The aim of this study was to explore the influence of structure coupling effect on structural damping of blade based on the blade vibration characteristic. For this purpose, the scaled blade model of NREL 5 MW offshore wind turbine was processed and employed in the wind tunnel test to validate the reliability of theoretical and numerical models. The attenuation curves of maximum displacement and the varying curves of equivalent damping coefficient of the blade under the rated condition were respectively compared and analyzed by constructing single blade model and whole machine model. The attenuation law of blade dynamic response was obtained and the structure coupling effect was proved to exert a significant influence on the equivalent damping coefficient. The results indicate that the attenuation trend of the maximum displacement response curve of the single blade varies more obviously with the increase of elastic modulus as compared to that under the structure coupling effect. In contrast to the single blade model, the varying curve of equivalent damping coefficient with the period is relatively steep for the whole machine model. The findings are of great significance to guide the structure design and material selection for wind turbine blades.
In this study, we propose a new method to forecast long-term energy demand in Korea. Based on Chang et al. (2016), which models the time varying long-run relationship between electricity demand and GDP with a function coefficient panel model, we design several schemes to retain objectivity of the forecasting model. First, we select the bandwidth parameters for the income coefficient based on the out-of-sample forecasting performance. Second, we extend the income coefficient using the functional principal component analysis method. Third, we proposed a method to reflect the elasticity change patterns inherent in Korea. In the empirical analysis part, we forecasts the long-term energy demand in Korea using the proposed method to show that the proposed method generates more stable long term forecasts than the existing methods.
Weights can be made and imposed in both sample design stage and analysis stage in a sample survey. While in design stage weights are related with sample data acquisition quantities such as sample selection probability and response rate, in analysis stage weights are connected with external quantities, for instance population quantities and some auxiliary information. The final weight is the product of all weights in both stage. In the present paper, we focus on the weight in analysis stage and investigate the effect of such weights imposed on the weighted mean when estimating the population mean. We consider a finite population with a pair of fixed survey value and weight in each unit, and suppose equal selection probability designs. Under the condition we derive the formulas of the bias as well as mean square error of the weighted mean and show that the weighted mean is biased and the direction and amount of the bias can be explained by the correlation between survey variate and weight: if the correlation coefficient is positive, then the weighted mein over-estimates the population mean, on the other hand, if negative, then under-estimates. Also the magnitude of bias is getting larger when the correlation coefficient is getting greater. In addition to theoretical derivation about the weighted mean, we conduct a simulation study to show quantities of the bias and mean square errors numerically. In the simulation, nine weights having correlation coefficient with survey variate from -0.2 to 0.6 are generated and four sample sizes from 100 to 400 are considered and then biases and mean square errors are calculated in each case. As a result, in the case or 400 sample size and 0.55 correlation coefficient, the amount or squared bias of the weighted mean occupies up to 82% among mean square error, which says the weighted mean might be biased very seriously in some cases.
This study evaluated the parameters of Clark unit hydrograph (UH) estimated using the rainfall-runoff measurements and evaluated their variability. This also includes the quantification of basin and meteorological factors using probability density functions, selection of storm events with mean affecting factors, and derivation of average parameters of the Clark UH from storm events selected. Summarizing the results from this procedure are as follows. (1) It is not easy to avoid much uncertainty on the decision of runoff characteristics (that is, the concentration time and storage coefficient) even with some rainfall-runoff events are available. (2) As the distribution function of concentration time is very skewed, a simple arithmetic mean may lead a biased estimate. That is, the arithmetic mean based on the normal distribution can not be representative anymore. The mode may well be the representative in this case. On the other hand, the storage coefficient shows a symmetric distribution function, so the arithmetic mean may be used use for its representative. For the basin in this study, the concentration time in this study is estimated to be about 7 hours, and the storage coefficient about 22 hours.
The purpose of this study was to analyze the correlation between radiation information sources and major selection satisfaction in radiologic science students of Korean and American. The subjects of this study were first-grade and second-grade at one university in Chungbuk, Korea and one university in Texas, USA. The survey study investigated from May 7, 2019 to May 28, 2019. As a result, first, these college students in both countries used the internet the most as them, but the percentage of information collected through textbooks was significantly higher among American college students. Second, Korean college students had a higher level of reliability in information sources than American college students in the order of internet, newspapers, and social network service (SNS), except government prints. Third, American college students had significantly higher satisfaction in major selection than Korean college students. Fourth, Korean college students were helped to select majors through various information sources, especially, the correlation coefficient between SNS was significantly higher.
John Kariuki Macharia;Jaewon Kim;Minjun Kim;Eunjin Cho;Jean Pierre Munyaneza;Jun Heon Lee
Animal Bioscience
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v.37
no.8
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pp.1355-1366
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2024
Objective: The analysis of runs of homozygosity (ROH) has been applied to assess the level of inbreeding and identify selection signatures in various livestock species. The objectives of this study were to characterize the ROH pattern, estimate the rate of inbreeding, and identify signatures of selection in the red-brown Korean native chickens. Methods: The Illumina 60K single nucleotide polymorphism chip data of 651 chickens was used in the analysis. Runs of homozygosity were analysed using the PLINK v1.9 software. Inbreeding coefficients were estimated using the GCTA software and their correlations were examined. Genomic regions with high levels of ROH were explored to identify selection signatures. Results: A total of 32,176 ROH segments were detected in this study. The majority of the ROH segments were shorter than 4 Mb. The average ROH inbreeding coefficients (FROH) varied with the length of ROH segments. The means of inbreeding coefficients calculated from different methods were also variable. The correlations between different inbreeding coefficients were positive and highly variable (r = 0.18-1). Five ROH islands harbouring important quantitative trait loci were identified. Conclusion: This study assessed the level of inbreeding and patterns of homozygosity in Red-brown native Korean chickens. The results of this study suggest that the level of recent inbreeding is low which indicates substantial progress in the conservation of red-brown Korean native chickens. Additionally, Candidate genomic regions associated with important production traits were detected in homozygous regions.
Fault detection of cycle-based signals is typically performed using statistical approaches. Univariate SPC using few representative statistics and multivariate analysis methods such as PCA and PLS are the most popular methods for analyzing cycle-based signals. However, such approaches are limited when dealing with information-rich cycle-based signals. In this paper, process fault defection method based on wavelet analysis is proposed. Using Haar wavelet, coefficients that well reflect the process condition are selected. Next, Hotelling's $T^2$ chart using selected coefficients is constructed for assessment of process condition. To enhance the overall efficiency of fault detection, the following two steps are suggested, i.e. denoising method based on wavelet transform and coefficient selection methods using variance difference. For performance evaluation, various types of abnormal process conditions are simulated and the proposed algorithm is compared with other methodologies.
Kim, Yong-Il;Lee, Sang-Han;Jeong, Du-Seok;Im, Jong-Yun;Park, Gwang-Jun;Park, Jun-Su
Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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2006.09a
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pp.59-79
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2006
The successful execution of shield tunnelling depends on the cutting ability of cutter. So the selection of shape, size and material of cutter according to geology condition is important work. Since shield tunnelling method was first invented in 1881, the cutting tool for rock has been developed owing to various experiments and researches, the study for soil, however, is insufficient. This paper introduces the shield tunnelling that will be carried out on weathered rock section (920m) of Seoul Subway Line 7 Extension C703. The shape and the material of cutter are discussed required for execution without replacement of cutter tool as well as for advance of excavation efficiency. In addition the estimation method of cutter abrasion in case of excavation on weathered soil is proposed and verified. Specially, the coefficient of abrasion for different soil and cutter is proposed by means of investigation into construction example of foreign country.
This study was performed to provide fundamental data on the convenience foods purchase according to the food-related lifestyle. The subject was 250 Chinese students in South Korea region through a self-administered questionnaire. A factor analysis extracted five comprising food-related lifestyle, which we named health seeking (factor 1), taste seeking (factor 2), easy seeking (factor 3), popularity seeking (factor 4) and safety seeking (factor 5). According to the results of the reliability analysis, the food-related lifestyle showed an average of 3.16 and 0.813 for Cronbach's alpha coefficient. There were significant differences for the selection of convenience foods according to health seeking (p<0.05). Also, the popularity seeking and easy seeking lifestyle factors showed significant differences for the reason the purchase criteria of convenience food (p<0.05). There was not significant differences in convenience foods of selection criteria according to health seeking, taste seeking, easy seeking, popularity seeking and safety seeking types (p<0.05). A significant positive result of the internal characteristics of convenience foods purchase (p<0.05) was shown for the health seeking and taste seeking. A significant positive result of the external characteristics of convenience food purchase (p<0.05) was shown for the health seeking, taste seeking and safety seeking. In the correlation between convenience food purchase factors, the correlation coefficient of nutrition and ingredients are highest with 0.46, 0.445 in cooking and price, 0.441 in ingredients and expiry date, 0.383 in brand and price, 0.361 in taste and easy. In conclusion, this study presented the desirable direction of convenience food consumption in Chinese students.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.4
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pp.743-752
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2004
In this paper, we develop the Bayesian model selection procedure using the reference prior for comparing two nested model such as the independent and intraclass models using the distance or divergence between the two as the basis of comparison. A suitable criterion for this is the power divergence measure as introduced by Cressie and Read(1984). Such a measure includes the Kullback -Liebler divergence measures and the Hellinger divergence measure as special cases. For this problem, the power divergence measure turns out to be a function solely of $\rho$, the intraclass correlation coefficient. Also, this function is convex, and the minimum is attained at $\rho=0$. We use reference prior for $\rho$. Due to the duality between hypothesis tests and set estimation, the hypothesis testing problem can also be solved by solving a corresponding set estimation problem. The present paper develops Bayesian method based on the Kullback-Liebler and Hellinger divergence measures, rejecting $H_0:\rho=0$ when the specified divergence measure exceeds some number d. This number d is so chosen that the resulting credible interval for the divergence measure has specified coverage probability $1-{\alpha}$. The length of such an interval is compared with the equal two-tailed credible interval and the HPD credible interval for $\rho$ with the same coverage probability which can also be inverted into acceptance regions of $H_0:\rho=0$. Example is considered where the HPD interval based on the one-at- a-time reference prior turns out to be the shortest credible interval having the same coverage probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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