Jin, Mi-Eun;Sun, Gwang Min;Park, Sang Gu;Jwa, Yong-Joo
Journal of the Korean earth science society
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v.38
no.6
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pp.421-426
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2017
In this study, we selected three representative granite samples and conducted petrological observation to establish the Korean geostandards. Samples were taken from the two Jurassic (KJG-1, KJG-2) and one Cretaceous (KCG-1) granites in South Korea. The powder samples were prepared by the standard pulverization process, and glass beads were made for geochemical analysis using X-ray fluorescence (XRF) method, and finally, major element contents of the samples were acquired. The analytical data are shown with mean, standard deviation and relative standard deviation. The accuracy of the analysis was confirmed within an estimated error range of about 5% by comparing the recommended true values of the USGS and GSJ geostandards. Also, we checked the analytical precision by calculating a relative standard deviation of about 3% from the XRF analytical results for the three samples.
Commercial data mining tools basically support binary attributes only in mining association rules, that is, they can mine binary association rules only. In general, however. transaction databases contain not only binary attributes but also quantitative attributes. Thus, in this paper we propose a systematic approach to mine quantitative association rules---association rules which contain quantitative attributes---using commercial mining tools. To achieve this goal, we first propose an overall working framework that mines quantitative association rules based on commercial mining tools. The proposed framework consists of two steps: 1) a pre-processing step which converts quantitative attributes into binary attributes and 2) a post-processing step which reconverts binary association rules into quantitative association rules. As the pre-processing step, we present the concept of domain partition, and based on the domain partition, we formally redefine the previous bipartition and multi-partition techniques, which are mean-based or median-based techniques for bipartition, and are equi-width or equi-depth techniques for multi-partition. These previous partition techniques, however, have the problem of not considering distribution characteristics of attribute values. To solve this problem, in this paper we propose an intuitive partition technique, named standard deviation minimization. In our standard deviation minimization, adjacent attributes are included in the same partition if the change of their standard deviations is small, but they are divided into different partitions if the change is large. We also propose the post-processing step that integrates binary association rules and reconverts them into the corresponding quantitative rules. Through extensive experiments, we argue that our framework works correctly, and we show that our standard deviation minimization is superior to other partition techniques. According to these results, we believe that our framework is practically applicable for naive users to mine quantitative association rules using commercial data mining tools.
Since the 2000s, ensemble streamflow prediction (ESP) has been actively utilized in South Korea, primarily for hydrological forecasting purposes. Despite its notable success in hydrological forecasting, the original objective of enhancing water resources system management has been relatively overlooked. Consequently, this study aims to demonstrate the utility of ESP in water resources management by creating a simple hypothetical exercise for dam operators and applying it to actual multi-purpose dams in South Korea. The hypothetical exercise showed that even when the means of ESP are identical, different costs can result from varying standard deviations. Subsequently, using sampling stochastic dynamic programming (SSDP) and considering the capacity-inflow ratio (CIR), optimal release patterns were derived for Soyang Dam (CIR = 1.345) and Chungju Dam (CIR = 0.563) based on types W and P. For this analysis, Type W was defined with standard deviation equal to the mean inflow, and Type P with standard deviation ten times of the mean inflow. Simulated operations were conducted from 2020 to 2022 using the derived optimal releases. The results indicate that in the case of Dam Chungju, more aggressive optimal release patterns were derived under types with smaller standard deviations, and the simulated operations demonstrated satisfactory outcomes. Similarly, Soyang Dam exhibited similar results in terms of optimal release, but there was no significant difference in the simulation between types W and P due to its large CIR. Ultimately, this study highlights that even with the same mean values, the standard deviation of ESP impacts optimal release patterns and outcomes in simulation. Additionally, it underscores that systems with smaller CIRs are more sensitive to such uncertainties. Based on these findings, there is potential for improvements in South Korea's current operational practices, which rely solely on single representative values for water resources management.
Generally it is likely that rock mass properties are expressed not by a mean value but by values with variation due to its characteristic uncertainty. This characteristic is one of the most important parts for the design of undergound structures, but yet to be fully examined. Stochastic finite element method (SFEM) is contrary to deterministic finite element method in its concept as the former has been developed in order to take the randomness of structural systems into account. Using SFEM, the response variability of structural system can be obtained and it leads probabilistic stability of structure to be analyzed. In this study, displacement response variability of circular opening with hydrostatic stress field are analyzed in terms of rock mass properties having a certain mean and a standard deviation using the SFEM. The analyzed response variability shows that the necessity of probabilistic stability analysis of underground structures using reliable mean value and standard deviation of deformation modulus.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.758-760
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2012
The wireless sensor network is used to get information that location tracing or data of surrounding areas. Unnecessary retransmission request or many energy consumption because the transmission over the wireless links. In order to select the link of reliable and energy efficient to estimate the quality of radio link technique is required using RSSI, LQI, and so on. In this paper, each path between the sensor nodes, a small in the path within standard deviation of shall be determined the priority. Each path a high priority of the node values, respectively LQI is accumulated. Node can be selected the high LQI value path. Among them the less hop count to select the path is proposed. The proposed algorithm is removed the paths of shorten life using high the LQI value of the entire and high hop count even less variation. So its advantage that the sensor nodes can be selected more reliable path.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.223-223
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2016
수문 순환과 물 수지에 관한 연구는 강수량, 지표유출량, 지하수, 토양수분 및 증발산량 등에 대한 관측이 이루어질 때 실제로 규명될 수 있다. 특히 국내 지형의 대부분을 차지하고 있는 산림 사면에서 토양수분량 측정은 물순환을 이해하는데 중요한 것으로 판단된다. 본 연구는 국토교통부의 기초수문자료 구축사업의 일환으로 수행되고 있으며, 수문자료의 다양화 목적을 가지고 TDR(Time Domain Reflectometry, TDR) 장비를 이용하여 2시간 간격으로 2015년 3월부터 12월까지 측정을 수행하였다. 관측지점은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 감악산내 범륜사 주변 사면과, 충청북도 음성군의 청미천 유역내의 수레의산 산지 사면에서 수행하였다. 관측소에서 측정된 토양수분량 자료는 토양수분량의 시공간적 분포 특성을 파악하기 위해 토양수분량의 통계분석(평균, 표준편차, 변동계수)를 수행하였다. 설마천유역의 설마천 관측소에서는 2015년 강수량이 적어 2014년의 토양수분량 평균값보다 낮게 측정되었다(평균 12.96%, 표준편차 2.2%). 청미천유역의 청미천 관측소에서도 설마천관측소와 마찬가지로 과거보다 적은 강수량이 발생하였지만, 설마천 관측소와는 다르게 안정적인 토양수분 평균값을 유지하는 것은 설마천 관측소 보다 토양층이 발달하고 토성의 점토 함량이 상대적으로 높기 때문으로 보인다. 청미천 관측소의 토양수분량은 평균 24.3%, 표준 편차 1.7%로 나타났다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.1
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pp.103-110
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2022
This paper deals with portfolio optimization problem that you could lower the total risk of an investment portfolio by adding risky assets to the mix than the minimum risk of single asset. Popular Markowitz's mean-variance(MV) model construct the portfolio with the point in the efficient frontier using principle of domination where the variance is minimized for a given mean return. While this paper suggest the portfolio with minimum risk asset with non-positive(negative and uncorrelated) correlation assets to it. As a result of experiments, the proposed method shows lower risk(standard deviation) than MV.
Stratified random sampling is a powerful sampling strategy to reduce variance of the estimators by incorporating useful auxiliary information to stratify the population. Sample allocation is the one of the important decisions in selecting a stratified random sample. There are two common methods, the proportional allocation and Neyman allocation if we could assume data collection cost for different observation units equal. Theoretically, Neyman allocation considering the size and standard deviation of each stratum, is known to be more effective than proportional allocation which incorporates only stratum size information. However, if the information on the standard deviation is inaccurate, the performance of Neyman allocation is in doubt. It has been pointed out that Neyman allocation is not suitable for multi-purpose sample survey that requires the estimation of several characteristics. In addition to sampling error, non-response error is another factor to evaluate sampling strategy that affects the statistical precision of the estimator. We propose new sample allocation methods using the available information about stratum response rates at the designing stage to improve stratified random sampling. The proposed methods are efficient when response rates differ considerably among strata. In particular, the method using population sizes and response rates improves the Neyman allocation in multi-purpose sample survey.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.4294-4301
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2012
The inelastic response characteristics of the standard school buildings depending on selection of hysteresis models and variable earthquakes are studied. Three earthquake records of El-centro, Santa-Monica, Taft in accordance with KBC2009 standard and four inelastic hysteresis models such as Degrading tri-linear model, Clough model, Takeda model, and Modified Takeda model are used. The inelastic response characteristics such as story shear force, story drift ratio, story displacement are reviewed. As results, El-centro earthquake shows large response in transverse direction and Santa Monica earthquake shows larger response in longitudinal direction on the contrary. Taft earthquake shows less variation of story drift ratio and story displacement for all hysteresis models and stable response.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.352-352
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2022
수위자료는 기초 수문자료의 하나로서 자료 수집시 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이 과정에서 이상치 여부를 점검하여 이상치로 확인된 경우 소거하거나 수정하는 등의 처리를 해야 한다. 수위자료의 이상치 점검에는 다양한 방법이 있지만 아직 일반화된 방법은 없다. 이에 다양한 방법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요가 있다. Hampel 필터는 신호처리 시 신호의 이상치를 찾아 보완하려고 개발된 필터이다. 시계열자료에서 이상치를 감지하는 고전적인 접근 방법은 이동평균과 이동표준편차를 이용하는 것이지만 고전적인 이동평균과 이동표준편차는 이상치의 영향을 받는다. 이에 따라 이상치의 추정이 어렵게 되는 경우가 있다. 이에 반하여 Hampel 필터는 이동평균 및 이동표준편차 대신 중앙값과 중앙값 절대편차(Median Absolute Deviation; MAD)를 이용함으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있다. Hampel 필터는 신호처리용으로 개발되었기 때문에 부드러운 Sine 곡선에 적합할 것으로 보이며, 이미 하천수위 변화보다는 부드러운 변화를 보이는 저수지수위의 이상치를 점검하기 위해 사용되고 있다. 하지만 변화가 급격하고 첨두가 발생하는 하천의 수위에 대해서도 적용할 수 있는지에 대해서는 평가가 필요하다. 이에 본 연구에서는 신호처리에 사용되는 Hampel 필터를 이용하여 수위자료의 이상치 점검에 적용하고 과거 자료에 기록된 실제 이상치 자료와 비교하여 그 성능을 평가해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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