• Wind and Structures
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• 제15권5호
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• pp.369-383
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• 2012

Researchers have recently begun using high spatial resolution remote-sensing data, which are automatically captured and georeferenced, to assess damage following natural and man-made disasters, in addition to, or instead of employing the older methods of walking house-to-house for surveys, or photographing individual buildings from an airplane. This research establishes quantitative relationships between the damage states observed at ground-level, and those observed from space using high spatial resolution remote-sensing data, for windstorms, for individual site-built one- or two-family residences (FR12). "Degrees of Damage" (DOD) from the Enhanced Fujita (EF) Scale were determined for ground-based damage states; damage states were also assigned for remote-sensing imagery, using a modified version of Womble's Remote-Sensing (RS) Damage Scale. The preliminary developed model can be used to predict the ground-level damage state using remote-sensing imagery, which could significantly lessen the time and expense required to assess the damage following a windstorm.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.215-231
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• 2017

미국 대통령 예선은 선거인단이 시차를 두고 여러 회에 걸쳐 진행되는 특징이 있음에도 많은 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 다양한 자기로지스틱 모형을 통해 미국 대통령 예비선거 결과와 사회경제적 변수간의 시공간 의존성의 관계를 파악하고자 한다. 2016년 데이터에 적용한 분석결과 각 카운티의 노년층, 흑인, 여성 그리고 히스패닉 인구 비율이 높은 지역일수록 힐러리 클린턴을 지지할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한, 주변 카운티에서 많은 지지를 받은 후보가 이웃 지역에서도 많이 지지를 받을 확률이 높고 이전 선거에서 많은 지지를 받는 것과 다음 선거 지역의 결과 간의 상관관계도 확인되었다. 시공간 의존성을 알아보기 위한 모형 중에서 슈퍼화요일의 선거 결과가 이후 선거와 관련이 있다고 가정한 모형의 설명력이 가장 높은 것으로 판명되었다.