distribution curve.
A mismatch between the training and the test conditions often causes a drastic decrease in the performance of the speech recognition systems. In this paper, non-linear transformation techniques based on histogram equalization in the acoustic feature space are studied for reducing the mismatched condition. The purpose of histogram equalization(HEQ) is to convert the probability distribution of test speech into the probability distribution of training speech. While conventional histogram equalization methods consider only the probability distribution of a test speech, for noise-corrupted test speech, its probability distribution is also distorted. The transformation function obtained by this distorted probability distribution maybe bring about miss-transformation of feature vectors, and this causes the performance of histogram equalization to decrease. Therefore, this paper proposes a new method of calculating noise-removed probability distribution by using assumption that the CDF of noisy speech feature vectors consists of component of speech feature vectors and component of noise feature vectors, and this compensated probability distribution is used in HEQ process. In the AURORA-2 framework, the proposed method reduced the error rate by over $44\%$ in clean training condition compared to the baseline system. For multi training condition, the proposed methods are also better than the baseline system.
The various analyses of the historical rainfall data need to be utilized in a hydraulic engineering project. The probability distributions of the rainfall events according to annual maximum continuous rainfall depths are studied for the hydrologic frequency analysis. The bivariate normal distribution, the bivariate lognormal distribution, and the bivariate gamma distribution are applied to the rainfall events composed of rainfall depths and its durations at Kangnung, Seoul, Incheon, Chupungnyung, Teagu, Jeonju, Kwangju, and Busan. These rainfall events are fitted to the the bivariate normal distribution and the bivariate lognormal distribution, but not fitted to the bivariate gamma distribution. Frequency curves of probability rainfall events are suggested from the probability distribution selected by the goodness-of-fit test.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.64
no.3
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pp.111-115
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2015
Recently, protection coordination issues can occur due to increased fault current in power system when power system being changed radial power system to grid system such as loop power system, micro grid and smart grid. This paper analyzed Recloser-Fuse coordination in loop power distribution system with Superconducting Fault Current Limiters(SFCLs) when single line ground fault occur in loop power distribution system with SFCLs. We analyzed Recloser-Fuse Coordination in radial power distribution system and changed coordination caused by increased Fault current because of loop system when single line ground fault occur in power distribution system. This paper simulated to improve changed coordination using SFCLs in loop power distribution system. Power distribution system, SFCLs and protective devices are modeled using PSCAD/EMTDC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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