Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2002.05a
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pp.711-716
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2002
The purpose of this study is to develop a strength control model for application of variety internal condition at construction field. The results of this study were shown as follows ; 1) According to results of compressive strength of concrete by using equivalent age, new curve is applicable of construction field because there is similar relation with logistic curve. 2) It is shown that the construction period is shorten by reduction of the formwork removal time, because a predicted compressive strength of using the new curve is high than proposed compressive strength of standard.
As a certain job is repeatedly done by a worker, the outcome comparative to the effort to complete the job gets more remarkable. The outcome may be the time required and fraction defective. This phenomenon is referred to a learning-curve effect. We focus on the parametric modeling of the learning-curve effects on count data using a logistic cumulative distribution function and some probability mass functions such as a Poisson and negative binomial. We conduct various simulation scenarios to clarify the characteristics of the proposed model. We also consider a real application to compare the two discrete-type distribution functions.
Hypertension has a steadily increasing incidence rate as well as represents a risk factors for secondary diseases such as cardiovascular disease. Therefore, it is important to predict the incidence rate of the disease. In this study, we constructed nomograms that can predict the incidence rate of hypertension. We use data from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) for 2013-2016. The complex sampling data required the use of a Rao-Scott chi-squared test to identify 10 risk factors for hypertension. Smoking and exercise variables were not statistically significant in the Logistic regression; therefore, eight effects were selected as risk factors for hypertension. Logistic and Bayesian nomograms constructed from the selected risk factors were proposed and compared. The constructed nomograms were then verified using a receiver operating characteristics curve and calibration plot.
The increase of impervious surface and development along the river due to urbanization not only causes an increase in the number of associated flood risk factors but also exacerbates flood damage, leading to difficulties in flood management. Flood control measures should be prioritized based on various geographical information in urban areas. In this study, a probabilistic flood hazard assessment was applied to flood-prone areas near an urban river. Flood hazard maps were alternatively considered and used to describe the expected inundation areas for a given set of predictors such as elevation, slope, runoff curve number, and distance to river. This study proposes a Bayesian logistic regression-based flood risk model that aims to provide a probabilistic risk metric such as population-at-risk (PAR). Finally, the logistic regression model demonstrates the probabilistic flood hazard maps for the entire area.
Background: This study is aimed to verify individual and regional-level factors affecting the depression of Koreans and to develop social programs for improving the depressive status. Methods: This study used individual-level variables from the Korean Community Health Survey (2018) and used the e-regional index of the Korean Statistical Information Service as the regional-level variable. A multi-level logistic regression was executed to identify individual and regional-level variables that were expected to affect the extent of depressive symptoms and to draw the receiver operating characteristic curve to compare the volume of impact between variables from both levels. Results: The results of the multi-level logistic regression analysis in regards to individual-level factors showed that older age, female gender, a lower income level, a lower education level, not having a spouse, the practice of walking, the consumption of breakfast higher levels of stress, and having high blood pressure or diabetes were associated with a greater increase in depressive symptoms. In terms of regional factors, areas with fewer cultural facilities and fewer car registration had higher levels of depressive symptoms. The comparison of area under the curve showed that individual factors had a greater influence than regional factors. Conclusion: This study showed that while both, individual and regional-level factors affect depression, the influence of the latter was relatively weaker as compared to the first. In this sense, it is necessary to develop programs focused on the individual, such as social prescribing at the local or community-level, rather than the city and nation-level approach that are currently prevalent.
The purpose of this paper is to discuss possibilities of applying growth curve models, such as Logistic, Log-Logistic, Log-Normal, Gompertz and Weibull, to three specific technology areas of Fishery Science and Technology in the process of measuring their technology level between Korea and countries with the state-of-the art level. Technology areas of hazard control of organism, environment restoration, and fish cluster detect were selected for this study. Expert panel survey was conducted to construct relevant panel data for years of 2013, 2016, and a future time of approaching the theoretical maximum technology level. The size of data was 70, 70 and 40 respectively. First finding is that estimation of shape and location parameters of each model was statistically significant, and lack-of-fit test using estimated parameters was statistically rejected for each model, meaning all models were good enough to apply for measuring technology levels. Second, three models other than Pearl and Gompertz seemed very appropriate to apply despite the fact that previous case studies have used only Gompertz and Pearl. This study suggests that Weibull model would be a very valid candidate for the purpose. Third, fish cluster detect technology level is relatively higher for both Korea and a country with the state-of-the-art among three areas as of 2013. However, all three areas seem to be approaching their limits(highest technology level point) until 2020 for countries with the state-of-the-art. This implies that Korea might have to speed up her research activities in order to catch up them prior to 2020. Final suggestion is that future study may better apply various and more appropriate models respectively considering each technology characteristics and other factors.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.4
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pp.95-104
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2006
The DMZ is a 248km long thin green line which has various landscapes of fields, hills and mountains. This study focused on western part of DMZ and vicinity which consist of abandoned rice paddy, wetlands and fields. The main purpose of this study is to detect the vegetation vitality from the western part of MDL to DMZ vicinity and identify and quantify ecological buffer(ecotone) width adopting logistic function derived from 'Vegetation Index-distance curve' using an Landsat ETM+ image acquired on June of 2002. Green leaf vegetation was quantified to identify the ecotone buffer in western DMZ and vicinity(civilian control area: CCA) using Transformed Vegetation Index(TVI) which is one of common measurement among various indices. Vegetation measurement from Military Demarcation Line(MDL) to vicinity area was investigated at 500m intervals to 10kms of southern and northern part of western DMZ and vicinity. The Logistic function models the sigmoid curve of growth with three stages of growth of initial competition and maturity. In the TVI-distance logistic curve, the maturity is high vegetation vitality, the competition is vitality changing, and the initial is low vitality. In the TVI-distance curve, maturity area of high TVI value is core area for ecological conservation, and the competition area between inflection points can be an ecotone(ecological buffer). In case of southern part, maximum TVI value is 221.92 and minimum is 207.16, and maximum TVI of northen part is 215.32 and minimum is 188.35. That means forest devastation of north Korean part of DMZ and vicinity is severer than that of south Korea. The width of core area for ecological conservation is 2,311m, and ecotone in the southern part is 5,339m, so minimum width from MDL for ecological conservation can be computed as 7,651m. In case of Northern part, the width of core area is 1,841m, and ecotone buffer is 5,014m, so ecological conservation width can be estimated as 6,855m. In case of northen part, width of estimated core area is less than that of DMZ width, which means ecological disturbance is very severe in northern part of western DMZ.
Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offers information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. In this study, we predict the future failure time by using the curve regression analysis where the s-curve, growth, and Logistic model is used. The proposed prediction method analysis used failure time for the prediction of this model. Model selection using the coefficient of determination and the mean square error were presented for effective comparison.
Current software reliability growth models based on Gompertz growth curve are all logarithmic type. Software reliability growth models based on logarithmic type Gompertz growth curve has difficulties in parameter estimation. Therefore this paper proposes a software reliability growth model based on the logistic type Gompertz growth curie. Its usefulness is empirically verified by analyzing the failure data sets obtained from 13 different software projects. The parameters of model are estimated by linear regression through variable transformation or Virene's method. The proposed model is compared with respect to the average relative prediction error criterion. Experimental results show that the pro-posed model performs better the models based on the logarithmic type Gompertz growth curve.
The experiment was conducted with three varieties (Hicks, Burley 21, and Sohyang) and cultivation type (Improved mulching, general mulching, and non mulching) of NC 2326 to model to curve of tabacco growth against time. The basic growth data were obtained by harvest method at intervals of ten days from transplanting at 7-8 times and analyzed by polynomial regression, orthogonal polynomial, and logarithmic transformation. It is shown that the C model of growth curve: T = A +$\sqrt{(1.4 AK + K)}$2K provides an excellent fit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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