In this study, a microbial risk assessment was performed for the bacteria Vibrio parahaemolyticus, which causes a foodborne illness following the consumption of Jeotgal, a fermented seafood in South Korea. The assessment comprised of six stages: product, market, home, consumption, dose-response, and risk. The initial contamination level (IC) was calculated based on the prevalence of V. parahaemolyticus in 90 Jeotgal samples. The kinetic behavior of V. parahaemolyticus was described using predictive models. The data on transportation conditions from manufacturer to market and home were collected through personal communication and from previous studies. Data for the Jeotgal consumption status were obtained, and an appropriate probability distribution was established. The simulation models responding to the scenario were analyzed using the @RISK program. The IC of V. parahaemolyticus was estimated using beta distribution [Beta (1, 91)]. The cell counts during transportation were estimated using Weibull and polynomial models [δ = 1 / (0.0718 - 0.0097 × T + 0.0005 × T2)], while the probability distributions for time and temperature were estimated using Pert, Weibull, Uniform, and LogLogistic distributions. Daily average consumption amounts were assessed using the Pareto distribution [0.60284,1.32,Risk Truncate(0,155)]. The results indicated that the risk of V. parahaemolyticus infection through Jeotgal consumption is low in South Korea.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.1A
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pp.31-37
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2012
The phase distribution in concrete materials strongly affects its material properties. It is important to identify the spatial distribution of void in concrete because the void in concrete materials affects mechanical behavior and permeability significantly. Therefore, a proper method to describe the void distribution of a material is needed. In this research, CT(computed tomography) is used to examine and to quantify the void distribution of porous concrete specimens. 3D concrete digital specimens are created by subsequent stacking of 2D cross-sectional images from CT. Then, probability distribution functions such as two-point correlation, lineal-path and two-point cluster functions are used for void distribution characterization. It is confirmed that probability distribution functions obtained from CT images are effective in characterizing void distributions including the anisotropy and percolation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.41
no.1
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pp.111-117
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2017
The arrival time of rescue ships is very important in the event of distress. This paper presents the development of experimental data to calculate the arrival time of rescue ships. The ship's traffic probability distribution was used. Mokpo Port was selected as the area of study, and AIS data for a 1 year period were used. For the ship's traffic probability distribution, a gateline was established. The lateral range distribution was calculated and fitted to the normal distribution and two Gaussian mixture distributions (GMD2), and each parameter was extracted. After the locations of ${\mu}$, ${\mu}{\pm}1{\sigma}$ of the normal distribution and ${\mu}_1$ of the two Gaussian mixture distribution(GMD2) were set as waypoints, the location and probability were determined. A scenario was established in relation to each type of parameter. Thus, the arrival time can be calculated.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.12
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pp.1186-1192
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2008
The reliability of gas turbine engine blades was studied. Yield strength, Young’s modulus, engine speed and gas temperature were considered as statistically independent random variables. The failure probability was calculated using five different methods. Advanced Mean Value Method was the most efficient without significant loss in accuracy. When random variables were assumed to have normal, lognormal and Weibull distributions with the same means and standard deviations, the CDF of limit state equation did not change significantly with the distribution functions of random variables. The normalized sensitivity of failure probability with respect to standard deviations of random variables was the largest with gas temperature. The effect of means and standard deviations of random variables was studied. The increase in the mean of gas temperature and the standard deviation of engine speed increased the failure probability the most significantly.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.833-839
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2016
In this paper, we propose a selective feature extraction algorithm between Markov transition probability and co-occurrence probability for an effective image splicing detection. The Features used in our method are composed of the difference values between DCT coefficients in the adjacent blocks and the value of Kullback-Leibler divergence(KLD) is calculated to evaluate the differences between the distribution of original image features and spliced image features. KLD value is an efficient measure for selecting Markov feature or Co-occurrence feature because KLD shows non-similarity of the two distributions. After training the extracted feature vectors using the SVM classifier, we determine whether the presence of the image splicing forgery. To verify our algorithm we used grid search and 6-folds cross-validation. Based on the experimental results it shows that the proposed method has good detection performance with a limited number of features compared to conventional methods.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1493-1510
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2000
Theoretical models that can be used to predict the range of main lobe widths and the probability distribution of the peak sidelobe levels of two-dimensionally sparse arrays are presented here. The arrays are considered to comprise microphones that are randomly positioned on a segmented grid of a given size. First, approximate expressions for the expected squared magnitude of the aperture smoothing function and the variance of the squared magnitude of the aperture smoothing function about this mean are formulated for the random arrays considered in the present study. By using the variance function, the mean value and the lower end of the range i.e., the first I percent of the mainlobe distribution can be predicted with reasonable accuracy. To predict the probability distribution of the peak sidelobe levels, distributions of levels are modeled by a Weibull distribution at each peak in the sidelobe region of the expected squared magnitude of the aperture smoothing function. The two parameters of the Weibull distribution are estimated from the means and variances of the levels at the corresponding locations. Next, the probability distribution of the peak sidelobe levels are assumed to be determined by a procedure in which the peak sidelobe level is determined as the maximum among a finite number of independent random sidelobe levels. It is found that the model obtained from the above approach predicts the probability density function of the peak sidelobe level distribution reasonably well for the various combinations of two different numbers of microphones and grid sizes tested in the present study. The application of these models to the design of random, sparse arrays having specified performance levels is also discussed.
Until now, most probabilistic approaches to the slope stability analysis have been accomplished on the arc failure surface without load. In this study, the relationships between the probability of failure and the safety factor are investigated when the shape of failure is logarithmic spiral on the homogeneous slope with ground water level, the probability distributions of the load and the strength parameter of soil being assumed as normal distribution, log-normal distribution and beta distribution. The results obtained are as follows; 1. For the same safety factor, the design of slope is more reasonable by using the probability of failure than by the safety factor because the probability of failure is increased as the coefficient of variation is increased. 2, The safety factor is more reasonably determined by the coefficient of variation of the strength parameter than by the field condition when the safety factor is applied to design of slope.
The focus in this paper is on obtaining tight, simple algebraic-form bounds and invertible expressions for the average symbol error probability (ASEP) of M-ary phase shift keying (MPSK) in a class of composite fading channels. We employ the mixture gamma (MG) distribution to approximate the signal-to-noise ratio (SNR) distributions of fading models, which include Nakagami-m, Generalized-K ($K_G$), and Nakagami-lognormal fading as specific examples. Our approach involves using the tight upper and lower bounds that we recently derived on the Gaussian Q-function, which can easily be averaged over the general MG distribution. First, algebraic-form upper bounds are derived on the ASEP of MPSK for M > 2, based on the union upper bound on the symbol error probability (SEP) of MPSK in additive white Gaussian noise (AWGN) given by a single Gaussian Q-function. By comparison with the exact ASEP results obtained by numerical integration, we show that these upper bounds are extremely tight for all SNR values of practical interest. These bounds can be employed as accurate approximations that are invertible for high SNR. For the special case of binary phase shift keying (BPSK) (M = 2), where the exact SEP in the AWGN channel is given as one Gaussian Q-function, upper and lower bounds on the exact ASEP are obtained. The bounds can be made arbitrarily tight by adjusting the parameters in our Gaussian bounds. The average of the upper and lower bounds gives a very accurate approximation of the exact ASEP. Moreover, the arbitrarily accurate approximations for all three of the fading models we consider become invertible for reasonably high SNR.
A mineral potential map showing the distributions of potential areas for exploration of undiscovered mineral deposits is a kind of predictive thematic maps. For any predictive thematic maps to show reasonably significant prediction results, validation information on prediction capability should be provided in addition to spatial locations of high potential areas. The objective of this paper is to apply prediction rate curves to the estimation of prediction probability of future discovery. A case study for Au-Ag mineral potential mapping using geochemical data sets is carried out to illustrate procedures for estimating prediction probability and for an interpretation. Through the case study, quantitative information including prediction rates and probability obtained by prediction rate curves was found to be very important for the interpretation of prediction results. It is expected that such quantitative validation information would be effectively used as basic information for cost analysis of exploration and environmental impact assessment.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.11
no.2
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pp.31-37
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2011
Understanding of the phase distribution in a multi-phase polycrystalline material is important because it can affect material properties and mechanical behaviors significantly. In this research, probability functions (two-point correlation and lineal-path functions) are used to represent the phase distributions of microstructures. The two-phase microstructures with random phase distribution are reconstructed using probability functions and compared with original samples. Mechanical behaviors of the virtual samples for different directions are evaluated using a finite element method. It is confirmed that microstructures with the same statistical characteristics can be generated using the reconstruction method. It is also demonstrated that the characteristics of the probability functions and mechanical reponses between the original and reconstructed microsturctures are statistically identical.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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