Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.6
no.2
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pp.125-134
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1990
The purpose of this study is to assess the performance of Short-term atmospheric dispersion models --- ISCST, MPTER, VALLEY --- with terrain adjustment. The models are evaluated through correlation analysis, paired analysis and log-normal culmulative analysis between the measured and predicted concentrations in Samcheonpo area. The correlation coefficients between the measured and predicted concentrations turn out to be higher with terrain adjustment than those without terrain adjustment. In paired analysis, the mean differences and average absolute gross errors of concentrations do not change significantly with terrain adjustment. But the variances of the residuals become much smaller when the terrain is adjusted. Through the log-normal cumulative analysis, it is found that the terrain adjustment improve the prediction performance of MPTER and VALLEY, but do not affect significantly that of ISCST. Overall, it is concluded that the performance of short term atmospheric dispersion models improve when the terrain is considered in computation, especially in MPTER and VALLEY.
This paper presents a comparative analysis on the applicability of a priori statistic information about adjustment models when the surface shape parameters are estimated at an arbitrary point in an elevation data. Although the reliability of the estimates are known to be affected by surface condition and the adjustment models, there has been little research in a systematic and detail way. When the raw data have been taken from a real measurement, its true value cannot be known, however, thus this study used simulation data in order to analyze clearly the applicability of adjustment models. The generation of simulated data was performed by superimposing horizontal, slope, and curve surfaces and adding a certain amount of noise. Comparative analysis was performed by associating the a posteriori estimates with a priori statistics of each adjustment models. The experimental results show the estimation characteristics of adjustment models against varying surface conditions.
This study performed quantitative assessment of the performance of adjustment models by a-priori analysis of the statistics of the surface parameter estimates against modeling factors. Lidar, airborne imagery, and SAR imagery have been used to acquire the earth surface elevation, where the shape properties of the surface need to be determined through neighboring observations around target location. In this study, parameters which are selected to be estimated are elevation, slope, second order coefficient. In this study, several factors which are needed to be specified to compose adjustment models are classified into three types: mathematical functions, kernel sizes, and weighting types. Accordingly, a-priori standard deviations of the parameters are computed for varying adjustment models. Then their corresponding confidence regions for both the standard deviation of the estimate and the estimate itself are calculated in association with probability distributions. Thereafter, the resulting confidence regions are compared to each other against the factors constituting the adjustment models and the quantitative performance of adjustment models are ascertained.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.52
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pp.1-8
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1999
This study was conducted to collect data concerning the preferred driving postures and adopted seat adjustment levels and to grasp relationships among drivers' body sizes, postural angles, and adopted seat positions and angles. Also optimum driving posture and seat adjustment level estimation models were constructed. An experiment was conducted to investigate observed optimum driving posture, and seat adjustment level. Thirty-six subjects (male=20, female=16) was selected to include a wide range of percentiles in the dimensions important for automotive driving workstation design and to be representative of the automotive driving population in Korea. New guidelines and estimation models for optimum postural comfort were developed. There were significant differences between male and female in postural angles but not in seat adjustment levels. Taller subjects preferred a more open and reclined posture. Estimation models enable us to estimate the quantitative optimum driving posture and seat adjustment level with some drivers' physical dimensions.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.26
no.6_spc
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pp.736-743
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2016
This study describes optimization methods for adjustment of helicopter main rotor tracking and balancing (RTB). RTB is a essential process for helicopter operation and maintenance. Linear and non-linear models were developed with past RTB test results for estimation of RTB adjustment. Then global and sequential optimization methods were applied to the each of models. Utilization of the individual optimization method with each model is hard to fulfill the RTB requirements because of different characteristics of each blade. Therefore an ensemble model was used to integrate every estimated adjustment result, and an adaptive method was also applied to adjustment values of the linear model to update for next estimations. The goal of this developed RTB adjustment optimization program is to achieve the requirements within 2 run. Additional tests for comparison of weight factor of the ensemble model are however necessary.
This study designed a mediating pathways models to examine the theory, 'the influence of attachment relationship between adolescents and their parents affects on adolescents' psycho-social adjustment through the mediating variable of optimism'. Authors tried to examine if this theory is applied to group-home adolescents who live with surrogate care-givers instead of their parents. For this study, two models, 'Psychological Adjustment Model' and 'Social Adjustment Model' were constructed. Each model has path, 'Attachment with Care-givers → Psychological Adjustment' and ''Attachment with Care-givers → Social Adjustment' respectively. 'Optimism' is mediating variable in between these two variables. The results were very clear. In two models, no direct effects from 'Attachment' to 'Psychological Adjustment' and from 'Attachment' to 'Social Adjustment' were found. However, indirect effects from 'Attachment' to 'Psychological Adjustment' and from 'Attachment' to 'Social Adjustment' were statistically significant through the mediating variable of 'Optimism'. This study suggests that more research on 'Optimism' which has not been focused among social welfare researchers needs to be followed.
The purpose of this study was to analyze the difference in school adjustment and future time perspectives, according to the characteristics in regards to the role models of the children in institutional facilities. Data for this study were obtained from a survey conducted on 310 children aged 11-13. Data were analyzed using various statistical methods such as frequency analysis, chi-square test, t-test, one-way ANOVA, and one-way ANCOVA. The main findings of this study were as follows. First, overall, the majority of children selected entertainers and celebrities as their role models. Also, we found differences in children's school adjustment according to their background variables (gender, staying with their siblings, and having parents alive). Second, having role models was significantly related to the levels of school adjustment as well as the positive future time perspectives of the children. Based on the results, practical implications for children in institutional care were discussed.
Currently, a number of control points are required in order to achieve accurate geolocation of satellite images. Control points can be generated from existing maps or surveying, or, preferably, from GPS measurements. The requirement of control points increase the cost of satellite mapping, let alone it makes the mapping over inaccessible areas troublesome. This paper investigates the possibilities of modeling an entire imaging strip with control points obtained from a small portion of the strip. We tested physical sensor models that were based on satellite orbit and attitude angles. It was anticipated that orbit modeling needed a sensor model with good accuracy of exterior orientation estimation, rather then the accuracy of bundle adjustment. We implemented sensor models with various parameter sets and checked their accuracy when applied to the scenes on the same orbital strip together with the bundle adjustment accuracy and the accuracy of estimated exterior orientation parameters. Results showed that although the models with good bundle adjustments accuracy did not always good orbit modeling and that the models with simple unknowns could be used for orbit modeling.
Background: The purpose of this study was to develop risk-adjustment models for acute stroke mortality that were based on data from Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) dataset and to evaluate the validity of these models for comparing hospital performance. Methods: We identified prognostic factors of acute stroke mortality through literature review. On the basis of the avaliable data, the following factors was included in risk adjustment models: age, sex, stroke subtype, stroke severity, and comorbid conditions. Survey data in 2014 was used for development and 2012 dataset was analysed for validation. Prediction models of acute stroke mortality by stroke type were developed using logistic regression. Model performance was evaluated using C-statistics, $R^2$ values, and Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit statistics. Results: We excluded some of the clinical factors such as mental status, vital sign, and lab finding from risk adjustment model because there is no avaliable data. The ischemic stroke model with age, sex, and stroke severity (categorical) showed good performance (C-statistic=0.881, Hosmer-Lemeshow test p=0.371). The hemorrhagic stroke model with age, sex, stroke subtype, and stroke severity (categorical) also showed good performance (C-statistic=0.867, Hosmer-Lemeshow test p=0.850). Conclusion: Among risk adjustment models we recommend the model including age, sex, stroke severity, and stroke subtype for HIRA assessment. However, this model may be inappropriate for comparing hospital performance due to several methodological weaknesses such as lack of clinical information, variations across hospitals in the coding of comorbidities, inability to discriminate between comorbidity and complication, missing of stroke severity, and small case number of hospitals. Therefore, further studies are needed to enhance the validity of the risk adjustment model of acute stroke mortality.
Symmetric estimation and recursive mean adjustment are considered to construct tests for the doble unit root hypothesis for both parametric and semiparametric time series models. It is shown that simultaneous application of symmetric estimation and recursive mean adjustment yields the most powerful test. Moreover, size property of the semiparametric test based on the simultaneous application is bet among all semiparametric tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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