The recorded thunderstorm winds at a point contain tri-directional components. The probabilistic characteristics of such recorded winds in terms of instantaneous mean wind speed and direction, and the probability distribution and the time-frequency dependent crossed and non-crossed power spectral density functions for the high-frequency fluctuating wind components are unclear. In the present study, we analyze the recorded tri-directional thunderstorm wind components by separating the recorded winds in terms of low-frequency time-varying mean wind speed and high-frequency fluctuating wind components in the alongwind direction and two orthogonal crosswind directions. We determine the time-varying mean wind speed and direction defined by azimuth and elevation angles, and analyze the spectra of high-frequency wind components in three orthogonal directions using continuous wavelet transforms. Additionally, we evaluate the coherence between each pair of fluctuating winds. Based on the analysis results, we develop empirical spectral models and lagged coherence models for the tri-directional fluctuating wind components, and we indicate that the fluctuating wind components can be treated as Gaussian. We show how they can be used to generate time histories of the tri-directional thunderstorm winds.
The Seoul Neuropsychological Screening Battery (SNSB) is known as a representative comprehensive neuropsychological evaluation tool in Korea since its first standardization in 2003. It was the main neuropsychological evaluation tool in the Clinical Research Center for Dementia of South Korea, a large-scale multi-center cohort study in Korea that was started in 2005. Since then, it has been widely used by dementia clinicians, and further solidified its status as a representative dementia evaluation tool in Korea. Many research results related to the SNSB have been used as a basis for the diagnosis and evaluation of patients in various clinical settings, especially, in many areas of cognitive assessment, including dementia evaluation. The SNSB version that was updated in 2012 provides psychometrically improved norms and indicators through a model-based standardization procedure based on a theoretical probability distribution in the norm's development. By providing a score for each cognitive domain, it is easier to compare cognitive abilities between domains and to identify changes in cognitive domain functions over time. Through the development of the SNSB-Core, a short form composed of core tests, which also give a composite score was provided. The SNSB is a useful test battery that provides key information on the evaluation of early cognitive decline, analysis of cognitive decline patterns, judging the severity of dementia, and differential diagnosis of dementia. This review will provide a broad understanding of the SNSB by describing the test composition, contents of individual subtests, characteristics of standardization, analysis of the changed standard score, and related studies.
Most classification accuracy measures for optimal threshold are divided into two types: one is expressed with cumulative distribution functions and probability density functions, the other is based on ROC curve and AUC. Unal (2017) proposed the index of union (IU) as an accuracy measure that considers two types to get them. In this study, ten kinds of accuracy measures (including IU) are divided into six categories, and the advantages of the IU are studied by comparing the measures belonging to each category. The optimal thresholds of these measures are obtained by setting various normal mixture distributions; subsequently, the first and second type of errors as well as the error sums corresponding to each threshold are calculated. The properties and characteristics of the IU statistic are explored by comparing the discriminative power of other accuracy measures based on error values.The values of the first type error and error sum of IU statistic converge to those of the best accuracy measures of the second category as the mean difference between the two distributions increases. Therefore, IU could be an accuracy measure to evaluate the discriminant power of a model.
Kwak, Jae Won;Lee, Sung Dae;Kim, Yon Soo;Kim, Hung Soo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.46
no.8
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pp.795-805
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2013
Drought is one of the severe natural disasters and it can profoundly affect our society and ecosystem. Also, it is a very important variable for water resources planning and management. Therefore, the drought is analyzed in this study to understand the drought distribution and trend. The Standard Precipitation Index (SPI) is estimated using precipitation data obtained from 55 rain gauge stations in South Korea and the SPI based drought variables such as drought duration and drought severity were defined. Drought occurrence and joint probabilistic analysis for SPI based drought variables were performed with run theory and copula functions. And then the return period and spatial distribution of droughts on the South Korea was estimated. As the results, we have shown that Gongju and Chungju in Chungcheong-do and Wonju, Inje, Jeongseon, Taebeak in Gangwon-do have vulnerability to droughts.
The Eye sensitivity in the difference conditions of a light source intensity consists of two functions by the receptor of cone and rod according to a wavelength. We derived a distribution function of $P({\lambda})=A{\cdot}e^{-({\lambda}-{\lambda}_0)^2/2W^2}$ using a respond probability of the receptor of cone-rod for a photon. It was well applied for a CIE eye's sensitivity curve of a wavelength, we obtained values in case of a relative sensitivity. A = 106.4, ${\lambda}_0=559.2$, W = 83.5 for a photopic and A = 99.3 ${\lambda}_0=502.6$, W = 79.5 for a scotopic, and in case of a sensitivity curve using 1m/W units. $A=7.2{\times}10^4$, ${\lambda}_0=559.2$, W = 83.5 for a photopic and $A=1.6{\times}10^5$, ${\lambda}_0=502.6$. W = 79.5 for a scotopic.
In this study, dual drainage system based runoff model was established for W-drainage area in G-si, and considering the various rainfall characteristics determined using Huff and Mononobe methods, the degree of flooding in the target area was analyzed and the risk was compared and analyzed through the risk matrix method. As a result, the Monobe method compared to the Huff method was analyzed to be suitable analysis for flooding of recent heavy rain, and the validity of the dynamic risk assessment considering the weight of the occurrence probability as the return period was verified through the risk matrix-based analysis. However, since the definition and estimating criteria of the flood risk matrix proposed in this study are based on the return period for extreme rainfall and the depth of flooding according to the results of applying the dual drainage model, there is a limitation in that it is difficult to consider the main factors which are direct impact on inland flooding such as city maintenance and life protection functions. In the future, if various factors affecting inland flood damage are reflected in addition to the amount of flood damage, the flood risk matrix concept proposed in this study can be used as basic information for preparation and prevention of inland flooding, as well as it is judged that it can be considered as a major evaluation item in the selection of the priority management area for sewage maintenance for countermeasures against inland flooding.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4B
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pp.389-397
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2010
This study introduced a Bayesian based frequency analysis in which the statistical trend analysis for hydrologic extreme series is incorporated. The proposed model employed Gumbel extreme distribution to characterize extreme events and a fully coupled bayesian frequency model was finally utilized to estimate design rainfalls in Seoul. Posterior distributions of the model parameters in both Gumbel distribution and trend analysis were updated through Markov Chain Monte Carlo Simulation mainly utilizing Gibbs sampler. This study proposed a way to make use of nonstationary frequency model for dynamic risk analysis, and showed an increase of hydrologic risk with time varying probability density functions. The proposed study showed advantage in assessing statistical significance of parameters associated with trend analysis through statistical inference utilizing derived posterior distributions.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.3
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pp.251-257
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2011
This paper deals with the statistical properties of parameters B and q in the creep crack growth rate (CCGR) law, da/dt=B$(C^*)^q$, in Mod. 9Cr-1Mo (ASME Gr.91) steel which is considered a candidate materials for fabricating next generation nuclear reactors. The CCGR data were obtained by creep crack growth (CCG) tests performed on 1/2-inch compact tension (CT) specimens under an applied load of 5000N at a temperature of $600^{\circ}C$. The CCG behavior was analyzed statistically using the empirical equation between CCGR, da/dt and the creep fracture mechanics parameter, $C^*$. The B and q values were determined for each specimen by the least-squares fitting method. The probability distribution functions for B and q were investigated using normal, log-normal, and Weibull distributions. As far as this study is considered, it can be appeared that B and q followed the log-normal and Weibull distributions. Moreover, a strong positive linear correlation was found between B and q.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.8
no.3
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pp.276-285
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2020
In this study, accelerated chloride diffusion tests were performed on OPC(Ordinary Portland Cement) and FA(Fly Ash) concrete considering three levels o f W/B(Water to Binder) ratio o n 1,095 curing days. The accelerated chloride diffusion coefficient and the passed charge were evaluated in accordance with Tang's method and ASTM C 1202, and the resistance performance to chloride attack improved over time. FA concrete showed excellent resistance performance against chloride penetration with help of pozzolanic reaction. As the result of the passed charge, FA concrete showed durability improvement, "low" grade to "very low" grade, but OPC concrete changed "moderate" grade to "low" grade at 1,095 curing days. After assuming the design variables used for durability design as normal distribution functions, the service life of each case was evaluated by the probabilistic analysis method based on MCS(Monte Carlo Simulation). In FA concrete, the increase of probability of durability failure was lower than that of OPC concrete with increasing time, because the time-dependent coefficient of FA concrete was up to 3.2 times higher than OPC concrete. In addition, the service life by probabilistic analysis was evaluated lower than the service life by deterministic analysis, since the target probability of durability failure was set to 10%. It is considered that more economical durability design will be possible if the mo re suitable target probability of durability failure is set for various structures through researches on actual conditions and indoor tests under various circumstances.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.1
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pp.73-80
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2010
The optimal design of water distribution system have started with the least cost design of single objective function using fixed hydraulic variables, eg. fixed water demand and pipe roughness. However, more adequate design is accomplished with considering uncertainties laid on water distribution system such as uncertain future water demands, resulting in successful estimation of real network's behaviors. So, many researchers have suggested a variety of approaches to consider uncertainties in water distribution system using uncertainties quantification methods and the optimal design of multi-objective function is also studied. This paper suggests the new approach of a multi-objective optimization seeking the minimum cost and maximum robustness of the network based on two uncertain variables, nodal demands and pipe roughness uncertainties. Total design procedure consists of two folds: least cost design and final optimal design under uncertainties. The uncertainties of demands and roughness are considered with Latin Hypercube sampling technique with beta probability density functions and multi-objective genetic algorithms (MOGA) is used for the optimization process. The suggested approach is tested in a case study of real network named the New York Tunnels and the applicability of new approach is checked. As the computation time passes, we can check that initial populations, one solution of solutions of multi-objective genetic algorithm, spread to lower right section on the solution space and yield Pareto Optimum solutions building Pareto Front.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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