Gyeong-Geun Lee;Bong-Sang Lee;Min-Chul Kim;Jong-Min Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권8호
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pp.2844-2853
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2023
A sophisticated Bayesian multilevel model for estimating group bias was developed to improve the utility of the ASTM E900-15 embrittlement trend curve (ETC) to assess the conditions of nuclear power plants (NPPs). For multilevel model development, the Baseline 22 surveillance dataset was basically classified into groups based on the NPP name, product form, and notch orientation. By including the notch direction in the grouping criteria, the developed model could account for TTS differences among NPP groups with different notch orientations, which have not been considered in previous ETCs. The parameters of the multilevel model and biases of the NPP groups were calculated using the Markov Chain Monte Carlo method. As the number of data points within a group increased, the group bias approached the mean residual, resulting in reduced credible intervals of the mean, and vice versa. Even when the number of surveillance test data points was less than three, the multilevel model could estimate appropriate biases without overfitting. The model also allowed for a quantitative estimate of the changes in the bias and prediction interval that occurred as a result of adding more surveillance test data. The biases estimated through the multilevel model significantly improved the performance of E900-15.
The purpose of this study was to identify the searching method and application of intoner design trend of interior designer. The questionnaire survey were used. The subjects of questionnaire survey were 50 interior designers in 6 interior design firms. Frequency, percentage, and cross-tab were used for data analysis. The major results were as follows. 1) Interior designers thought that consumers visiting at apartment model house were concerned about interior design trend and aware of interior design reflected trend. So interior designer gave expression to interior design trend. And they needed information about interior design trend and consumer's interior design preference. 2) Interior designers found interior design trend or consumer's preference from some exhibition or fair, journal, and internet materials. 3) Interior design trend was mainly expressed in living room design. And Interior designers utilized finishing material and color in expression of interior design trend.
A new method is developed for estimating the mean of a population which has a linear trend. The proposed estimator is based on the balanced systematic sampling method and the concept of interpolation. The efficiency of the proposed method is compared with that of existing methods.
본 논문에서는 극치수문자료의 경향성 분석 개념을 소개하고 이를 빈도해석과 연계시켜 해석하는 방법론을 제시하고자 Gumbel 극치분포를 기반으로, 시간변화에 의한 수문빈도 특성 변화를 모의할 수 있는 Bayesian 모형을 구성하였다. 사후분포의 매개변수는 깁스표본법에 의한 Markov Chain Monte Carlo Simulation을 통해 추정하였으며, 이를 통해 경향성을 고려한 확률강우량과 불확실성 구간을 추정하였다. 또한 경향성을 고려한 확률강우량이 현재 알려진 확률강우량을 초과할 확률을 통해 동적 위험도 해석과정을 소개하였으며, 현재의 경향성에 대해서 시간에 따라 연속으로 추정된 확률밀도함수를 비교하여 수문학적 위험도가 증가할 수 있음을 모의결과를 통해 확인하였다. 이와 더불어 단순히 경향성의 존재여부를 확인하는데 그치지 않고 사후분포를 통해서 통계적 추론을 수행함으로써 경향성에 대한 통계학적인 유의성을 정량적으로 평가할 수 있었다.
한국 정자의 표준모델은 한국전통의 미를 구현하고 시대적 흐름을 반영할 수 있으며, 보편적이고 현실적인 모델을 개발 함과 동시에 국제적으로 한국 전통미를 알릴 수 있는 계기가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 한국 전통정자의 사례조사를 통해 우리 고유의 전통기술을 계승하고 한국정자의 정통성을 보존하면서 생활화, 산업화, 활성화, 세계화 할 수 있는 표준모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 사례분석과 현대의 트랜드를 고려하여 각 부분별로 계획을 진행하여 전통정자의 대표적인 유형인 사모정, 육각정, 팔각정에 대해서 표준모델을 제시할 수 있었다. 표준모델은 정통성을 고려하면서도 활용도를 높이기 위해 난간마루를 설치하고 계자난간을 설치하는 등의 디자인 트랜드에 약간의 변화를 주었다. 이렇게 제시된 표준모델은 현재의 디자인 트랜드가 반영된 것으로 추후에는 그 때의 트랜드에 따라 다른 형태로 변경될 수 있다. 이번에 개발된 한국 정자의 표준모델은 한국전통의 미를 재현하면서도 보편적이고 현실적인 모델이라고 할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.225-233
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2022
The recent outbreak of corona virus (COVID-19) infectious disease had made its forecasting critical cornerstones in most scientific studies. This study adopts a machine learning based time series model - Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to forecast COVID-19 confirmed cases in Botswana over 60 days period. Findings of the study show that COVID-19 confirmed cases in Botswana are steadily rising in a steep upward trend with random fluctuations. This trend can also be described effectively using an additive model when scrutinized in Seasonal Trend Decomposition method by Loess. In selecting the best fit ARIMA model, a Grid Search Algorithm was developed with python language and was used to optimize an Akaike Information Criterion (AIC) metric. The best fit ARIMA model was determined at ARIMA (5, 1, 1), which depicted the least AIC score of 3885.091. Results of the study proved that ARIMA model can be useful in generating reliable and volatile forecasts that can used to guide on understanding of the future spread of infectious diseases or pandemics. Most significantly, findings of the study are expected to raise social awareness to disease monitoring institutions and government regulatory bodies where it can be used to support strategic health decisions and initiate policy improvement for better management of the COVID-19 pandemic.
Focusing on the idea that the equation of exponential smoothing method (ESM) is equivalent to (1, 1) order ARMA model equation, new method of estimation of smoothing constant in exponential smoothing method is proposed before by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Theoretical solution was derived in a simple way. Mere application of ESM does not make good forecasting accuracy for the time series which has non-linear trend and/or trend by month. A new method to cope with this issue is required. In this paper, combining the trend removal method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. An approach to this method is executed in the following method. Trend removal by a linear function is applied to the original shipping data of consumer goods. The combination of linear and non-linear function is also introduced in trend removal. For the comparison, monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful especially for the time series that has stable characteristics and has rather strong seasonal trend and also the case that has non-linear trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
본고는 글로벌 금융위기 이후 자산가격 버블의 이해에 대한 관심이 높아지고 있는 여건을 감안하여 우리나라 주가에 펀더멘털과 무관한 I(1)인 비정상 확률적 추세(stochastic trend)가 존재하는지의 여부를 주가 배당금의 2변수 VAR 모형에서 검정하고 이를 추정하여 보았다. 이 추세는 주가의 합리적 버블을 추정하기 어려운 점을 감안하여 도입한 것으로, 공적분 및 오차수정모형을 해석하는 경우 양자 간에 유사성이 있음을 설명한다. 한편, 분석 모형에서 주가와 배당은 모두 I(1)인 시계열이며 서로 Engle-Granger 공적분 관계인 것으로 가정한다. 이런 이론적 틀에서 배당금 충격(펀더멘털)의 추세와 통계적으로 상관관계가 없는 주가 내 추세의 추정이 잘 알려진 베버리지-넬슨 분해(Beveridge-Nelson decomposition)를 통해 가능함을 보인다. 또한 이의 검정은 표준적인 t-검정을 통해 쉽게 수행될 수 있음도 보인다. 이러한 추세가 주가에 존재할 경우 일단 발생한 충격은 영구히 지속되며 경제적 영향 역시 항구적일 수 있다. 실증분석에서 1976~2012년 중 연간 실질 KOSPI 지수와 배당 자료를 분석한 결과, 한국주가에 '펀더멘털과 무관한 추세가 존재하지 않는다'는 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났으나, 올림픽 이후 기간의 경우에는 부분적으로 주가변동을 견인하는 것으로 추정된다.
The purpose of this study was to test the discriminant analysis model of Quick Response system and to examine the detailed relationship between each discriminant factor and Quick Response adoption. In this discriminant analysis model of Quick Response system, firm size, strategic type, product category, fashion trend, selling time and the Quick Response benefits were included as discriminant factors. Onehundred and two subjects were randomly selected for the survey study and discriminant analysis, descriptive analysis, t-test, and x square test were used for the data analysis. The results of this study were: 1. Wilks Lambda and F value support the discriminant analysis model that, taken together firm size, strategic type, product category, fashion trend, selling time and the Quick Response benefits significantly help to explain Quick Response adoption. 2. The importance of discriminant ability was, in order, firm size, the Quick Response benefits, women's wear, fashion trend, analyzer, selling time, reactor, defender and men's wear. 3. The discriminant function had the high hit ratio, so this can be well used for the classification of Quick Response adoption/nonadoption.
본 연구에서는 서울지역 오존의 기상상태와 추세경향에 따른 고농도 현상을 모수적 방법인 비선형회귀모형(nonlinear regression model)으로 모형화 하였다. 여기서는 1995년부터 1999년까지의 자료로부터 오존과 고농도 현상에 영향을 줄 수 있는 기상상태와 추세경향 등을 순차적으로 추가함으로써 고농도 현상을 예측하는 모형을 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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