Intakes of radionuclides through both inhalation and ingestion pathways may occur particularly in an incident involving unsealed radionuclides. If one assume only one intake path in this case, which is usual in routine monitoring, a significant error in the evaluated committed effective dose($E_{50}$) may result. In order to demonstrate the potential errors, variations of the resulting committed effective doses were analyzed for different fractions of the inhaled activities to the total intake of $^{241}Am$. Simulated bioassav measurements for the lungs, urine and feces were generated based on the biokinetic model and data of the radionuclide, 5 ${\mu}m$ AMAD and absorption type M for inhalation, for various inhalation fractions. The potential errors in $E_{50}$ due to the assumption of one intake path were in the range from -100% to as large as +34,000% when the bioassays were made 3 days after the intakes. Larger errors are expected when only the feces assay is applied while inhalation intake exists. A strategy which employs two types of bioassay was proposed to reduce the error caused by a misjudgement of the intake path.
The Non-Sampling Error can happen any time by means of the intended or unintended error by the interviewer or respondent, but it is very difficult to find the error in survey database because it can hardly be computed mathematically and systematically. Until now, we have found it accidentally through the simple relation between the items or through the inspection from the random field. Therefore we introduced an heuristic methodology that can detect the interviewer's error by statistical decision-making or data mining techniques with a case study. It will be helpful so as to improve the statistical duality and provide efficient field management for the supervisor.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.6D
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pp.587-598
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2012
Successful implementation of infrastructure asset management system can be started with rich and reliable data. However, measurement errors in the data have always existed in the real world caused for many unknown reasons. It disturbs maintenance activities of agencies, and makes negative effects to reliability of research results on forecasting deterioration process and life cycle cost. Above all, it makes a contradiction that road agencies cannot believe their inspection data surveyed by their hands. It is particularly serious in the road pavement management field. Although road agencies are well recognized the fact, inspecting without measurement error would be a great challenge. Considering the facts, this paper aimed to suggest statistical error processing methods to correct latent error included in pavement surface inspection data. As alternatives, this paper suggested two methods based on probability distribution to consider structure of error and reliability of the data. The suggested methods were empirically tested by using pavement inspection data from Korean National Highway. As the result, this paper confirmed that conventional error processing that just removes only visible errors is not enough to cover uncertainty in pavement deterioration process. The suggested methods would be useful for improving reliability of analysis results required for road infrastructure asset management.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.288-288
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2011
최근 들어 관측된 강우-유출 사상으로부터 유출곡선지수(Runoff curve number, CN)를 계산하는 연구가 수행되어왔으며, 이것은 기존 선행토양함수조건(Antecedent Moisture Condition; AMC) 을 이용한 유출곡선지수 적용에 대한 여러 문제점(AMC 기준의 타당성, 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$ S=0.20의 적정성))이 부각되면서 선행유출조건을 이용한 유출곡선지수가 제안되었다. 본 연구에서는 선행유출조건(Antecedent Runoff Condition, ARC) 방법을 적용하여 IHP유역인 방림과 상안미 유역의 강우-유출자료로부터 CN을 직접 산정하였다. 먼저 방림과 상안미 유역에서 각각 12개, 10개의 관측된 강우-유출 사상을 통해 초기손실우량과 최대잠재보유수량의 비($I_a$/S)가 기존 가정의 0.20보다 작은 것을 확인하고 수정된 $I_a$/S비를 고려하여 대상 유역에서의 적정 CN을 산정하였다. 실제 강우-유출 사상에서 산정한 각 사상별 CN의 대표값을 찾기 위해 ARC-II의 평균유출조건으로 가정하여 각 사상별 단순평균과 4개의 지속기간(4시간, 3시간, 2시간, 1시간)별로 구분하여 평균한 CN을 구분하였다. 이를 통해 계산된 유효우량과 관측 유효우량과 비교를 실시하였으며 각 사상을 단순 평균한 ARC-II 조건으로 가정하여 계산된 CN의 오차가 가장 작은 것으로 나타났다. 따라서 기존의 선행토양함수조건(Antecedent soil moisture condition, AMC)의 CN으로 산정된 유효우량과 ARC조건으로 산정된 유효우량을 비교한 결과 방림유역에서 는 오차가 ARC 방법의 경우 37.76%, AMC 방법의 경우 51.27%로 평가되었고 상안미 유역에서는 오차가 ARC의 경우 31.97%, AMC 방법의 경우43.08%로 두 유역에서 모두 ARC 방법으로 산정된 CN이 더 적은 오차값을 주었다. 따라서 방림과 상안미 유역에서의 ARC로 산정된 CN값은 유효우량 산정의 정확성을 향상시킬 수 있으리라 판단된다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.287-288
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2015
본 연구에서는 급증하는 청소년기 휴대폰 의존 문제의 심각성에 주목하여 우리나라 청소년들의 휴대폰 의존이 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화 양상을 보이는지 실증적인 검증을 실시하고자 하였다. 이를 위하여 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 중학교 1학년 1~4차년도 자료에 대하여 이차잠재성장모형(second-order latent growth modeling)을 이용하여 휴대폰 의존의 발달궤적을 확인하였다. 휴대폰 의존의 발달궤적에 대한 최적의 모형을 찾기 위해 다수의 모형을 구성하여 비교 검증하였으며, 그 결과, 이차함수모형에 대하여 오차 간 공분산을 설정하고, 시간의 흐름에 따른 측정동일성 제약을 가한 후, 오차 간 공분산에 대한 동일화 제약을 가한 모형이 가장 좋은 적합도를 보이는 것으로 확인되었다. 이렇게 도출된 모형에 의하면, 중학교 1학년부터 고등학교 1학년까지 휴대폰 의존 정도는 증가하다가 그 증가율이 둔화되는 이차함수모형의 변화를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 청소년기 휴대폰 의존에 대한 예방 및 개입과 관련된 함의를 제시하였다.
Mode choice behavior is associated with travelers' latent behavior that is an unobservable preference to travel behavior or mode characteristics. This paper specifically addresses the problem of unobservable factors, that is latent behavior, in mode choice models. Consideration of latent behavior in mode choice models reduces the errors that come from unobservable factors. In this study, the authors defined the latent variables that mean a quantitative latent behavior factors, and developed the combined RP/SP model with latent variables using the mode choice behavior survey data. The data has traveler's revealed preference of existent modes along the Han River and stated preference of new water transit on the Han River. Also, The data has travelers' latent behavior. Latent variables were defined by factor analysis using the latent behaviour data. In conclusion, it is significant that the relationship between traveler's latent behavior and mode choice behavior. In addition, the goodness-of-fit of the mode choice models with latent variables are better than the model without latent variables.
Latent Class model has been considered recently by many researchers and practitioners as a tool for identifying heterogeneous segments or groups in a population, and grouping objects into the segments. In this paper we consider data on prostate cancer patients from Korean National Cancer Institute and propose a method for grouping prostate cancer patients by using latent class Poisson model. A Bayesian approach equipped with a Markov chain Monte Carlo method is used to overcome the limit of classical likelihood approaches. Advantages of the proposed Bayesian method are easy estimation of parameters with their standard errors, segmentation of objects into groups, and provision of uncertainty measures for the segmentation. In addition, we provide a method to determine an appropriate number of segments for the given data so that the method automatically chooses the number of segments and partitions objects into heterogeneous segments.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.413-416
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2006
신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.
Kim, Jong-Su;Choi, Jong-Ho;Kim, Tae-Yong;Choi, Jong-Soo
KSCI Review
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v.15
no.1
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pp.173-177
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2007
3D 디스플레이 기술이 발전함에 따라 스테레오 영상의 전송시 요구되는 비트레이트의 감소가 절실히 필요하다. 하지만, 스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할 수 있으며 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 스테레오 영상들 사이의 밸런싱이 필요하다. 스테레오 영상의 밸런싱을 위해, 본 논문에서는 히스토그램 Specification 방법과 타깃 영상의 국부정보, 스테레오 영상간의 오차 분포를 이용한다. 히스토그램 Specification 방법은 그레이레벨의 맵핑관계를 정의한다. 따라서 이를 통해 맵핑될 레벨의 맵핑 구간을 구할 수 있다. 그 구간에서, 맵핑될 기준영상의 히스토그램 분포와 스테레오 오차값의 분포는 서로 모양이 유사할 것이다. 그러나, 폐색된 영역이나 노이즈에 의해 그 모양이 변하므로 우리는 맵핑될 픽셀들을 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 오른쪽 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소 값을 갖는 위치 값으로 맵핑한다. 제안된 방법은 실험에서 기존 방법보다 향상된 결과를 나타내는 것을 보여 준다.
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.12
no.1
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pp.144-146
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2000
삼차원 입체조형치료는 정상조직의 장해를 최소화하고 종양부위에 집중적으로 조사할 수 있는 장점을 가지고 있어 임상 적용범위가 넓어지고 있다. 일반적으로 정상조직의 장해를 줄이기 위해 다양한 방사선 조사방향이 사용되며 특히 비 동일면상에서의 조사가 많이 이루어진다. 따라서 couch 회전이 동반되며 couch는 선형가속기의 다른 기계적 오차보다 많은 오차를 유발할 수 있는 잠재적인 위험을 안고 있다. 저자는 이러한 오차의 정도를 파악하고 이를 개선할 수 있는 방법에 대해 알아보고자 했다. couch 회전에 따른 Isocenter의 변화를 평가하기 위해 3대(Primus, Simens, USA/CL600c & 2100c, Varian, USA)의 선형가속기를 이용하였으며 이중 1대의 장비에는 couch 회전시 오차를 줄이기 위해 고안된 couch 고정장치를 장착하였다. 환자가 테이블에 부하를 주지 않은 상태에서 회전을 실시하여 Isocenter의 변화를 측정하고 환자가 테이블에 누워있는 상황을 재현하기 위해 human phantom을 위치시킨 후 동일한 회전검사를 실시하여 각각의 오차를 비교 분석하였다. 각 실험은 10회씩 반복 측정하여 평균치를 얻었으며 오차의 분석은 AAPM 권고안인 오차중심의 반경으로 표현했다. 3대의 선형가속기를 이용하여 얻은 결과 테이블에 부하를 주지 않은 상태의 회전오차는 평균 2mm, 3.2mm, 2mm로 측정되었으며 휴먼 phantom을 올려놓고 부하를 준 상태에서의 오차는 평균 2.1mm, 4mm, 2.1 mm이였다. 또한 고정장치를 이용한 상태에서의 평균오차는 1.9mm로 나타났다. 삼차원 입체조형치료 시 couch 회전에 따른 Isocenter 오차는 장비의 종류 및 작업자의 사용방법에 따라 다르게 나타났으며 테이블의 부하가 클수록 많은 오차를 보였다. 또한 couch 고정장치를 부착한 장비에서의 결과치 만이 AAPM에서 권고하는 오차의 한계에(${\le}2mm$) 들어감을 알 수 있었다. 따라서 정기적인 QA가 필수적이며 Couch Locking System과 같이 오차를 줄일 수 있는 보조장치의 부착이 많은 도움을 줄 것으로 생각된다. 아울러 이러한 오차를 보정할 수 있는 방법이 강구되어야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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