백사장 모래의 입도분포는 해빈의 침식과 퇴적을 파악하는 데 중요한 정보를 제공한다. 모래의 입도분포 분석에 보편적으로 사용되는 체가름시험은 분석 시간이 길고 개별 입자의 형상과 색에 대한 정보를 얻을 수 없다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 체가름시험법 보다 측정 과정이 간편하고 효율적인 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석 방법을 제안하였다. 이미지 분석 과정 중 이미지 기울기(Image Gradient) 계산을 통한 입자 경계 추출로 해상도가 상대적으로 낮은 스마트폰 디지털 이미지의 배경으로부터 입자를 효과적으로 검출하였다. 경상북도 4곳의 해수욕장에서 채취한 시료를 이용해 본 연구에서 제안한 경계 추출 이미지 분석법과 경계를 추출하지 않는 분석법을 각각 체가름시험 결과와 비교 검증하였을 때, 본 연구에서 제안한 방식은 D50에서 평균 8.21%의 평균 오차율을 보여 경계를 추출하지 않는 분석법 보다 65% 낮은 오차를 보였다. 따라서 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석은 간편하고 효율적이며 체가름시험에 준하는 정확성을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 경계 영역에서의 색번짐 현상을 줄이기 위한 벡터 오차 확산법을 제안한다. 이러한 결점은 양자화 과정에서 생기는 큰 누적된 양자화 오차의 확산으로 인해서 발성하게 되며, 특히 색이 변하게 되는 영상의 경계 영역에서 특정 칼라띠를 형성하게된다. 따라서 이러한 결점을 줄이기 위해서 세안한 벡터 오차 확산 방법은 오차를 확산 받은 벡터와 8개의 기준색과의 벡터 크기 및 벡터 각을 비교함으로써, 큰 양자화 오차를 전체 중간조 처리 과정에서 제외한다. 먼저 오차가 보정된 벡터의 크기가 8개의 기준색보다 클 경우 양자화 오차를 확산시키지 않게 되며, 벡터 각이 클 경우에도 양자화 오차를 확산 시키지 않는다. 그러므로 제안한 방법은 각 채널의 상관관계를 고려한 벡터 칼라 공간상에서 중간조 처리를 함으로써 시각적으로 색이 향상된 결과를 얻을 수 있었고, 경계 부분에서의 색번짐 현상도 줄일 수 있었다.
In general precise estimation of hourly of daily distribution of the long-term run-off should be very important in a design of source of irrigation. However, there have not been a satisfying method for forecasting of stationar'y long-term run-off in Korea. Solving this problem, this study introduces unit-hydrograph method frequently used in short-term run-off analysis into the long-term run-off analysis, of which model basin was selected to be Sumgin-river catchment area. In the estimation of effective rainfall, conventional method neglects the Soil moisture condition of catchment area, but in this study, the initial discharge (qb) occurred just before rising phase of the hydrograph was selected as the index of a basin soil moisture condition and then introduced as 3rd variable in the analysis of the reationship between cumulative rainfall and cumulative loss of rainfall, which built a new type of separation method of effective rainfall. In next step, in order to normalize significant potential error included in hydrological data, especially in vast catchment area, Snyder's correlation method was applied. A key to solution in this study is multiple correlation method or multiple regressional analysis, which is primarily based on the method of least squres and which is solved by the form of systems of linear equations. And for verification of the change of characteristics of unit hydrograph according to the variation of a various kind of hydrological charateristics (for example, precipitation, tree cover, soil condition, etc),seasonal unit hydrograph models of dry season(autumn, winter), semi-dry season (spring), rainy season (summer) were made respectively. The results obtained in this study were summarized as follows; 1.During the test period of 1966-1971, effective rainfall was estimated for the total 114 run-off hydrograph. From this estimation results, relative error of estimation to the ovservation value was 6%, -which is mush smaller than 12% of the error of conventional method. 2.During the test period, daily distribution of long-term run-off discharge was estimated by the unit hydrograph model. From this estimation results, relative error of estimation by the application of standard unit hydrograph model was 12%. When estimating by each seasonal unit bydrograph model, the relative error was 14% during dry season 10% during semi-dry season and 7% during rainy season, which is much smaller than 37% of conventional method. Summing up the analysis results obtained above, it is convinced that qb-index method of this study for the estimation of effective rainfall be preciser than any other method developed before. Because even recently no method has been developed for the estimation of daily distribution of long-term run-off dicharge, therefore estimation value by unit hydrograph model was only compared with that due to kaziyama method which estimates monthly run-off discharge. However this method due to this study turns out to have high accuracy. If specially mentioned from the results of this study, there is no need to use each seasonal unit hydrograph model separately except the case of semi-dry season. The author hopes to analyze the latter case in future sudies.
Brazil Alagoas 주의 동부 지역에서 우적 크기를 측정하는 디즈드로미터(disdrometer)로 산출한 강우량과 강우율의 관계로 우적의 역학 에너지가 예측되었다. 강우의 시작과 끝에서 측정되는 약한 강우 강도에서는 지수 형태의 방정식이 큰 우적의 영향을 억제하였다. 빗방울의 역학 에너지는 거의 모든 강우 강도 범위에서 과소평가 되었다. 결정 계수, 평균 절대 오차, 상대 오차 비율, 평균 절대 오차, 평균 제곱 오차, Willmott의 일치 지수 및 신뢰 지수와 같은 성과 지표에 기반을 두어 예측된 강우 역학 에너지가 유용한 결과로 평가되었다.
In this paper, we have represented the efficient way how to enumerate the optimal number-right scores to adjust the item difficulty and to improve item discrimination. To estimate the optimal number-right scores in two equivalent math-tests by linear score equating a measurement error model was applied to the true scores observed from a pair of equivalent math-tests assumed to measure same trait. The model specification for true scores which is represented by the bivariate model is a simple regression model to inference the optimal number-right scores and we assume again that the two simple regression lines of raw scores and true scores are independent each other in their error models. We enumerated the difference between mean value of $\chi$* and ${\mu}$$\_$$\chi$/ and the difference between the mean value of y*and a+b${\mu}$$\_$$\chi$/ by making an inference the estimates from 2 error variable regression model. Furthermore, so as to distinguish from the original score points, the estimated number-right scores y’$\^$*/ as the estimated regression values of true scores with the same coordinate were moved to center points that were composed of such difference values with result of such parallel score moving procedure as above mentioned. We got the asymptotically normal distribution in Figure 5 that was represented as the optimal distribution of the optimal number-right scores so that we could decide the optimal proportion of number-right score in each item. Also by assumption that equivalence of two tests is closely connected to unidimensionality of a student’s ability. we introduce new definition of trait score to evaluate such ability in each item. In this study there are much limitations in getting the real true scores and in analyzing data of the bivariate error model. However, even with these limitations we believe that this study indicates that the estimation of optimal number right scores by using this enumeration procedure could be easily achieved.
Purpose: This paper investigated the relationship between market competition and firm valuation error. Furthermore, Additional analyses were made according to the quality of financial reports and the listed market. Through the process we confirm to the impact of competition on the capital market. The purpose of this study is to analyze the impact of competition on valuation errors. The preceding studies did not provide a consistent results of the effects of competing functions on the capital market. One view is that the competition could mitigate the information asymmetry, and the other is that monopolistic lessens the manager's involvement in financial reporting. This study is intended to expand the prior study by analyzing the impact of competition on the capital market and on the valuation of investors. Research design, data, and methodology: The analysis was conducted on 12,031 samples over 11 years from 2008 to 2018 using data from market in Korea. Here the valuation error was measured by the research methodology of Rhodes-Kropf, Robinson and Viswanathan (2005), and competition measured by Herfindahl-Hirschman Index multiplied by (-1), and Concentration Ratio by (-1). Results: We confirm that the positive relationship between competition and the valuation error. In addition, we also found that the positive relation between competition and valuation error was in cases of low discretionary accruals and the KOSDAQ market. This means that the net function of competition does not mitigate valuation errors. Conclusions. This study has the following contributions when compared to prior research. First, the relevance between the level of competition and the valuation of the entity was confirmed. The study by Haw, Hu and Lee (2015) suggested that monopolistic industry of analysts' forecast is more accurate due to lower the variability in earnings. This study magnified it to confirm that monopolistic lessen information uncertainty in valuation. Second, the study on valuation errors was expanded. While the study on the effect of valuation errors on the capital market is generally relatively active, it is different that competition degree has analyzed the effect on valuation errors amid the lack of research on the effect on valuation errors.
Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.
본 논문에서는 RS(Reed-Solomon) 부호의 소실 복호를 이용한 수정된 PTS(Partial Transmit Sequences) 기법을 제안한다. 송신기에서 서브블록으로 분할된 RS 부호어의 체크 심볼의 일부만을 위상 가중치에 의하여 위상 천이 한다. 수신기에서 위상 가중치에 의하여 수정된 체크 심볼을 소실로 간주하여 수신 부호어를 복호한다. 이렇게 하여 송신기에서 선택된 위상 가중치에 대한 부가 정보를 전송할 필요가 없어진다. 또한 선택된 위상 가중치에 대한 추정 과정이 불필요하므로 수신기 복잡도가 감소한다. 부가 정보의 전송 에러나 위상 가중치의 추정 에러로 인한 성능 저하도 없다. 제안한 PTS 기법의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)와 BER(Bit Error Rate)을 기존의 PTS 기법과 비교한다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용분포는 와이블 분포를 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{sq}$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
Ahmed Ali Rajput;Muhammad Daniyal;Muhammad Mustaqeem Zahid;Hasan Nafees;Misha Shafi;Zaheer Uddin
Advances in Energy Research
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제8권2호
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pp.95-110
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2022
Wind energy can be utilized for the generation of electricity, due to significant wind potential at different parts of the world, some countries have already been generating of electricity through wind. Pakistan is still well behind and has not yet made any appreciable effort for the same. The objective of this work was to add some new strategies to calculate Weibull parameters and assess wind energy potential. A new approach calculates Weibull parameters; we also developed an alternate formula to calculate shape parameters instead of the gamma function. We obtained k (shape parameter) and c (scale parameter) for two-parameter Weibull distribution using five statistical methods for five different cities in Pakistan. Maximum likelihood method, Modified Maximum likelihood Method, Method of Moment, Energy Pattern Method, Empirical Method, and have been to calculate and differentiate the values of (shape parameter) k and (scale parameter) c. The performance of these five methods is estimated using the Goodness-of-Fit Test, including root mean square error, mean absolute bias error, mean absolute percentage error, and chi-square error. The daily 10-minute average values of wind speed data (obtained from energydata.info) of different cities of Pakistan for the year 2016 are used to estimate the Weibull parameters. The study finds that Hyderabad city has the largest wind potential than Karachi, Quetta, Lahore, and Peshawar. Hyderabad and Karachi are two possible sites where wind turbines can produce reasonable electricity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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