The purpose of this paper is to provide a method of estimating the magnitude and frequency of floods on five major streams in Korea such as the Han, the naktong, the Geum, the Seomjin and the Yeongsan. Derivation of the flood frequency formulae is based on the multiple correlation method. For each gaging station in the region, flood frequency curves are drawn by GumbelChow and Weibull plot. where 24 gaging stations are selected for this study. After the station flood-frequency cruves have been prepared, discharges are read at selected recurrence intervals. Each set of discharges is then correlated with basin parameters, using regression equation. The basin parameters that are considered include drainage area, length of main stream, shape facotr, mean basin slope and main channel slope.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.54
no.11
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pp.548-556
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2005
Reliability evaluation of power distribution system is very important to both power utilities and customers. It present the probabilistic number and duration of interruption such as failure rate, SATDI, SAIFI, and CAIDI. However, it has a fatal weakness at reliability index because of accuracy of failure rate. In this paper, the Time-varying Failure Rate(TFR) of power distribution system equipment is extracted from the recorded failure data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) in Korea. For TFR extraction, it is used that the fault data accumulated by KEPCO during 10 years. The TFR is approximated to bathtub curve using the exponential(random failure) and Weibull(aging failure) distribution function. In addition, Kaplan-Meier estimation is applied to TFR extraction because of incomplete failure data of KEPCO. Finally, Probability plot and regression analysis is applied. It is presented that the extracted TFR is more effective and useful than Mean Failure Rate(MfR) through the comparison between TFR and MFR
Khan, Hafiz Mohammad Rafiqullah;Ibrahimou, Boubakari;Saxena, Anshul;Gabbidon, Kemesha;Abdool-Ghany, Faheema;Ramamoorthy, Venkataraghavan;Ullah, Duff;Stewart, Tiffanie Shauna-Jeanne
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.19
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pp.8371-8376
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2014
Background: The use of statistical methods has become an imperative tool in breast cancer survival data analysis. The purpose of this study was to develop the best statistical probability model using the Bayesian method to predict future survival times for the black non-Hispanic female breast cancer patients diagnosed during 1973-2009 in the U.S. Materials and Methods: We used a stratified random sample of black non-Hispanic female breast cancer patient data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database. Survival analysis was performed using Kaplan-Meier and Cox proportional regression methods. Four advanced types of statistical models, Exponentiated Exponential (EE), Beta Generalized Exponential (BGE), Exponentiated Weibull (EW), and Beta Inverse Weibull (BIW) were utilized for data analysis. The statistical model building criteria, Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC) were used to measure the goodness of fit tests. Furthermore, we used the Bayesian approach to obtain the predictive survival inferences from the best-fit data based on the exponentiated Weibull model. Results: We identified the highest number of black non-Hispanic female breast cancer patients in Michigan and the lowest in Hawaii. The mean (SD), of age at diagnosis (years) was 58.3 (14.43). The mean (SD), of survival time (months) for black non-Hispanic females was 66.8 (30.20). Non-Hispanic blacks had a significantly increased risk of death compared to Black Hispanics (Hazard ratio: 1.96, 95%CI: 1.51-2.54). Compared to other statistical probability models, we found that the exponentiated Weibull model better fits for the survival times. By making use of the Bayesian method predictive inferences for future survival times were obtained. Conclusions: These findings will be of great significance in determining appropriate treatment plans and health-care cost allocation. Furthermore, the same approach should contribute to build future predictive models for any health related diseases.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.5
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pp.614-626
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2006
Using the data of three environmental monitoring sites in Pohang area(KME112, KME113, and KME114), statistical forecasting models of the daily maximum and mean values of PM10 have been developed. Since the distributions of the daily maximum and mean PM10 values are skewed, which are similar to the Weibull distribution, these values were log-transformed to increase prediction accuracy by approximating the normal distribution. Three statistical forecasting models, which are regression, neural networks(NN) and support vector regression(SVR), were built using the log-transformed response variables, i.e., log(max(PM10)) or log(mean (PM10)). Also, the forecasting models were validated by the measure of RMSE, CORR, and IOA for the model comparison and accuracy. The improvement rate of IOA before and after the log-transformation in the daily maximum PM10 prediction was 12.7% for the regression and 22.5% for NN. In particular, 42.7% was improved for SVR method. In the case of the daily mean PM10 prediction, IOA value was improved by 5.1% for regression, 6.5% for NN, and 6.3% for SVR method. As a conclusion, SVR method was found to be performed better than the other methods in the point of the model accuracy and fitness views.
Lee, Sang-Ho;Yoon, Kee-Bong;Choe, Byung-Hak;Min, Doo-Sik;Ahn, Jong Seok;Lee, Gil Jae;Kim, Sun-Hwa
Korean Journal of Metals and Materials
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v.48
no.9
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pp.791-797
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2010
The creep crack growth rate (da/dt) of the Cr-Mo steels tested by pre-crack and the voltage (or resistance) variables were related into fracture parameter (Ct), crack growth coefficient (H), and an exponent (q) in the parts of Base, weld and HAZ. The fracture parameter (Ct) has various variables relating to the specimen and crack shape, applied stress, and creep strain curve. The H and q was inferred by OLS regression (ordinary least square method), and the H values were solved in statistics and probability assessment, which were attained fromPDF's distributions (probability density function). The HAZ part has the highest value of q by OLS regression and the widest distribution of H by PDF of WEIBULL, which means that the crack sensitivity of HAZ should be cautioned against the creep crack growth and failure.
Purpose: In this study, the life of the motor is investigated by performing the accelerated life test with the brush wear of the industrial cleaner motor as the main failure mode. Methods: The accelerating stress factor of the accelerated life test is a voltage, which can increase the number of revolutions of the motor to accelerate the brush wear due to the friction between the brush and the commutator. Also, the accelerating stress level was determined after determining the maximum allowable level of the voltage through the preliminary test. Results: The motor failure time at each accelerating stress level was predicted by regression analysis with brush wear length as performance degradation data. The main failure mode, which is brush wear, of the motor was reproduced by this test. The shape parameter of the Weibull distribution was confirmed to be the same statistically at all accelerating stress levels by the likelihood ratio test. Conclusion: The life of the motor was investigated by performing the accelerated life test with the brush wear of the industrial cleaner motor as the main failure mode. Through the accelerating test method of the cleaner motor, various life expectancy and life expectancy of the acceleration factor are predicted.
Objective : To estimate the status of HIV infection and AIDS incidence using a back-calculation model in Korea. Methods : Back-calculation is a method for estimating the past infection rate using AIDS incidence data. The method has been useful for obtaining short-term projections of AIDS incidence and estimating previous HIV prevalence. If the density of the incubation periods is known, together with the AIDS incidence, we can estimate historical HIV infections and forecast AIDS incidence in any time period up to time t. In this paper, we estimated the number of HIV infections and AIDS incidence according to the distribution of various incubation periods Results : The cumulative numbers of HIV infection from 1991 to 1996 were $708{\sim}1,426$ in Weibull distribution and $918{\sim}1,980$ in Gamma distribution. The projected AIDS incidence in 1997 was $16{\sim}25$ in Weibull distribution and $13{\sim}26$ in Gamma distribution. Conclusions : The estimated cumulative HIV infections from 1991 to 1996 were $1.4{\sim}4.0$ times more than notified cumulative HIV infections. Additionally, the projected AIDS incidence in 1997 was less than the notified AIDS cases. The reason for this underestimation derives from the very low level of HIV prevalence in Korea, further research is required for the distribution of the incubation period of HIV infection in Korea, particularly for the effects of combination treatments.
Electrodeless lamp is famous for its long life. But its reliability is dependent not only on electrodes but also on materials and structures. To evaluate end product's reliability, we studied high temperature durability by $60^{\circ}C$, $75^{\circ}C$ and $90^{\circ}C$ temperature tests, and predicted failure times by an exponential model through regression analysis. However, the test showed that temperature does not affect degradation of electrodeless lamps. Their luminous outputs degrade during the early time of the test (till 250 hours) and then converge to a saturation points. Also, '410nm ~ 530nm' spectrum degrades more than other spectra.
The frequency analysis of annual maximum rainfall data and the derivation of probable rainfall intensity formula at Masan station are performed in this study. Based on the eight different rainfall duration data from 10 minutes to 24 hours, eight types of probability distribution (Gamma, Lognormal, Log-Pearson type III, GEV, Gumbel, Log-Gumbel, Weibull, and Wakeby distributions), three types of parameter estimation scheme (moment, maximum likelihood and probability weighted methods) and three types of goodness-of-fit test (${\chi}^2$, Kolmogorov-Smirnov and Cramer von Mises tests) were considered to find an appropriate probability distribution at Masan station. The Lognormal-2 distribution was selected and the probable rainfall intensity formula was derived by regression analysis. The derived formula can be used for estimating rainfall quantiles of the Masan vicinity areas with convenience and reliability in practice.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2007.05a
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pp.366-368
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2007
In this paper, the Time-varying Failure Rate (TFR) of power distribution system equipment is extracted from the recorded failure data of Korea Electric Power Corporation (KEPCO). For TFR extraction, it is used that the fault data accumulated by KEPCO during 10 years. The TFR is approximated to bathtub curve using the exponential (random failure) and Weibull (aging failure) distribution function. In addition, Kaplan-Meier estimation is applied to TFR extraction because of incomplete failure data of KEPCO. Finally, Probability plot and regression analysis is applied. It is presented that the extracted TFR is more effective and useful than Mean Failure Rate (MFR) through the comparison between TFR and MFR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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