Significant literature exists on the area under the ROC curve (AUC) and the volume under the ROC surface (VUS) which are statistical measures of the discriminant power of classification models. Whereas the partial AUC is restricted on the false positive rate, the two-way partial AUC is restricted on both the false positive rate and true positive rate, which could be more efficient and accurate than partial AUC. The two-way partial AUC was suggested as more efficient and accurate than the partial AUC. Partial VUS as well as the three-way partial VUS were also developed for the ROC surface. A proposed AUC is expressed in this paper with probability and integration using two truncated distribution functions restricted on both the false positive rate and true positive rate. It is also found that this AUC has a relation with the two-way partial AUC. The three-way partial VUS for the ROC surface is also related to the VUS using truncated distribution functions. These AUC and VUS are represented and estimated in terms of Mann-Whitney statistics. Their parametric and non-parametric estimation methods are explored based on normal distributions and random samples.
Radon concentration was measured in a total of 5,453 groundwater samples from wells across Korea. The radon concentrations showed the values ranging from 0.1 Bq/L to 7,218.7 Bq/L, with a median of 48.8 Bq/L which is lower than those of other countries having similar geological conditions. The distribution of radon concentrations was lognormal. The median value is high in the granite areas (63.5-105.1 Bq/L) while it is low in the sedimentary rocks and Cheju volcanic area (16.0-20.3 Bq/L). When grouping the groundwater with well depth, the median radon value is high in weathering and/or upper bedrock zone (61.4 Bq/L) while it is low in alluvium and/or weathering zone (28.5 Bq/L). About 17.7% of the total samples exceeded 148 Bq/L of USEPA guideline value. The exceeding radon ratio more than 148 Bq/L in groundwater is highest in Jurassic granite area, however, the exceeding radon rates more than 300 Bq/L and 500 Bq/L are highest in CGRA area.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.2
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pp.187-192
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2022
Even the announcing date for the staring date of "With Corona" has been decided, still many people have not completed vaccination, the most important condition for starting the With Corona, because of concerns for its side effects. In addition, although the economy may can be recovered by the With Corona, but the number of infected people may can be surged. In this paper, in order to awaken the people for the awareness of Corona 19 in advance of the With Corona, the Corona 19 is predicted through a non-linear probability process. Here, among the deep learning RNN, BI-LSTM, which is a bidirectional LSTM, and GRU, gates decreased than LSTM have been used. And this has been compared and analyzed through train set, test set, loss function, residual analysis, normal distribution, and autocorrelation, and compared and predicted for which has a better performance.
3-D ore modeling was performed to understand the configuration of ore bodies by integrated analysis of borehole and geophysical data in iron-mine area. Five representative indices of rocks were designated, which were obtained from geological survey and borehole. The five indices of rocks were geostatistically simulated by Sequential Indicator Simulation method to delineate boundary of the ore bodies. And Ordinary Kriging and Sequential Gaussian Simulation was applied to make secondary information using resistivity data from magnetotellurics and DC resistivity survey, and this information was used for simple kriging with local varying means, one of integrated kriging techniques. From the correlation analysis between each properties, it was found that high grade of ore is characterized by increased density, whereas the electrical resistivity decreases. With the integrated results of geophysical and borehole data, it was also found that the real configuration of ore body was similar to the modeled result and information about ore grade in 3-D space was obtained.
Economic development of Korea brought rapid progress and expansion of her industries. Accordingly, number of workers who have been exposed to hazardous metals are increasing. For better understanding the significance of on the job human metal pollution, a total of 22 solderers among autoworkers and 28 controls among medical students was purposively selected as samples of the study. From their blood, concentrations of cadmium and lead were measured with atomic absorption spectrophotometer, and to compare with statistical indices of controls those of solderers were sumarized as follows. 1. Each frequency distribution of cadmium and lead concentration in blood of solderers was more positively skewed showing non-Gausian distribution. 2. Interindividual variation of lead concentration in blood of solderers was markedly revealed. 3. Each mean of cadmium and lead concentration in blood of solderers was higher than that of controls(Cd;p<0.01, Pb;p<0.01). 4. Relative ratio of cadmium concentration in blood of solderers to that of controls was 1.36 by arithmatic mean and 1.39 by geometric mean. Relative ratio of lead concentration in blood of solderers to that of controls was 1.53 by arithmatic mean and 1.30 by geometric mean. 5. It was shown that concentration of lead is slightly correlated with that of cadmium both in solderers and controls(solderers; p<0.1, controls;p<0.1).
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.5
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pp.3-9
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2018
Although Life Cycle Cost (LCC) must be evaluated by experts, sometimes it may not allow a sufficient time for even the experienced LCC expert to make rational decisions. Therefore, it often ends with relatively comparing the final numbers. We have broken down 110 technical proposals that are actually bade and accepted for large construction projects, and then have analyzed the uncertainty of Maintenance and Energy (M&E) cost during building life cycle, which turns out be the most volatile factor in uncertainty of LCC. Also we suggest "Value Engineering Index (VEI)" - the reduced M&E cost that is normalized by the reduced first cost. It is analyzed that the most uncertain factors of the M&E cost include repair and replacement term differing from each project, duplicated repair and replacement, non-standard repair items, and site-specific energy cost. Eventually we propose a VEI population with a mean of 1.38 and a standard deviation of 1.19, which is obtained by individually and exclusively applying the uncertain factors of the M&E cost to the 35 standard sample of technical proposals. The LCC evaluators may be able to use the VEI population as the benchmark to select the technical proposal with the most reasonable LCC among many others in two suggested manners; the one is to deterministically calculate the probability of single VEIs, and the other is to stochastically calculate the probability of the VEIs where uncertainty is quantified.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.4
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pp.243-251
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2019
The road sign location information installed on national roads is continuously updated using MMS (Mobile Mapping System) technology. It is possible to map accurate road facilities by MMS, but the equipment is very expensive and requires specialized technology. Also, the accuracy of the position of the object greatly depends on the GPS (Global Positioning System) accuracy. In the case of road facility mapping, the advantage of drone is more remarkable than that of field survey or conventional aerial photogrammetry. In particular, it is more efficient than field surveying and it is possible to acquire high resolution images with low budget compared to conventional aerial photogrammetry. In this study, the accuracy of the location information measured by the existing MMS is compared with the GPS survey result and the accuracy analysis is performed by the drone aerial photogrammetry. In order to confirm the space accuracy that can be obtained when conducting drone aerial photogrammetry, the accuracy of the change in the number of ground control points and the degree of overlap was evaluated. As a result of the experiment, it was possible to obtain sufficient accuracy with two ground control points distributed at both ends of the road and 60% overlap.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.12
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pp.505-518
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2023
3D point cloud semantic segmentation is a computer vision task that involves dividing the point cloud into different objects and regions by predicting the class label of each point. Existing 3D semantic segmentation models have some limitations in performing sufficient fusion of multi-modal features while ensuring both characteristics of 2D visual features extracted from RGB images and 3D geometric features extracted from point cloud. Therefore, in this paper, we propose MMCA-Net, a novel 3D semantic segmentation model using 2D-3D multi-modal features. The proposed model effectively fuses two heterogeneous 2D visual features and 3D geometric features by using an intermediate fusion strategy and a multi-modal cross attention-based fusion operation. Also, the proposed model extracts context-rich 3D geometric features from input point cloud consisting of irregularly distributed points by adopting PTv2 as 3D geometric encoder. In this paper, we conducted both quantitative and qualitative experiments with the benchmark dataset, ScanNetv2 in order to analyze the performance of the proposed model. In terms of the metric mIoU, the proposed model showed a 9.2% performance improvement over the PTv2 model using only 3D geometric features, and a 12.12% performance improvement over the MVPNet model using 2D-3D multi-modal features. As a result, we proved the effectiveness and usefulness of the proposed model.
Soils originated from limestone, located at the southern part of Kangwon province and Jecheon, Danyang of Chungbuk province are mainly composed of fine texture, and have different properties from soils originated from granite and granite gneiss, especially for water movement. This study was conducted for classification of hydrologic soil group (HSG) of soils originated from limestone by measuring the infiltration rate of surface soils and percolation rate of sub soils. Soils used for the experiment were 6 soils in total : Gwarim, Mosan, Jangseong, Maji, Anmi and Pyongan series. Infiltration and percolation rate were measured by a disc tension infiltrometer and a Guelph permeameter, respectively. Particle size distribution and organic matter content of the soils were analyzed. HSG, which was made by USDA NRCS(National Resources Conservation Service) for hydrology, of Gwarim series with O horizon of accumulated organic matter was classified as type A which show the properties of low runoff potential, rapid infiltration and percolation rate. HSG of Mosan series, which has high gravel content and very rapid permeability, was classified as type B/D because of the impermaeble base rock layer under 50cm from surface. HSG of Jangseong series with shallow soil depth was classified as type C/D owing to the impermaeble base rock layer under 50cm from surface. HSG of Maji series was type B, and HSG of Anmi series used as paddy land was type D because of slow infiltration and percolation rate caused by the disturbance of surface soil by puddling. HSG of Pyeongan series having a sudden change of layer in soil texture was type D because of the slow percolation rate caused a the layer.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.6B
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pp.531-539
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2011
It has been widely acknowledged that climate system associated with extreme rainfall events was difficult to understand and extreme rainfall simulation in climate model was more difficult. This study developed a new model for extracting rainfall filed associated with extreme events as a way to characterize large scale climate system. Main interests are to derive location, size and direction of the rainfall field and this study developed an algorithm to extract the above characteristics from global climate data set. This study mainly utilized specific humidity and wind vectors driven by NCEP reanalysis data to define the rainfall field. Geometric first and second moments have been extensively employed in defining the rainfall field in selected zone, and an ellipsoid based model were finally introduced. The proposed geometric moments based ellipsoid model works equally well with regularly and irregularly distributed synthetic grid data. Finally, the proposed model was applied to space-time real rainfall filed. It was found that location, size and direction of the rainfall field was successfully extracted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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