Five models for net radiation estimation reported by Linacre(1968), Berljand(1956), Nakayama et al. (1983), Chang (1970) and Doorenbos et al. (1977) were tested for the adaptability to Korea. A new model with effective longwave radiation term parameterized by air temperature, solar radiation and vapor pressure was formulated and tested for its accuracy. Above five models with original parameter values showed large absolute mean deviations ranging from 0.86 to 1.64 MJ/$m^2$/day. The parameters of the above five models were reestimated by using net radiation and meteorological elements measured in Suwon, Korea. These five models with new parameter values showed absolute mean deviations ranging from 0.74 to 0.88 MJ/$m^2$/day. The following model was newly formulated: Rn=(1- $\alpha$) Rs- $\sigma$$T_{k}$$^{4}$ (0.0103 Exp (0 .0731 Rs) -0.0475 (equation omitted) +0 .2478) ($R^2$=0.997, n=63) where $\alpha$ =albedo, $\sigma$=Stefan-Boltzmann constant, Rs=solar radiation in MJ/$m^2$/day, Tk =air temperature in Kelvin and $e_{a}$=vapor pressure in mb. This model revealed 0.4988 MJ/$m^2$/day in absolute mean deviation when applied to an independent set of meteorological data.a.a.
This study is to analyze the effects of climate change on national total factor productivity. Changes in temperature and rainfalls which are the representative climate variables are used as main factors to measure climate change. Not only average values of the variables but those highest values are used as independent variables in the model, in order to consider the characteristic pattern of recent climate change, the high volatilities. The OLS results are corresponding to previous literature that average temperature has a negative relationship with productivities while average rainfalls have a positive relationship. However, the results of panel analysis contradict the argument of the negative relationship between average temperature and productivities since human beings can adapt the climate change. Therefore adaptation capacity is important to forecast the effects of climate changes on economies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.2
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pp.293-299
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2009
In this article, we consider linear models such as regression, ARIMA (autoregressive integrated moving average), and regression+ARIMA (regression with ARIMA errors) for predicting hourly ozone concentration level in two areas of Daegu. Based on RASE(root average squared error), it is shown that the ARIMA is the best model in one area and that the regression+ARIMA model is the best in the other area. We further analyze the residuals from the optimal models, so that we might predict the ozone warning days where at least one of the hourly ozone concentration levels is over 120 ppb. Based on the training data in the years from 2000 to 2003, it is found that 35 ppb is a good cutoff value of residulas for predicting the ozone warning days. In on area of Daegu, our method predicts correctly one of two ozone warning days of 2004 as well as all of the remaining 364 non-warning days. In the other area, our methods predicts correctly all of one ozone warning days and 365 non-warning days of 2004.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.4
s.119
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pp.440-447
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2007
The switched diversity, although its performance is a little inferior to the selection diversity, is widely used due to its advantage that only one RF circuit is required for its operation without respect to the number of antennas in use. In this paper, we propose an application of the antenna switched diversity to a spread spectrum system with adaptive modulation and derived the optimal antenna switching threshold to maximize the average transmission bit rate. We also compared the performances of the proposed system with those of the two cases using a single antenna and the selection diversity with two antennas in terms of the average number of bits per symbol(BPS), the probability of no transmission, and the average BER. The performance analysis shows that, if the number of paths in a multipath channel environment increases, the performance of the proposed scheme becomes closer to that of the selection diversity based system in terms of the average BPS. Furthermore, the proposed scheme produces as almost high the probability of no transmission as the selection diversity based system for the case of low average SNR, although the former yields a little higher probability of no transmission than the latter fer the case of high average SNR.
We examine how to model mortality risk using the adaptation of the mean-reverting processes for the two factor model proposed by Cairns et al. (2006b). Mortality improvements have been recently observed in some countries such as United Kingdom; therefore, we assume long-run mortality converges towards a trend at some unknown time and the mean-reverting processes could therefore be an appropriate stochastic model. We estimate the parameters of the two-factor model incorporated with mean-reverting processes by a Metropolis-Hastings algorithm to fit United Kingdom mortality data from 1991 to 2015. We forecast the evolution of the mortality from 2014 to 2040 based on the estimation results in order to evaluate the issue price of a longevity bond of 25 years maturity. As an application, we propose a method to quantify the speed of mortality improvement by the average mean reverting times of the processes.
In this paper, we examine a portfolio selection model in which a safety-first investor maximizes expected return subject to a downside risk constraint. We use the Value-at-Risk as the downside risk measure. We exploit the fact that returns are fat-tailed, and use a semi-parametric method suggested by Jansen, Koedijk and de Vries(2000). We find a more realistic asset allocation than the one suggested by the literature based on the traditional mean-variance framework. For the robustness check, we provide empirical analyses using empirical quantiles. The results highlight that for optimal portfolio selection involving downside risks that are far in the tails of the distribution, our mean-VaR model with a fat-tailed distribution is superior.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.969-977
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2016
Climate change affects the growth of crops which were planted especially in fields, and it becomes more important to use climate data to predict the yields of the major vagetables. The variation of the crop products caused by climate change is one of the significant factors for the discrepancy of the demand and supply, and leads to the price instability. In this paper, using a panel regression model, we predicted the garlic yields with the weather conditions of different regions. More specifically we used the panel data of the several climate variables for 15 main garlic production areas from 2006 to 2015. Seven variables (average temperature, average maximum temperature, average minimum temperature, average surface temperature, cumulative precipitation, average relative humidity, cumulative duration time of sunshine) for each month were considered, and most significant 7 variables were selected from the total 84 variables by the stepwise regression. The random effects model was chosen by the Hausman test. The average maximum temperature (January), the cumulative precipitation (March, October), the cumulative duration time of sunshine (April, October) were chosen among the variables as the significant climate variables of the model
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.243-244
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2020
본 논문에서는 SIM(Soft Island Model)을 통해 소집단 정보를 이동시키기 위한 KSDE라고 하는 수많은 전략을 제안한다. 먼저, 전체 모집단은 k- 평균 군집 알고리즘에 의해 k 개의 하위 모집단으로 분리된다. 둘째, 소집단에 돌연변이 조작을 수행하기 위해 전략 풀에서 돌연변이 전략을 무작위로 선택한다. 마지막으로, 이 알고리즘의 모집단 다양성을 개선하기 위해 하위 집단 정보가 SIM을 통해 마이그레이션 된다.
본 연구의 목적은 장애물 높이에 따른 상지 팔운동 제한이 스텝안정화(stabilization step)에 영향을 주는지 알아보기 위하여 실시하였다. 연구대상자는 대학생 남자 14명, 여자 16명으로 총 30명이였으며, 평균 연령은 21.5세이었다. 스텝 안정화는 FASTEX(functional activity System for testing and exercise, Cybex Division of Lumex, Inc., USA)를 이용하여 측정하였다. 장애물의 조건은 1) 장애물이 없는 조건 2) 15 cm 장애물 3) 25 cm 장애물이었고, 팔 운동의 제한 조건은 1) 팔운동을 제한하지 않은 조건 2) 우세 팔의 운동 제한 3) 양쪽 팔을 모두 제한하는 3개의 조건에서 스텝 안정화 시간을 측정하였다. 장애물 요인과 팔운동 제한 요인간에 안정화 시간(stabilization time)의 차이가 있는지 알아보기 위하여 반복이 있는 2요인 분산분석을 실시하였고, 남녀간에 안정화 시간에 차이가 있는지 알아보기 위하여 t-검정을 실시하였다. 장애물이 없는 조건에서 양팔의 운동을 제한하지 않고 측정한 안정화 시간의 평균은 0.89초이었고, 건측의 상지운동을 제한한 상태에서의 평균은 0.88초이었으며, 양쪽 팔의 운동을 모두 제한했을 때의 평균은 0.84초이었다. 15 cm의 장애물이 있는 조건에서 양팔의 운동을 제한하지 않고 측정한 안정화 시간은 평균 0.98초이었고, 건측의 상지운동을 제한한 상태에서의 펑균은 1.00초이었으며, 양쪽 팔의 운동을 모두 제한했을 때의 평균은 1.14초이었다. 25 cm의 장애물이 있는 조건에서 양팔의 운동을 제한하지 않고 측정한 안정화 시간은 평균 1.09초이었고, 건측의 상지운동을 제한한 상태에서의 평균은 1.28초이었으며, 양쪽 팔의 운동을 모두 제한했을 때의 평균은 1.57초이었다. 남녀간의 스텝 안정화 시간에 차이가 있는지 알아본 결과 각각의 조건에서 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 장애물과 팔운동 제한 조건에 따른 스텝 안정화 시간의 차이가 있는지 알아보기 위하여 반복이 있는 2요인 분산분석을 실시한 결과, 장애물의 높이에 따라 스텝 안정화 시간에는 유의한 차이가 있었고(p<0.05), 15 cm, 25 cm 장애물 조건에서는 팔운동 제한 조건에 따른 스텝 안정화 시간에도 유의한 차이가 있었지만(p<0.05), 장애물이 없는 조건에서는 팔운동 제한에 따른 안정화 시간에는 유의한 차이가 없었다. 이상의 결과는 보행중 장애물을 넘고, 한발로 기립하여 안정성을 유지할 때 팔의 운동이 스텝 안정성에 영향을 미친다는 것을 알았고, 이러한 결과는 한팔 또는 두 팔을 사용할 수 없는 편마비환자나 상지 절단환자의 균형 평가나 치료시 고려되어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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