In order to support wind power development, the wind resource database of Jejudo has been established by meteo-statistical analysis on meteorological-mast measurements of KIER. Analysis processes contain correlation of monthly wind speed and power-law exponent among neighboring sites, Measure-Correlated-Predict for long-term correlation, classification of exposure category using satellite image and so forth. It is found that the monthly variations of wind speed and power-law exponent depend on seasonal winds and characterize wind system of Jejudo.
The study on reducing vehicle noise and vibration has gained much attention to ensure the comfortability as well as the safety. These days. in this paper, we applied Statistical Energy Analysis(SEA) to characterize the tire assembly, which is useful analytical tool for mid- and high-frequency range. First, the SEA tire model was developed by dividing the tire and the wheel into several subsystems. The material properties were estimated experimentally. Finally. the SEA model was validated by comparing the estimated and the measured. In addition, we investigated the energy level and the energy transfering paths through the tire assembly in different frequency region.
This paper pressents a condition-based maintenance (CBM) method through bibration analysis. The well known frequency analysis is employed for performing machine fault diagnosis. The statistical control chart is also applied for analyzing the trend of the bearing wear. Vibration sensors are attached to prototype machine and signals are continuously monitored. The sampled data are utilized to evaluate how well the fast fourier transform(FFT) and the statistical control chart techniques could be used to identify defects of machine and to analyze the machine degradation. Experimental results show that the propowed approach could classify every mal-function and could be utilized for real machine diagnosis system.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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제1권2호
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pp.81-87
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2001
A framework for reliability analysis of structural components and systems under conditions of statistical and model uncertainty is presented. The Bayesian parameter estimation method is used to derive the posterior distribution of model parameters reflecting epistemic uncertainties. Point, predictive and bound estimates of reliability accounting for parameter uncertainties are derived. The bounds estimates explicitly reflect the effect of epistemic uncertainties on the reliability measure. These developments are enhance-ments of second-moment uncertainty analysis methods developed by A. H-S. Ang and others three decades ago.
We investigate the influence of subjects or observations on regression coefficients of generalized estimating equations using the influence function and the derivative influence measures. The influence function for regression coefficients is derived and its sample versions are used for influence analysis. The derivative influence measures under certain perturbation schemes are derived. It can be seen that the influence function method and the derivative influence measures yield the same influence information. An illustrative example in longitudinal data analysis is given and we compare the results provided by the influence function method and the derivative influence measures.
Decision Analysis(DA) using Value Focused Thinking(VFT) can be an excellent process to deal with hard decisions. The intent of this research is to provide better understanding of the United States Air Force(USAF) officer retention problem. This thesis effort involves building a VFT model to find out more effective alternatives in retaining pilots and non pilots. This model, in conjunction with the results of the post analysis, shows an example of the application of a VFT approach to the USAF officer retention problem.
When a comparison is made with respect to the unknown best treatment, Hsu (1984, 1985) proposed the so called multiple comparisons procedures with the best in the analysis of variance model. Applying Hsu's results to the analysis of covariance model, simultaneous confidence intervals for multiple comparisons with the best in a balanced one-way layout with a random covariate are developed and are applied to a real data example.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권1호
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pp.199-205
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2005
In general, simple correspondence analysis has handled mainly correspondence relations between the row and column categories but can not display the trends of their change over the time. For solving this problem, we will propose DSCA(Dynamic Simple Correspondence Analysis) of transition matrix data using supplementary categories in this study, Moreover, DSCA provides its trend of the change for the future by predicting and displaying trend toward the change from a standard point of time to the next.
Data envelopment analysis (DEA) estimators have been widely used in productivity analysis. The asymptotic distribution of DEA estimator derived by Kneip et al. (2003) is too complicated and abstract for analysts to use in practice, though it should be appreciated in its own right. This paper provides another way to express the limit distribution of the DEA estimator in a tractable way.
The objectives of this study is to achieved by the use of the conceptual approach and accident data bases to develop statistical accident analysis, effectiveness values, comparison analysis of statistical models to determine which variables are significantly related to accidents, human factor, and hazard factor analysis, all of which were used in the railroad crossing. The result from this approach applicable to the railroad crossing where systematic safety management criteria have been considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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