The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.3
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pp.692-698
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1999
In this paper, we proposed the channel assignment scheme for the CDMA(Code Division Multiple Access) cellular system using power allocation concept. Also, the performance of the proposed scheme was analyzed and it was compared with the channel assignment scheme using the fixed power allocation method in the CDMA cellular system. The proposed scheme allocates the power adaptively in according to the traffic loads and the traffic distribution pattern of neighbor cells in the forward link. We found that total call blocking probability (Pr) is more dependent on blocking probability($P_B$) than outage probability (Po) under physical number of channels ($C_{th}$)=30. Pr(Call Blocking Probability) is dependent on $P_B$(Blocking Probability) and Po(Outage Probability) at the same ratio under $C_{th}$=32, in which case P$P_{TA}$(blocking probability for the adaptive power allocation) is greater than $P_{TF}$(blocking probability for the fixed power allocation) about 6%.
Understanding the concept of probability distribution becomes more important. We considered probabilities defined in the sample space, the definition of discrete random variables, the probability of defined discrete probability distribution, and the relationship between them as knowledge of discrete probability distribution, and investigated the understanding degree of the mathematics preservice teachers. The results are as follows. Firstly, about 70% of preservice teachers who participated in this study expressed discrete probability distribution graphs in ordered pairs or continuous distribution. Secondly, with regard to the two factors for obtaining discrete probability distributions: probability for each element in the sample space and the concept of random variables that convert each element in the sample space into a real value, only 13% of the preservice teachers understood and addressed both factors. Thirdly, 39% of the preservice teachers correctly responded to whether different probability distributions can be defined for one sample space. Fourthly, when the probability of each fundamental event was determined to obtain the probability distribution of the discrete random variables defined in the undefined sample space, approximately 70% habitually calculated by the uniform probability. Finally, about 20% of preservice teachers understood the meaning and relationship of binomial distribution, discrete random variables, and sample space. In relation, clear definitions and full explanations of concept need to be provided from textbooks and a program to improve the understanding of preservice teachers need to be developed.
We try to test the pecking order theory of Korean fisheries firm's capital structure using debt capacity. At first, we estimate the debt capacity as the probability of assigning corporate bond rating from credit-rating agencies. We use logit regression model to estimate this probability as a proxy of debt capacity. The major results of this study are as follows. Firstly, we can confirm the fisheries firm's financing behaviour which issues new debt securities for financial deficit. Empirical test of SSM model indicates that the higher probability of assigning corporate bond rating, the higher the coefficient of financial deficit. Especially, high probability group follows this result exactly. Therefore, the pecking order theory of fisheries firm's capital structure applies well for high probability group which means high debt capacity. It also applies for medium and low probability group, but their significances are not good. Secondly, the most of fisheries firms in high probability group issue new debt securities for their financial deficit. Low probability group's fisheries firms also issue new debt securities for their financial deficit within the limit of their debt capacity, but beyond debt capacity they use equity financing for financial deficit. Therefore, the pecking order theory on debt capacity come into existence well in high probability group.
P-PIE is a program developed to estimate failure probability of pipes and pressure vessels considering fatigue and stress corrosion crack growth. Using the program, crack growth simulation was performed with an initially existing crack in order to examine the effects of initial crack depth distribution on the leak probability of pipes. In the simulation stress corrosion crack growth was considered and several crack depth distribution models were used. From the results it was found that the initial crack depth distribution gives great effect on the leak probability of pipes. The log-normal distribution proposed by Khaleel and Simonen gives lower leak probability compared other exponential distribution models. The effects of the number and the quality of pre-service and in-service inspections on the leak probability were also examined and it was recognized that the number and the quality of pre-service and in-service inspections are also give great effect on the leak probability. In order to reduce the leak probability of pipes in plants it is very important to improve the quality of inspections. When in-service inspection is performed every 10 years and the quality of inspection is above the very good level, the leak probability shows nearly constant value after the first inspection for an initially existing crack.
This paper presents the effects of corrosion environments of failure pressure model for buried pipelines on failure prediction by using a failure probability. The FORM (first order reliability method) is used in order to estimate the failure probability in the buried pipelines with corrosion defects. The effects of varying distribution types of random variables such as normal, lognormal and Weibull distributions on the failure probability of buried pipelines are systematically investigated. It is found that the failure probability for the MB31G model is larger than that for the B31G model. And the failure probability is estimated as the largest for the Weibull distribution and the smallest for the normal distribution. The effect of data scattering in corrosion environments on failure probability is also investigated and it is recognized that the scattering of wall thickness and yield strength of pipeline affects the failure probability significantly. The normalized margin is defined and estimated. Furthermore, the normalized margin is used to predict the failure probability using the fitting lines between failure probability and normalized margin.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1998.10a
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pp.338-343
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1998
This study is to select appropriate probability distributions for ten days evaporation data for the purpose of representing statistical characteristics of real evaporation data in Korea. Nine probability distribution functions were assumed to be underlying distributions for ten days evaporation data of 20 stations with the duration of 20 years. The parameter of each probability distribution function were estimated by the maximum likelihood approach, and appropriate probability distributions were selected from the goodness of fit test. Log Pearson type III model was selected as an appropriate probability distribution for ten days evaporation data in Korea.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2007.11a
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pp.213-230
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2007
Although the response model has been frequently applied to nonresponse weighting adjustment or imputation, the estimation under callbacks has been relatively underdeveloped in the response model. The estimation method using the response probability is developed under callbacks. A replication method for the estimation of the variance of the proposed estimation is also developed. Since the true response probability is usually unknown, we study the estimation of the response probability. Finally, we propose an estimator under callbacks using the ratio imputation as well as the response probability. The simulation study illustrates our techniques.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.1661-1662
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2006
Internet communication network quality characteristics are analyzed using Beta probability distribution. Beta probability distribution is chosen for the underlying probability distribution because it is an extremely flexible probability distribution used to model bounded random variables. Based on the fitted Beta probability distribution, a dataset regarding each network quality characteristic is summarized concisely.
A generalized quadratic fuzzy set is a generalization of a quadratic fuzzy number. Zadeh defines the probability of the fuzzy event using the probability. We define the normal fuzzy probability on $\mathbb{R}$ using the normal distribution. And we calculate the normal fuzzy probability for generalized quadratic fuzzy sets.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.11
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pp.116-123
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2001
A failure probability model based on Von-Mises failure criterion and the standard normal probability function is proposed. The effects of varying boundary conditions such as nearby cavity, backfill, load cycle and corrosion on failure probability of the buried pipes are systematically investigated. The location of cavity is found to affect failure probability of buried pipeline within a certain limit. It is noted that the flexibility of backfill plays a great role to change the failure probability of buried pipeline. Furthermore, the corrosion gives less effects than other boundary conditions such as cavity, load as cavity, load cycle, and backfill to the failure probability of buried pipeline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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