Recently, the use of CPT-based liquefaction assessment method has increased by providing more accurate results than other field tests. In CPT-based liquefaction evaluation, various soil properties are predicted and they are used for liquefaction potential assessment. In particular, fines content is one of the important input parameters in CPT-based liquefaction assessment, so it is very important to use correct prediction model and to make quantitative evaluation of estimating variability of fines content. In this study, the error evaluation of existing models for prediction of fines content through CPT was performed, and the most suitable model was selected for Pohang area, where the liquefaction phenomenon was observed in the 2017. In addition, the inherent variability of soil was analyzed, and the estimating variability of fines content was evaluated quantitatively considering the inherent variability of soil, measurement error of CPT and transformation uncertainty of selected model.
In this study, I developed an activity oriented lesson to support the understanding of probabilistic and quantitative estimating population ratios according to the standard statistical principles and discussed its implications in didactical respects. The developed activity lesson, as an efficient physical simulation activity by sampling with replacement, simulates unknown populations and real problem situations through completely closed 'Closed Box' in which we can not see nor take out the inside balls, and provides teaching and learning devices which highlight the representativeness of sample ratios and the sampling variability. I applied this activity lesson to the gifted students who did not learn estimating population ratios and collected the research data such as the activity sheets and recording and transcribing data of students' presenting, and analyzed them by Qualitative Content Analysis. As a result of an application, this activity lesson was effective in recognizing and reflecting on the representativeness of sample ratios and recognizing the random sampling variability. On the other hand, in order to show the sampling variability clearer, I discussed appropriately increasing the total number of the inside balls put in 'Closed Box' and the active involvement of the teachers to make students pay attention to controlling possible selection bias in sampling processes.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.20
no.3
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pp.43-59
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1995
This paper presents a method for estimating the population variability distribution of the failure parameter (failure rate or failure probability) for each failure mode considered in PSA (Probabilistic Safety Assessment). We focus on the utilization of generic estimates from various industry compendia for the estimation. The estimates are complicated statistics of failure data from plants. When the failure data referred in two or more sources are overlapped, dependency occurs among the estimates provided by the sources. This type of problem is first addressed in this paper. We propose methods based on ML-II estimation in Bayesian framework and discuss the characteristics of the proposed estimators. The proposed methods are easy to apply in real field. Numerical examples are also provided.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.1
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pp.33-39
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1997
Tsutakawa(1988) proposed a mixed model for using empirical Bayes method to study the geographic variability in mortality rates of a disease. In particular cases of the analysis in mortality rate, we need to consider the effect of time. If observed data are collected annually for the time period, then time effect will be emphasized. Here, an extended model for estimating the geographic effect and the mortality rates of the disease with time effect is proposed.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.11a
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pp.199-204
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2006
ANOVA is widely used for measurement system analysis. It assumes that the measurement error is normally distributed, which may not be seen in some industrial cases. In this study, the estimates of the measurement system variability and PTR (precision-to-tolerance ratio) are obtained by using weighted standard deviation for the case where the measurement error is non-normally distributed. The Standard Bootstrap method is used for estimating confidence intervals of measurement system variability and PTR. The point and confidence interval estimates for the cases with normally distributed measurement error are compared to those with non-normally distributed measurement errors through computer simulation.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.3
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pp.90-101
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1992
An experimental study was carried out to investigate the characteristics of cyclic variability of combustion in a single cylinder spark ignition engine. Cylinder pressure of 240 consecutive cycles were measured for various engine operating conditions. From these data, a thermody-n amic analysis was performed for the typical cases in order to identify the cause and effect re -lation of the cyclic variation. In determining the number of cycles required for estimating the coefficient of variation of IMEP and so on, the oprating conditions must be cosidered to fit the objective of the analysis. It is thought that the variation in early flame stage is amplified through the flame propagation and results in the phase change between pressure and volume, which can be the major reason of cyclic variation of IMEP in case of lean operation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.691-695
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2004
In recent years, mary studies for efact estimation of groudwater recharge has been performed. They can be categorized into three groups : analytical method by means of groundwater recession curve, water budget analysis based on watershed, and the method using groundwater model. Since groundwater recharge rate shows the spatial-temporal variability due to hydrogeological heterogeneity, existing studies have various limits to deal with these characteristics. The method of estimating daily recharge rate with spatial-temporal variation based on rainfall-runoff model is suggested in this study for this purpose. This method is expected to enhance existing indirect method by means of reflecting climatic conditions, land use and hydrogeological heterogeneity.
ANOVA is widely, used for measurement system analysis. It assumes that the measurement error is normally distributed, which nay not be seen in some industrial cases. In this study the estimates of the measurement system variability and PTR (precision-to-tolerance ratio) are obtained by using weighted standard deviation for the case where the measurement error is non-normally distributed. The Standard Bootstrap method is used foy estimating confidence intervals of measurement system variability and PTR. The point and confidence interval estimates for the cases with normally distributed measurement error are compared to those with non-normally distributed measurement errors through computer simulation.
In Korea, the methods of estimating groundwater recharge can categorized into two groups. One is baseflow separation method by means of groundurater recession curve, the other is water level fluctuation method by using the data from groundwater monitoring wells. Baseflow separation method is based on annual recharge and lumped concept, and water-table fluctuation method is largely dependent on monitoring wells rather than water budget in watershed. However, groundwater recharge rate shows the spatial-temporal variability due to climatic condition, land use and hydrogeological heterogeneity, these methods have various limits to deal with these characteristics. For this purpose, the method of estimating daily recharge rate with spatial variability based on distributed rainfall-runoff model is suggested in this study. Instead of representative recharge rate of large watershed, the subdivided recharge rate with heterogeneous characteristics can be computed in daily base. The estimated daily recharge rate is an advanced quantity reflecting the heterogeneity of hydrogeology, climatic condition, land use as well as physical behaviour of water in soil layers. Therefore, the newly suggested method could be expected to enhance existing methods.
Object : This study was designed to assess the change of heart rate variability (HRV) during stimulation test among the patients with major depressive disorder. Methods : 15 patients with major depressive disorder (MDD) and 15 normal controls were enrolled in this study. We sequentially measured HRV at baseline, during cognitive stimuli and emotional stimuli. Results : There are significant differences between the two groups in HRV index, TINN on baseline state and under cognitive stimulus. Conclusion : Stimulation protocol using HRV can be useful in estimating autonomic nervous function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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