Various TBM performance prediction models have been developed and most of them were considered penetration rate only. Despite the fact that some models have suggested equations and charts for estimating the utilization factor, but there are a few studies to estimate the TBM utilization factor. Utilization factor is affected by the type of TBM machine, operation, maintenance of machine, geological conditions, contractor experience and other factors. In this study, more than 100 case studies are analyzed to determine the relationship between the utilization factor and RMR, geological conditions, TBM types, tunnel length, and TBM diameter. Simple and multiple linear regression analysis are performed to develop predictive models for the utilization factor. The predictive model with explanatory variables of geological conditions, TBM types, tunnel length, and TBM diameter does not give a good correlation. The predictive models with explanatory variable of RMR give higher values of the coefficient of determination.
The lack of objective decisive criteria and the absence of analyzing tools accrued from the experiments on various types developed from space design process makes it difficult to select and execute alternatives for them. As an attempt of coping with these problems, the aims of this study is to establish space analysis' models and to propose possibility of analyzing models by utilizing the technology of image process. It is now under study in the field of artificial intelligence based on the accomplishment of digital images. This study focused on establishment an analysis model based on accomplished digital images and image processing framework. It helps utilize various processing technologies that are currently in use of image processes, and problems of the study can be supplemented through further follow-up studies. Finally, analysis model can be constructed gradually huge design data in the analogue data to the digital image database and be proposed with index in design or evaluation step.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2001.11a
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pp.155-161
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2001
최근의 많은 기업에서는 방대한 고객 데이터베이스를 활용하여 자사의 경쟁력을 갖추는 방안으로써 데이터마이닝을 선택하고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝을 활용해 손해보험사의 데이터베이스를 분석하여 자동차보험 고객의 이탈을 방지하는 이탈고객 스코어링 모델을 개발하였다. 분석방법론으로는 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 사용하였으며 기업에서의 데이터마이닝을 위한 일련의 과정을 상세히 기술하고 기업의 데이터베이스가 가지고 있는 문제점을 지적하였다.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.1
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pp.57-64
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2009
This study intends to evaluate of the characteristics of pavement deformation and develop the model for prediction model in the asphalt layer using a regression analysis. In test, there are two different asphalt binders and 5 different aggregate types. The air voids of hot mix asphalt are 6% and 10% for target value. Repeated triaxial compression test with 3 different confining pressures was used for test at 3 different test temperatures. It is going to verify the main parameters for permanent deformation of HMA and to develop the distress model. This paper is to figure out the factor affecting the pavement deformation, and then to develop model the pavement deformation for asphalt mixture. Also, the reliability of prediction model has been studied. The permanent deformation prediction model for asphalt mixtures with temperature, loading time, and air voids has been developed and the proposed permanent deformation prediction model has been validated by using the multiple regression approach which is called Statistical Package for the Social Sciences(SPSS).
The existing Function Point method to estimate the software size has been utilized frequently with the management information system. Due to the expanding usage of the real-time and embedded system, the Full Function Point method is being proposed. However, despite many research is being carried out relation to the software size, the research on the model to estimate the development cost from the measured software size is inadequate. This paper analyzed the linear regression model and power regression model which estimate the development cost from the software FFP The power model is selected, which shows its estimation is most adequate.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06e
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pp.357-360
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1998
4층구조인 다층퍼셉트론으로부터 입력층을 제외한 각 측의 출력성분을 하위은닉층으로 귀환하는 3모델의 다층회귀신경망을 구성하고, 각 모델별 망의 크기에 따른 음성인식성능을 분석 비교한다. 과거의 입력신호를 출력층에서 예측하여 오차신호를 계산하고, 이 오차신호가 최소화하는 방향으로 연결세기를 조정한다. 실험결과 3회귀모델중 상위은닉층의 회귀연결방식이 가장 양호한 인식율을 나타내었으며, 각 망 공히 상, 히위은닉층의 뉴런수 10, 15개, 예측차수 3, 4차 일 때 인식성능이 양호하였다. 그리고 회귀신경망이 비회귀신경망에 비해 인식율이 크게 향상된다는 것을 확인 할 수 있었다.
We consider about software quality nowadays. The company considers about software quality more and more compare to software development. We analyze the software testing data in this paper. We find the software effect according to the number of testing, the number of testing date, the number of fault according to characteristics. Also, we analyze the result by regression. Also, we propose the testing effect by sex.
Kim, Ki-Bok;Yoon, Dong-Jin;Jeong, Jung-Chae;Park, Phi-Iip;Lee, Seung-Seok
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.21
no.1
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pp.80-90
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2001
The aim of this study is to develop the methodology which enables to identify the mechanical properties of element such as stress intensity factor by using the AE parameters. Considering the multivariate and nonlinear properties of AE parameters such as ringdown count, rise time, energy, event duration and peak amplitude from fatigue cracks of machine element the principal component regression(PCR) and artificial neural network(ANN) models for the estimation of stress intensity factor were developed and validated. The AE parameters were found to be very significant to estimate the stress intensity factor. Since the statistical values including correlation coefficients, standard mr of calibration, standard error of prediction and bias were stable, the PCR and ANN models for stress intensity factor were very robust. The performance of ANN model for unknown data of stress intensity factor was better than that of PCR model.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.41
no.6
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pp.43-51
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2013
This study aims to examine the presence of non-stationary relationship between water quality and land use in watersheds. In investigating the relationships between land use and water quality, most previous studies adopted OLS method which is assumed stationarity. However, this approach is difficult to capture the local variation of the relationships. We used 146 sampling data and land cover data of Korean Ministry of Environment to build conventional regressions and GWR models for BOD, TN and TP. Regression model and GWR models of BOD, TN, TP were compared with $R^2$, AICc and Moran's I. The results of comparisons and descriptive statistics of GWR models strongly indicated the presence of Non-Stationarity between water quality and land use.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.1
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pp.67-79
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2013
For the sake of the Transit-Oriented Development that has been prominent recently, an analysis of the spatial structures of transit centers, above all, should be carried out at a local level. This study, thus, analyzes the spatial structures of subway influence areas by applying a Geographically Weighted Regression (GWR) model to individual parcels. As a result of the validity analysis of the model, it has turned out that the subway influence areas have different characteristics respectively, and there is spatial heterogeneity even in the same single area. Also, the result of the comparison among models has proved that the GWR model is more adequate than the Ordinary Least Square (OLS) model and $R^2$ has been also increased in the GWR model. Then, the results have been mapped by means of the GIS, which have made it possible to understand the spatial structures at a local level. If the Transit-Oriented Development is fulfilled in consideration of the spatial structural characteristics of the subway influence areas drawn respectively from the model analysis, it will be helpful in adopting effective policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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