The weather accidents by global warming effect are increasing rapidly whole world. Flood forcasting system and hydrological database are operated by almost all the countries in the world. An objective of this study is to research revised methods of missing rainfall data and find more effective revised method for this operating system. 194 rainfall data of the Han river basin is used. Arithmetic average method, coefficient of correlation weighting method and inverse distance weighting method are compared to estimate revised methods. The result from the analysis shows that coefficient of correlation weighting method is best quantitatively among the 3 methods.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.30
no.4
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pp.1-9
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2002
There is the high possibility of crack initiation from mechanical joints, which are widely used in aircraft fuselages, due to the development of stress concentration and contact pressure. In this paper, the mixed-mode stress intensity factors at the surface and deepest points of an inclined quarter elliptical corner crack in mechanical joints are analyzed by the weight function method. The coefficients included in the weight function are obtained by finite element analyses for reference loadings. Critical angle at which mode I stress intensity factor becomes maximum is determined by analyzing the variation of stress intensity factors along incline angle of crack and the effects of the amount of clearance and crack depth on the critical angle are investigated.
특이 가중함수로 표현된 shepard interpolant와 일관조건을 사용하여 무요소법 형성함수를 도출하였다. 따라서 통상의 EFGM(Element Free Galerkin Method)과는 달리 변위로 주어지는 경계조건을 자연스럽게 부과할 수 있다. 수치계산 예로서 외팔보 문제를 다루었는데 보이론과 비교하여 매우 잘 맞는 결과를 보여주고, 유한요소법과의 결합도 자연스럽게 이루어짐을 보인다. 또 penny-shaped 균열을 다루는데, 응력확대계수는 균열 표면의 변위로부처 직접 계산하여 해석해와 비교한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.227-227
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2012
본 연구는 수자원계획 문제에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 발생할 수 있는 두 가지 문제에 대해 분석하였다. 첫 번째는 다기준 의사결정기법 선택의 차이가 결과에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는지를 제시하였고 두 번째는 평가기준에 대한 가중치와 대안들의 평가치에 대한 불확실성을 최소화하기 위해 민감도 분석을 수행하는 절차를 제시하였다. 첫 번째 문제를 위해 가중합계법, Compromise Programming, 계층화분석과정, 수정된 계층화 분석과정, 가중곱방법, TOPSIS, ELECTRE-2, Regime 방법을 사용하였다. 또한 최근 사용빈도가 높은 삼각형 Fuzzy 숫자와 다기준 의사결정기법을 결합한 기법에 대해서도 분석하였는데 Fuzzy WSM, Fuzzy 계층화분석과정, Fuzzy 수정 계층화분석과정, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy Compromise Programming을 검토하였다. 분석결과 평가기준에 대한 가중치 조건과 표준화 방법이 동일한 상황에도 불구하고 조금씩 다른 순위를 제시하는 것으로 나타났다. 또한 다양한 MCDM 기법들을 적용해도 동일한 순위로 나타나는 대안들이 있었다. 따라서 다기준 의사결정기법을 사용한 수자원 관리계획을 수립할 때에는 다양한 분석기법을 활용해서 기법의 선택으로 인한 불확실성을 최소화해야 한다. 두 번째 문제는 평가기준에 대한 가중치와 대안의 효과 정량화 자료의 불확실성을 극복하기 위해 각각에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구는 유량확보와 수질개선을 위한 수자원 계획 수립을 위해 가중합계법을 이용한 문제에 두 경우의 민감도 분석을 모두 수행하였다. 이 과정에서 결정계수와 민감도 계수를 산정하여 이용하였다. 본 연구는 향후 수자원 관리 및 계획 분야에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 사용될 수 있는 기초 가이드라인이 될 것이다.
Mammography is commonly used for screening early breast cancer. However, mammographic images, which depend on the physical properties of breast components, are limited to provide information about whether a lesion is malignant or benign. Although a dual-energy subtraction technique decomposes a certain material from a mixture, it increases radiation dose and degrades the accuracy of material decomposition. In this study, we simulated a breast phantom using attenuation characteristics, and we proposed a technique to enable the accurate material decomposition by applying weighting factors for the dual-energy mammography based on a photon-counting detector using a Monte Carlo simulation tool. We also evaluated the contrast and noise of simulated breast images for validating the proposed technique. As a result, the contrast for a malignant tumor in the dual-energy weighted subtraction technique was 0.98 and 1.06 times similar than those in the general mammography and dual-energy subtraction techniques, respectively. However the contrast between malignant and benign tumors dramatically increased 13.54 times due to the low contrast of a benign tumor. Therefore, the proposed technique can increase the material decomposition accuracy for malignant tumor and improve the diagnostic accuracy of mammography.
In the third phase of the response surface methods, the first-order model is assumed and the curvature of the response surface is checked with a fractional factorial design augmented by centre runs. We further assume that a true model is a quadratic polynomial. To choose an optimal design, Box and Draper(1959) suggested the use of an average mean squared error (AMSE), an average of MSE of y(x) over the region of interest R. The AMSE can be partitioned into the average prediction variance (APV) and average squared bias (ASB). Since AMSE is a function of design moments, region moments and a standardized vector of parameters, it is not possible to select the design that minimizes AMSE. As a practical alternative, Box and Draper(1959) proposed minimum bias design which minimize ASB and showed that factorial design points are shrunk toward the origin for a minimum bias design. In this paper we propose a robust AMSE design which maximizes the minimum efficiency of the design with respect to a standardized vector of parameters.
We studied indices to explain runs lost for Korean professional baseball teams. Kim and Kim (2014) studied batting indices to explain run productivity of teams; subsequently, we studied fielding indices to explain runs lost. We considered several combined indices made by combining fielding indices closely connected with the runs lost of teams. Data analysis from all games in the regular seasons of 1982~2014 show that weighted WPH (defined as weighted average of WHIP and number of home runs allowed per game) best explain runs lost. Weighted WPH consisting of WHIP (with weight 81%) and number of home runs allowed per game (with weight 19%) was found optimal weighted WPH having correlation coefficient 0.95033 with average runs lost per game. Analysis by chronological periods gave results not much different.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.110-113
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2005
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.1
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pp.130-137
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1990
Thermal shock stress intensity factor for an edge-cracked plate subjected to thermal shock is obtained from Bueckner's weight function method. It is shown that thermal shock stress intensity factor has maximum values with variation of time and crack length and that there is most dangerous crack length. By comparing thermal shock stress intensity factor with fracture toughness, the fracture time and critical temperature difference due to thermal shock are determined theoretically. Under constant thermal shock temperature difference, and increase of crack length is shown to increase fracture time. The theoretical fracture time is compared with experimental value measured by acoustic emission method with soda lime glass.
When analyzing repeated binary data, the generalized estimating equations(GEE) approach produces consistent estimates for regression parameters even if an incorrect working correlation matrix is used. However, time-varying covariates experience larger changes in coefficients than time-invariant covariates across various working correlation structures for finite samples. In addition, the GEE approach may give biased estimates under missing at random(MAR). Weighted estimating equations and multiple imputation methods have been proposed to reduce biases in parameter estimates under MAR. This article studies if the two methods produce robust estimates across various working correlation structures for longitudinal binary data with time-varying covariates under different missing mechanisms. Through simulation, we observe that time-varying covariates have greater differences in parameter estimates across different working correlation structures than time-invariant covariates. The multiple imputation method produces more robust estimates under any working correlation structure and smaller biases compared to the other two methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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