북한강 지류 홍천강은 중류구간과 하류구간의 하천 형태가 대조적이다. 홍천강의 중류는 단층선을 따라 직선상으로 남서류하고, 하류는 감입곡류 구간으로 서류하여 북한강에 합류한다. 유역분지의 기반암은 중류구간의 서쪽과 하류구간은 편마암, 중류구간의 동쪽은 화강암이며, 상류구간은 변성암과 화강암이 혼재한다. 하안단구는 중류구간 유로의 양안에서 넓게 분포하며, 하류구간에서는 감입곡류의 활주사면에 좁게 나타난다. 이러한 특징은 지질구조선의 존재, 중류와 하류의 지질 특성과 이에 따른 유로 발달의 차이에 기인한다. 화계분지는 중류구간의 가장 하류쪽에 위치하는데, 분지 내에는 고도를 달리하는 여러 단의 하안단구가 분포한다. 즉, 화계분지에서는 과거 여러 번에 걸친 유로변경과 이로 인해 곡류절단이 이루어졌다. 이는 변성암으로 이루어진 홍천강 하류의 좁고 깊은 하곡이 국지적인 침식기준면으로 작용하여 중류에서 하류로의 곡류대 이동이 방해받았기 때문이다. 하안단구의 형성시기는 기존의 연구결과와 비교할 때, 저위 I면과 저위II면이 각각 Early Wurm 빙기와 Late Wurm에 대비되는 marine oxygen isotope stage 4와 2 시기에, 중위면은 Late Riss에 해당하는 marine oxygen isotope stage 6에 형성된 것으로 추정된다.
We propose a multi-state model for analyzing semi-competing risks data with interval-censored or missing intermediate events. This model is an extension of the 'illness-death model', which composes three states, such as 'healthy', 'diseased', and 'dead'. The state of 'diseased' can be considered as an intermediate event. Two more states are added into the illness-death model to describe missing events caused by a loss of follow-up before the end of the study. One of them is a state of 'LTF', representing a lost-to-follow-up, and the other is an unobservable state that represents the intermediate event experienced after LTF occurred. Given covariates, we employ the Cox proportional hazards model with a normal frailty and construct a full likelihood to estimate transition intensities between states in the multi-state model. Marginalization of the full likelihood is completed using the adaptive Gaussian quadrature, and the optimal solution of the regression parameters is achieved through the iterative Newton-Raphson algorithm. Simulation studies are carried out to investigate the finite-sample performance of the proposed estimation procedure in terms of the empirical coverage probability of the true regression parameter. Our proposed method is also illustrated with the dataset adapted from Helmer et al. (2001).
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.4
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pp.12-20
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2020
The demand for maintenance of underground facilities buried beneath the road continues to increase significantly, due to environmental problems caused by excessive noise and dust and complaints from urban residents, the demand for eco-friendly and low-noise road cutters is increasing. Therefore, we analyzed the cutting performance of low noise cutter and eco-friendly cutter and reviewed the improvement. Based on the field construction cases, problems and improvements were obtained according to the cutting machine working procedure. The productivity for cutting operations of eco-friendly cutters (36.0 seconds/m) was somewhat improved compared to the low noise cutters (37.6 seconds/m). However defects occurred in some sections and improvement was required.
Interval-valued data, one type of symbolic data, are observed in the form of intervals rather than single values. Each interval-valued observation has an internal variation. Principal component analysis reduces the dimension of data by maximizing the variance of data. Therefore, the principal component analysis of the interval-valued data should account for the variance between observations as well as the variation within the observed intervals. In this paper, three principal component analysis methods for interval-valued data are summarized. In addition, a new method using a truncated normal distribution has been proposed instead of a uniform distribution in the conventional quantile method, because we believe think there is more information near the center point of the interval. Each method is compared using simulations and the relevant data set from the OECD. In the case of the quantile method, we draw a scatter plot of the principal component, and then identify the position and distribution of the quantiles by the arrow line representation method.
This article basically considers the calibration problem with censored data from the Bayesian point of view. The Gibbs sampling method is discussed to solve the difficulty encountered in computing the posterior distribution. Also presented is an approach for impementing the Gibbs sampling in actual data situation with the estimation procedures.
We study the bootstrap interval estimation for survival function in the Koziol-Green model. We construct the approximate bootstrap confidence intervals for survival function and prove the strong consistency for the bootstrap estimator of survival function. Finally we show that the approximate bootstrap confidence intervals are better in terms of coverage probability than confidence intervals based on asymptotic normal distribution and transformations of survival function via Monte Carlo simulation study.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.5
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pp.689-696
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2010
Interval-censored data are commonly found in studies of diseases that progress without symptoms, which require clinical evaluation for detection. Several techniques have been suggested with independent assumption. However, the assumption will not be valid if observations come from clusters. Furthermore, when the cluster size relates to response variables, commonly used methods can bring biased results. For example, in a study on lymphatic filariasis, a parasitic disease where worms make several nests in the infected person's lymphatic vessels and reside until adulthood, the response variable of interest is the nest-extinction times. Since the extinction times of nests are checked by repeated ultrasound examinations, exact extinction times are not observed. Instead, data are composed of two examination points: the last examination time with living worms and the first examination time with dead worms. Furthermore, as Williamson et al. (2008) pointed out, larger nests show a tendency for low clearance rates. This association has been denoted as an informative cluster size. To analyze the relationship between the numbers of nests and interval-censored nest-extinction times, this study proposes a joint model for the relationship between cluster size and clustered interval-censored failure data.
Two tests were introduced for comparing several survival functions with doubly interval-censored data and illustrated with data surveyed by Korean Cancer Prevention Study (Jee et al., 2005). The test which extended Kim et al. (2006)'s test to the doubly interval-censored data has an advantage over Sun (2006)'s test in terms of saving computation time because the proposed test only depends on the size of risk set, and also the proposed test is applicable to continuous failure time data as well as discrete failure time data unlike Sun's test. Comparing male with female groups on the incubation time of diabetes was highly different and the survival of female group was longer than that of male one. Regardless of gender, the difference in survival functions of four age groups was highly significant with p-value of less than 0.001. This trend was more remarkable for female group than for male one. Simulation results showed that the significance level of both tests was well controlled and the proposed test was better than Sun's test in terms of power.
A terminal event such as death may censor an intermediate event such as relapse, but not vice versa in semi-competing risks data, which is often seen in medicine, public health, and epidemiology. We propose a Weibull regression model with a normal frailty to analyze semi-competing risks data when all three transition times of the illness-death model are possibly interval-censored. We construct the conditional likelihood separately depending on the types of subjects: still alive with or without the intermediate event, dead with or without the intermediate event, and dead with the intermediate event missing. Optimal parameter estimates are obtained from the iterative quasi-Newton algorithm after the marginalization of the full likelihood using the adaptive importance sampling. We illustrate the proposed method with extensive simulation studies and PAQUID (Personnes Agées Quid) data.
This paper propose the alteraton rule to compensate a formant trasition of several connected vowels for improving an unnatural synthesized continuous speech which is concatenated by each demisyllable without coarticulated formant transition for use in dmisyllable based synthesis by rule. To fullfill each formant transition part, the database of 42 stationary vowels which are segmented from the stable part of each vowels is appended to the one of Korean demisyllables, and the resonance circuit used in formant synthesis is employed to change the formant frequency of speech signals. To evaluate the synthesied speech by this rule, we carried out the alteration rule for connected vowels of the synthesized speech based on demisyllable, and compare spectrogram and MOS tested scores with the original and the demisyllable based synthesized speech without this rule. The result shows that this proposed rule can synthesize the more natural speech.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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