The energy cost is resulted from the energy use. Its sources are divided into some types and depended on the building use or energy-use type. The energy cost should be affected by the amount of the energy use. The cost could be calculated to consider various factors such as the insulation, heating type, building shape and others. But it can not consider all of the affect factors to the energy cost and need to categorize the factors to the condition for estimating the cost. In this paper, it aimed at providing the estimation model in linear equation and multiple linear regression, utilizing the building exterior condition and management characteristics in apartment housing. Its survey are conducted in two parts of management characteristics and building exterior condition. The correlation analysis is conducted to get rid of the multicolinearity among the inputted factors. The number of linear equation model is 11 and includes the 1st, 2nd and 3rd equation function, power function and others. Among these, it suggested the 2nd and 3rd function and power function in terms of the statistics. In multiple linear regression model, the building volume and management area are inputted to the estimation.
This study was performed to determine the correlationship between temperature and overall removals of BOD, SS and to demonstrate the effect of temperature on treatment performance. These data for a period from February 1, 1977 to January 31, 1980 were obtained from the Cheong-Gye Cheon Sewage Treatment plant. The results of correlation and stepwise multiple regression analysis were as follows. 1) Secondary effluent BOD and SS showed negative correlationship with water temperature, with correlation coefficient of -0.1710, and -0.1654 respectively. 2) Correlation coefficient of BOD, SS removal rate and water temperature were 0.1823 and 0.0429 respectively. 3) Regresion equation for estimate of BOD removal rate was as follows $\widehat{Y}_1$ (BOD removal rate)=63.9994+0.5442X(water temperature). And BOD removal rate showed non significant change according to the water temperature. 4) Regression equation for estimate of SS removal rate was as follows $\widehat{Y}_2$ (SS removal rate)=61.6881+0.1514X(Water temperature). And SS removal rate showed non significant change according to the water temperature. 5) According to the Stepwise Multiple Regression analysis, water temperature ranked second order in the BOD removal rate estimation and the equation was as follows $\widehat{Y}_1$ (BOD removal rate)=69.7398+0.2665 $X_1$ (Primary effluent BOD)+0.3562 $X_2$ (Water temperature)-0.0122 $X_3(Flow)+4413.271X_4$ (Organic Loading).
This paper include the hydrometeorological analyses of evapotranspiration which is import factor concerning the estimate of water budgest over a certain basin. Evapotranspiration model mode by the multiple regression analysis between the evapotranspiration measured on various kinds of ground cover (water, bare soil and lawn) and the other meteorological elements affecting the evapotranspiration process, and the simple regression analysis between the evapo transpiration measured on each ground cover and the evapotranspiration on water and vegetables calculated from the Penman equation. It is expected that the evapotranspiration models are a very useful formulae estimating ten days amounts or a month's amounts.
Estimation of slope stability is a very important task in geotechnical engineering. However, its estimation using conventional and soft computing methods has several drawbacks. Use of conventional limit equilibrium methods for the evaluation of slope stability is very tedious and time consuming, while the use of soft computing approaches like Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic are black box approaches. Multiple Regression (MR) analysis provides an alternative to conventional and soft computing methods, for the evaluation of slope stability. MR models provide a simplified equation, which can be used to calculate critical factor of safety of slopes without adopting any iterative procedure, thereby reducing the time and complexity involved in the evaluation of slope stability. In the present study, a multiple regression model has been developed and tested its accuracy in the estimation of slope stability using real field data. Here, two separate multiple regression models have been developed for dry and wet slopes. Further, the accuracy of these developed models have been compared and validated with respect to conventional limit equilibrium methods in terms of Mean Square Error (MSE) & Coefficient of determination ($R^2$). As the developed MR models here are not based on any region specific data and covers wide range of parametric variations, they can be directly applied to any real slopes.
Lee Young Moon;Jang Seung Il;Jun Jeong Woon;Bae Hyun Ho
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
/
v.21
no.10
/
pp.20-25
/
2004
Using the multiple regression analysis cutting forces of turning processes have been predicted based on the cutting conditions such as feed rate(f), depth of cut(d), and cutting velocity(v). The statistical inference of the equation was checked by ANOVA test. The validity of the proposed regression analysis was verified by two sets of cutting tests of 27 cutting conditions and the additional cutting tests of 18 cutting conditions. From the results of analytical and experimental studies, it was found that there was no significant difference between the measured and predicted cutting forces. Also, the shear and friction characteristics of turning processes were analyzed with predicted cutting forces.
The aim of this study was to propose a multiple linear regression (MLR) equation to predict ultimate tensile strength (UTS) of 316L stainless steel with unspecified pit corrosion. Tensile specimens with pit corrosion were prepared using a potentiostatic acceleration test method. Pit corrosion was characterized by measuring ten factors using a confocal laser microscope. Data were collected from 22 tensile tests. At 85% confidence level, total pit volume, maximum pit depth, mean ratio of surface area, and mean area were significant factors showing linear relationships with UTS. The MLR equation using these three significant factors at a 85% confidence level showed considerable prediction performance for UTS. Determination coefficient (R2) was 0.903 with training and test data sets. The yield strength ratio of 316L stainless steel was found to be around 0.85. All specimens with a pit corrosion presented a yield ratio of approximately 0.85 with R2 of 0.998. Therefore, pit corrosion did not affect the yield ratio.
Journal of the military operations research society of Korea
/
v.5
no.2
/
pp.27-38
/
1979
This method explores a method of aggregating the measures of effectiveness of a weapon system from its characteristics. With this method, the constant sum method and multiple regression are used to develop a functional relationship between system effectiveness and system characteristics. As an example, a study of a tank weapon system was${\cdot}$conducted with data from the U.S. Army Armor School. It was concluded that the aggregation method is feasible, and that for the tank system studied, the reciprocals of system characteristics give a good estimating equation for measuring tank system effectiveness.
Objective: This study aimed to predict balance and gait abilities with the Trunk Impairment scales (TIS) in persons with stroke. Design: Cross-sectional study. Methods: Sixty-eight participants with stoke were assessed with the TIS, Berg Balance scale (BBS), and Functional Gait Assessment (FGA) by a therapist. To describe of general characteristics, we used descriptive and frequency analyses, and the TIS was used as a predictive variable to determine the BBS. In the simple regression analysis, the TIS was used as a predictive variable for the BBS and FGA, and the TIS and BBS were used as predictive variables to determine the FGA in multiple regression analysis. Results: In the group with a BBS score of >45 for regression equation for predicting BBS score using TIS score, the coefficient of determination ($R^2$) was 0.234, and the $R^2$ was 0.500 in the group with a BBS score of ${\leq}45$. In the group with an FGA score >15 for regression equation for predicting FGA score using TIS score, the $R^2$ was 0.193, and regression equation for predicting FGA score using TIS score, the $R^2$ was 0.181 in the group of FGA score ${\leq}15$. In the group of FGA score >15 for regression equation for predicting FGA score using TIS and BBS score, the $R^2$ was 0.327. In the group of FGA score ${\leq}15$ for regression equation for predicting FGA score using TIS and BBS score, the $R^2$ was 0.316. Conclusions: The TIS scores are insufficient in predicting the FGA and BBS scores in those with higher balance ability, and the BBS and TIS could be used for predicting variables for FGA. However, TIS is a strong predictive variable for persons with stroke who have poor balance ability.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
/
2005.10a
/
pp.614-619
/
2005
The object of this study was to presented regression equations for obtaining simply and quickly values of water quality items, BOD, COD, T-N, and T-P. Regression equations obtained to analyze relationships for water quality items to land use types in agricultural reservoir watersheds. In order to derive regression equations, a multiple linear regression analysis was used in this studying reservoirs. In this regression analysis, a independent values used land used types and dependent values used BOD, COD, T-N, T-P values in water quality items. The results showed that numbers of regression equation ranging above 0.90 in a multiple correlation coefficient (MCC) was not found, ranging from 0.70 to 0.90 in the MCC was 6, ranging from 0.40 to 0.70 in the MCC was 20, and ranging from 0.20 to 0.40 in the MCC was 4. The results of this study can be used as a basic information for evaluating simply and quickly water quality for proposing and designing steps in water quality policy.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.18
no.34
/
pp.35-42
/
1995
In the plastic extrusion process, product quality is influenced by work condition for temperature of cylinders and dies. The work conditions are various, so it is difficult to standardization of the work conditions. Therefore, the work conditions are depended on the workers of experience and skill. In the plastic extrusion process, it has five control heating points on the cylinder and three control heating points on the die. In addition, there is one control point on the extrusion process. It is extrusion speed. In this case, we don't know how these affect product quality. We structure the multiple linear regression equation with the temperature of cylinders and dies as independent variables and the product weight as dependent variable. We solve this equation using statistic computer package named Juse-Qcas.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.