The government is encouraging the notice of obligatory reclaimed asphalt as a result of the economic and social positioning of green growth to reduce the amount of waste resources and to solve natural resource problems by recycling continuously generated waste resources. However, it is necessary to develop application guideline for each application to apply reclaimed asphalt to the site because quality control of the reclaimed asphalt is difficult and the specifications are ambiguous as well. Therefore, in this study, the mix design, quality test, performance test, and finite element analysis about reclaimed Asphalt Pavement were conducted to develop application guideline for reclaimed hot asphalt. The mix design was carried out for the comparative general hot mix asphalt mixture, the reclaimed hot mix asphalt mixture using the additive, and the reclaimed hot mix asphalt mixture without the additive. Indirect tensile strength and tensile strength ratio tests were used to characterize the reclaimed hot mix asphalt mixture. Using the results of dynamic modulus test and FWD test for KPRP analysis and finite element analysis, the performance life was evaluated for general pavement and pavement using recycled aggregate. Finally, the life cycle cost analysis was used to compare and analyze the economics of reclaimed asphalt concrete pavement.
PURPOSES: Evaluation of the wind speed effect on the temperature drop of an asphalt mixture during construction, by using the transient heat transfer theory and dominant convective heat transfer coefficient model. METHODS: Finite difference method (FDM) is used to solve the transient heat transfer difference equation numerically for various wind speeds and initial temperature conditions. The Blasius convective heat transfer coefficient model is adapted to account for the effect of wind speed in the temperature predictions of the asphalt mixture, and the Beaufort number is used to select a reasonable wind speed for the analysis. As a function of time and depth, the temperature of the pavement structure is predicted and analyzed for the given initial conditions. RESULTS : The effect of wind speed on the temperature drop of asphalt mixture is found to be significant. It seems that wind speed is another parameter to be accounted for in the construction specifications for obtaining a better quality of the asphalt mixture. CONCLUSIONS: It is concluded that wind speed has a significant effect on the temperature drop of the asphalt layer. Although additional field observations have to be made to reflect the effect of wind speed on the construction specifications, it appears that wind speed is a dominant variable to be considered, in addition to the atmospheric temperature.
대량의 데이터에 있어 전반적인 특성 및 구조를 파악하는데 유용하기 때문에 다양한 분야에서 군집분석을 사용하고 있다. Dempster 등 (1977)에서 정의된 expectation-maximization(EM) 알고리즘은 가장 보편적으로 사용되는 군집분석 방법이다. 선형모형의 유한혼합물(finite mixture of linear model) 기법 또한 군집분석 방법 중 많이 사용되는 방법이며 베이지안 군집방법은 Bernardo와 Giron (1988)이 군집에 대한 가중치 확률만 모를 경우 처음 적용하였다. 우리는 이 연구에서 일반적인 선형모형의 유한혼합물이 아닌 군집특정(cluster-specific) 변량효과를 모형에 포함하여 베이지안 분석방법인 깁스표집법(Gibbs sampling)을 사용한다. 제안한 모형의 특성 및 표집법에 대하여 설명하였고 모의실험 및 실제 데이터 분석을 통하여 모형의 유용성을 파악하였다. Hurn 등 (2003)의 CO2 데이터에 모형을 적용하여 변량효과가 없는 모형, 개체특정(subject-specific) 변량효과 모형과 비교하였다.
The probabilistic characterization of wind field characteristics is a significant task for fatigue reliability assessment of long-span railway bridges in wind-prone regions. In consideration of the effect of wind direction, the stochastic properties of wind field should be represented by a bivariate statistical model of wind speed and direction. This paper presents the construction of the bivariate model of wind speed and direction at the site of a railway arch bridge by use of the long-term structural health monitoring (SHM) data. The wind characteristics are derived by analyzing the real-time wind monitoring data, such as the mean wind speed and direction, turbulence intensity, turbulence integral scale, and power spectral density. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method is proposed to formulate the joint distribution model of wind speed and direction. For the probability density function (PDF) of wind speed, a double-parameter Weibull distribution function is utilized, and a von Mises distribution function is applied to represent the PDF of wind direction. The SQP algorithm with multi-start points is used to estimate the parameters in the bivariate model, namely Weibull-von Mises mixture model. One-year wind monitoring data are selected to validate the effectiveness of the proposed modeling method. The optimal model is jointly evaluated by the Bayesian information criterion (BIC) and coefficient of determination, $R^2$. The obtained results indicate that the proposed SQP algorithm-based finite mixture modeling method can effectively establish the bivariate model of wind speed and direction. The established bivariate model of wind speed and direction will facilitate the wind-induced fatigue reliability assessment of long-span bridges.
In this Paper, we examine the limiting distributional behaviour of extreme values of mixed Erlang random variables. We show that, in the finite mixture of Erlang distributions, the component distribution with an asymptotically dominant tail has a critical effect on the asymptotic extreme behavior of the mixture distribution and it converges to the Gumbel extreme-value distribution. Normalizing constants are also established. We apply this result to characterize the asymptotic distribution of maxima of sojourn times in M/M/s queuing system. We also show that Erlang mixtures with continuous mixing may converge to the Gumbel or Type II extreme-value distribution depending on their mixing distributions, considering two special cases of uniform mixing and exponential mixing.
The pattern of methylation draws significant attention from cancer researchers because it is believed that DNA methylation and gene expression have a causal relationship. As the interest in the role of methylation patterns in cancer studies (especially drug resistant cancers) increases, many studies have been done investigating the association between gene expression and methylation. However, a model-based approach is still in urgent need. We developed a finite mixture model in the Bayesian framework to find a possible relationship between gene expression and methylation. For inference, we employ Expectation-Maximization(EM) algorithm to deal with latent (unobserved) variable, producing estimates of parameters in the model. Then we validated our model through simulation study and then applied the method to real data: wild type and hydroxytamoxifen(OHT) resistant MCF7 breast cancer cell lines.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권6호
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pp.501-512
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2014
Stylized facts on asset return are fat-tail, asymmetry, volatility clustering and structure changes. This paper simultaneously captures these characteristics by introducing a multi-regime models: Finite mixture distribution and regime switching GARCH model. Analyzing the daily KOSPI return from $4^{th}$ January 2000 to $30^{th}$ June 2014, we find that a two-component mixture of t distribution is a good candidate to describe the shape of the KOSPI return from unconditional and conditional perspectives. Empirical results suggest that the equality assumption on the shape parameter of t distribution yields better discrimination of heterogeneity component in return data. We report the strong regime-dependent characteristics in volatility dynamics with high persistence and asymmetry by employing a regime switching GJR-GARCH model with t innovation model. Compared to two sub-samples, Pre-Crisis (January 2003 ~ December 2007) and Post-Crisis (January 2010 ~ June 2014), we find that the degree of persistence in the Pre-Crisis is higher than in the Post-Crisis along with a strong asymmetry in the low-volatility (high-volatility) regime during the Pre-Crisis (Post-Crisis).
Numerical method is applied to predict the time variation behavior of flammable mixture formation in a two dimensional enclosure from the beginning of gas leak. Additionally experimental method is used to consider qualitative aspects. Characteristics of flammable mixture formation such as distribution of flow and fuel mass fraction at various locations in the enclosure are determined for the following parameters: the various locations of leak at the bottom and aspect ratio of the enclosure. In the case of gas leak with small leak velocity from the bottom of enclosure gravitational force affects the formation of flammable mixture. Aspect ratio of the enclosure also affects the formation of flammable mixture. The volume of the region of recirculating flow is dominant factor affecting the formation mixture.
혼합회귀모형은 반응 변수와 공변량 사이의 관계를 규명하는 유용한 통계적 모형으로 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 하지만 실제로 혼합회귀모형을 이용하여 분석을 하는 과정에서 공변량이 결측값을 포함하는 문제는 흔하게 발생하며, 발생하는 결측의 유형 또한 다양하게 나타난다. 이러한 경우에 있어서 본 논문에서는 최대우도추정량을 구하기 위한 EM 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 EM 알고리즘의 효용성을 모의실험을 통해 확인하였으며 또한 사례연구를 통해 제시된 방법이 어떻게 사용될수 있는지와 그 효용성을 함께 확인하였다.
불포화 지반을 이루고 있는 흙의 알갱이, 물과 공기의 연계해석이 전체 지반의 변형에 미치는 영향을 알아보고자, 흙 알갱이와 물의 두 가지 요소로 해석되어지는 기존 관점과의 차이를 분석하고 그에 대한 원인을 비교하였다. 열역학적 가정을 토대로 평형방정식을 이용하여 불포화토 거동을 지배하는 물과 공기의 흐름 관계를 유한요속해석을 위한 수학적인 알고리즘을 유도하여 배수시험 수치해석을 통해 기존 문헌과 비교 검증하였다. 3상으로 이루어진 불포화토 거동을 통해서 흙의 알갱이와 물과의 상호작용에서 공기압의 역할을 분석하여 불포화 지반 내에 물과 공기의 두가지 흐름에 대해 지반공학적인 적용성을 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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