Estimating condition of geotechnical structures are difficult because of nonlinear time dependency and seasonal effects. Measuring data of structure failure is highly variable in time and space, and a unique approach cannot be defined to model structure movements. Characteristics of movements are obtained by using a statistical method called Principal Component Analysis(PCA). The PCA is a non-parametric method to separate unknown, statistically uncorrelated source processes from observed mixed processes. Instead, since the "best" mathematical relationship is estimated for given data sets of the input and output measured from target systems. As a consequence, this method is advantageous in modeling systems whose geomechanical properties are unknown or difficult to be measured.
This paper intends to provide an analytic vibrational model of non-circular cutting by a lathe and to investigate its stability criteria. A single degree-of-freedon model based on the orthogonal cutting theory has the characteristics of parametric excitation due to the nonlinear cutting force that changes periodically its direction as well as its magnitude. The Floquet theory has been applied to investigate the stability of the linearized system and the stability diagrams have been obtained with respect to the ovality, the cut velocity and the cut depth. Also nonlinear analysis has been performed to verify the linear analysis and compare the results with those from circular cutting. Results show that a critical cut depth is decreased as the ovality is increased while a critical cut velocity is increased as the ovality is increased. Also, a good agreement in critical conditions has been observed between the linear and nonlinear analyses for the ovality less than 2%. Accordingly, the linear analysis can be said to be applicable for most practical oval cuttings whose ovality are much less than 2%.
This study was carried out to suggest the best statistical test to analyze the trend in monthly water quality data. Traditional parametric tests such as t-test and regression analysis are based on the assumption that the underlying population has a normal distribution and regression analysis additionally assumes that residual errors are independent. Analyzing 9-years monthly COD data collected at Paldang in Han River, the underlying population was found to be neither normal nor independent. Therefore parametric tests are invalid for trend detection. Four Kinds of nonparametric statistical tests, such as Run Test, Daniel test, Mann-Kendall test, and Time Series Residual Analysis were applied to analyze the trend in the COD data, Daniel test and Mann-Kendall test indicated upward trend in COD data. The best nonparametric test was suggested to be Daniel test, which is simple in computation and easy to understand the intuitive meaning.
Pain is subjective, while statistics related to pain research are objective. This review was written to help researchers involved in pain research make statistical decisions. The main issues are related with the level of scales that are often used in pain research, the choice of statistical methods between parametric or nonparametric statistics, and problems which arise from repeated measurements. In the field of pain research, parametric statistics used to be applied in an erroneous way. This is closely related with the scales of data and repeated measurements. The level of scales includes nominal, ordinal, interval, and ratio scales. The level of scales affects the choice of statistics between parametric or non-parametric methods. In the field of pain research, the most frequently used pain assessment scale is the ordinal scale, which would include the visual analogue scale (VAS). There used to be another view, however, which considered the VAS to be an interval or ratio scale, so that the usage of parametric statistics would be accepted practically in some cases. Repeated measurements of the same subjects always complicates statistics. It means that measurements inevitably have correlations between each other, and would preclude the application of one-way ANOVA in which independence between the measurements is necessary. Repeated measures of ANOVA (RMANOVA), however, would permit the comparison between the correlated measurements as long as the condition of sphericity assumption is satisfied. Conclusively, parametric statistical methods should be used only when the assumptions of parametric statistics, such as normality and sphericity, are established.
본 논문에서는 주기 비안정 연속계의 해석을 위한 주파수 방법이 제안된다. 비안정시스템의 안정화를 위한 기존의 주파수 해석법을 일부 수정하여 연속계를 포함한 비안정 시스템에 적합하도록 수정하였으며, 직류모터와 동기발전기로 구성되어 있는 전기-기계 시스템에 적용하여 유용성을 보였다. 복잡한 비안정 연속계의 문제를 각 요소별 주파수 응답을 분리하고 조합하는 작업들을 통하여 쉽게 풀 수 있음을 보였다. 모터-발전기로 구성되어있는 전기-기계 시스템에서 발전기의 상호유도인덕턴스의 시간에 따른 주기적 변화와 장선(long electrical line)의 부하가 시스템의 불안정성을 야기함을 보였다.
The objective of this study was to compare the farm efficiency of members of cooperative firms with that of non-members in Korea. Data were collected from 27 farms members of three cooperatives and 13 non-member farms, based on the managerial achievements of 1999. For the analysis, the data were divided into three different farming types: type I and II of member farms and non-member farms. Economic analysis were implemented using DEA(Data Envelopment Analysis). Major findings was as follows. Total average technology efficiency was 0.782, which implies that there still remains 21.8% of improvement possibility. Among the three types, type I showed the highest technology efficiency of 0.9055, while type II and non-member farms showed 0.7670 and 0.7171, respectively. This means that these farms have relatively high potential improved. Also, comparing technology efficiency by dividing into pure technology and scale efficiency, all type of the farms exhibit a higher pure technology efficiency compared to scale efficiency. Therefore, to improve current technology efficiency, farms need to focus more on pure technology efficiency improvement. Meanwhile, profit analysis based on farm size indicate that most of the farms demonstrated the increasing-return-to-scale, which means it is necessary to extend the farm size to improve technical efficiency. Type I member farms achieve higher profit and efficiency than other two types and relatively higher producer prices through introducing cooperative sorting, grading and packing. Also, these labor saving technologies increased farm size.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권3호
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pp.250-258
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2018
Free Standing Hybrid Riser (FSHR) is comprised of vertical steel risers and Flexible Jumpers (FJ). They are jointly connected to a submerged Buoyancy Can (BC). There are several factors that have influence on the behavior of FSHR such as the span distance between an offshore platform and a foundation, BC up-lift force, BC submerged location and FJ length. An optimization method through a parametric study is presented. Firstly, descriptions for the overall arrangement and characteristics of FSHR are introduced. Secondly, a flowchart for optimization of FSHR is suggested. Following that, it is described how to select reasonable ranges for a parametric study and determine each of optimal configuration options. Lastly, numerical analysis based on this procedure is performed through a case study. In conclusion, the relation among those parameters is analyzed and non-dimensional parametric ranges on optimal arrangements are suggested. Additionally, strength analysis is performed with variation in the configuration.
In the paper, we consider two-dimensional warranty policy with failure times and repair times. The failure times are considered within the warranty period and the repair times are considered within the repair time limit. Under the renewable warranty policy and non-renewable warranty policy, we consider the number of warranty services in the censored area by warranty period and repair time limit to conduct warranty cost analysis. We investigate the field data to check their dependency and implement our proposed approaches to conduct warranty cost analysis using the parametric methods. Numerical examples are discussed to demonstrate the applicability of the methodologies and results based on the proposed approach in the paper.
본 연구에서는 사면의 이상 거동 및 붕괴 감지를 위해 실제 계측시스템 설치 후 이상보고가 있었던 사변을 대상으로 비모수적 통계방법인 주성분분석 (PCA : Principal Component Analysis)을 적용하였다. 분석결과, 사면의 이상거동여부를 나타내는 척도인 주성분점수는 이상징후 발생시 정상상태에 비해 상대적으로 크거나 낮은 값을 나타내어 변화량에 큰 차이를 보였다. 이를 통해 주성분 분석을 이용하여 사면의 이상 거동 및 붕괴를 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 주성분분석을 활용하여 정량적인 사면거동 및 이상징후의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
수문기상자료의 빈도해석은 풍수해에 따른 대응 및 시설물의 설계기준에 있어 중요한 요소 중 하나이다. 일반적으로 수문기상자료에 대한 빈도해석의 경우 관측자료는 통계적으로 정상성을 가진다고 가정하고, 확률분포의 매개변수를 고려하는 매개변수적 방법을 적용하고 있다. 이러한, 매개변수적 빈도해석을 위해서는 신뢰성 있는 충분한 자료의 수집이 필요하지만, 강수량과 다르게 적설량의 경우 계절적 특성과 함께 최근에는 기후변화로 인한 적설량 관측일수 및 평균 최심신적설량이 감소하기 때문에 부족한 자료에 대한 문제점을 보완할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 매개변수 빈도해석 방법과 부족한 자료의 문제점을 보완할 수 있는 표본 재추출 기법인 Bootstrap방법과 SIR(Sampling Importance Resampling)알고리즘을 적용하여 적설량의 빈도해석을 실시하였다. 58개 기상관측소에 대해 재추출된 일 최대 최심신적설량 자료를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 통해 확률적설량을 산정하고 이를 비교 분석하였다. 빈도별 확률적설량의 증감률을 검토한 결과 매개변수적 빈도해석과 비매개변수적 빈도해석에서 증감률을 나타내는 지점들이 대부분 일치하는 것으로 나타났다. 확률적설량은 관측 자료와 Bootstrap방법에서 -19.2%~3.9%, Bootstrap방법과 SIR알고리즘에서 -7.7%~137.8% 정도의 차이를 보였다. 표본 재추출 기법은 관측표본이 적은 적설량의 빈도해석 및 불확실성 범위의 제시가 가능함을 확인할 수 있었고, 이는 여름철 태풍과 같이 계절적 특성을 지닌 다른 자연재난의 해석에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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