This study addresses the applicability of box fractal dimension, $D_B$, as an index of statistical homogeneity of fractured rock mass. The box-count method's capability in quantifying the combined effect of fracture density and size distribution is examined systematically. Total of 129 two-dimensional fracture configurations were generated based on different combinations of fracture size distribution and fracture density. $D_B$was calculated for the generated fracture network systems using the box-counting method. It was found that was standard deviation of trace length and fracture orientation have no effect on calculated $D_B$. The estimated $D_B$ was found to increase with increasing total density and/or mean trace length. To explore the field applicability of this study, the statistical homogeneity of fractured rock mass was investigated at the rock slope and the underground facility using the box-counting method as well as conventional contingency table analysis. The results obtained in this study clearly show that the methodologies given in this paper have the capability of determining the statistical homogeneity of fractured rock mass.
Kim, In-Gyum;Jung, Jihoon;Kim, Jeong-Yun;Shin, Jinho;Kim, Baek-Jo;Lee, Ki-Kwang
The Journal of the Korea Contents Association
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v.13
no.11
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pp.382-395
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2013
The providers of meteorological information want to know the level of satisfaction of forecast users with their services. To provide better service, meteorological communities of each nation are administering a survey on satisfaction of forecast users. However, most researchers provided these users with simple questionnaires and the respondents had to choose one answer among different satisfaction levels. So, the results of this kind of survey have low explanation power and are difficult to use in developing strategy of forecast service. In this study, instead of cost-loss concept, we applied satisfaction-dissatisfaction concept to the $2{\times}2$ contingency table, which is a useful tool to evaluate value of forecast, and estimated satisfaction value of 24h precipitation forecasts in Shanghai, China and Seoul, Korea. Moreover, not only the individual satisfaction value of forecast but the user group's satisfaction value was evaluated. As for the result, it is effective to enhance forecast accuracy to improve the satisfaction value of deterministic forecast user group, but in the case of probabilistic forecast, it is important to know the level of dissatisfaction of user group and distribution of probability threshold of forecast users. These results can help meteorological communities to search for a solution which can provide better satisfaction value to forecast users.
1. Objectives The objective of this study is to offer some standards for the distinction of Sasang Constitutions through analyzing the characteristics of their body shapes that are classified by BMI. 2. Methods The subject of this study were 1341 female and 927 male patients who aged from 17 to 80 in Seoul, Pusan, Daeku and Jeonju. They were treated with Sasang Constitutional medicine. 8 circumferences, 5 widths, weight, height of their body were measured with measuring tape, large sliding caliper, scale and anthropometer. Collected 15 anthropometric datas were analyzed by Analysis of Contingency table, ANOVA and Duncan test. 3. Results (1) The Body shapes according to obesity grade are classified Underweight type that BMI is less than 18.5, Normal weight type that BMI is $18.5{\sim}23.0$ and Overweight type that BMI is mote than 23.0. (2) Soeumin represents Underweight type and Taeeumin represents Overweight type regardless of gender differences. Soeumin stands for Normal weight type in women and Soyangin stands for Normal weight type in men. (3) In case of Underweight type, 13 measurements are not suitable to estimate Sasang Constitutions regardless of gender differences. (4) In case of Normal weight type, 12 measurements except for W3 in women and W7 in men are suitable to estimate Sasang Constitutions. And there are no gender differences in Soyangin and Soeumin, but there are gender differences in Taeyangin and Taeeumin. (5) In case of Overweight type, 9 measurements except for C2, C5, C6, W7 in women and 12 measurements except for W3 in men are suitable to estimate Sasang Constitutions. And there are no gender differences in 4 Sasang Constitutions. 4. Conclusions From the above results, we have to consider not only gender differences and age groups but also obesity grade when we distinguish Sasang Constitutions.
Spatial data integration using multiple geo-based data sets has been regarded as one of the primary GIS application issues. As for this issue, several integration schemes have been developed as the perspectives of mathematical geology or geo-mathematics. However, research-based approaches for statistical/quantitative assessments between integrated layer and input layers are not fully considered yet. Related to this niche point, in this study, spatial data integration using multiple geoscientific data sets by known integration algorithms was primarily performed. For spatial integration by using raster-based GIS functionality, geological, geochemical, geophysical data sets, DEM-driven data sets and remotely sensed imagery data sets from the Ogdong area were utilized for geological thematic mapping related by mineral potential mapping. In addition, statistical/quantitative information extraction with respective to relationships among used data sets and/or between each data set and integrated layer was carried out, with the scope of multiple data fusion and schematic statistical assessment methodology. As for the spatial integration scheme, certainty factor (CF) estimation and principal component analysis (PCA) were applied. However, this study was not aimed at direct comparison of both methodologies; whereas, for the statistical/quantitative assessment between integrated layer and input layers, some statistical methodologies based on contingency table were focused. Especially, for the bias reduction, jackknife technique was also applied in PCA-based spatial integration. Through the statistic analyses with respect to the integration information in this case study, new information for relationships of integrated layer and input layers was extracted. In addition, influence effects of input data sets with respect to integrated layer were assessed. This kind of approach provides a decision-making information in the viewpoint of GIS and is also exploratory data analysis in conjunction with GIS and geoscientific application, especially handing spatial integration or data fusion with complex variable data sets.
Correlation is a basic statistical concept which is necessary for understanding the relationship between two variables when they change values. In the middle school curriculum of Korea, only informal definition of correlation is taught with two-way data representations such as scatter plots and contingency tables. In this study, we investigated Korean high school students' understanding of correlation using a test consisting of 35 items about interpretation of scatter plot, contingency table, and text in realistic situation. 216 students from a high school in Seoul took the test for 20 minutes. From the results, we could observe the following: First, students did not have right criteria for determining the strength of correlation presented in scatter plots. Most of students could determine if there is correlation/no correlation and if the correlation is positive/negative by seeing the data presented in scatter plots. However, they did not judge by the closeness to the regression line but rather judged by the closeness between data points. Second, when statements about comparing the strength of correlation in the context of real life situation were given in text, the students had difficulty in understanding the distribution-related characteristic of the bi-variate data. Students had difficulty in figuring out the local distribution characteristic of data, which cannot be guessed merely based on the expression 'The correlation is strong' without statistical knowledge of correlation. Third, a large number of students could not judge the association between two variabels using conditional proportions when qualitative data are given in 2-by-2 tables. They made judgement by the absolute cell count and when the marginal sum of two categories are different for explanatory variable they thought the association could not be determined. From these results, we concluded that educational measures are required in order to remove such misconceptions and to improve understanding of correlation. Considering that the current mathematics curriculum does not cover the concept of correlation, we need to improve the curriculum as well.
The aim of this study was to analyze characteristics of teachers' knowledge about correlation with data presented in $2{\times}2$ tables. In order to achieve the aim, this study conducted didactical analysis about two-way tables through examining previous researches and developed a questionnaire with reference to the results of the analysis. The questionnaire was given to 53 middle and high school teachers and qualitative methods were used to analyze the data obtained from the written responses by the participants. This study also elaborated the framework descriptors for interpreting the teachers' responses in the light of the didactical analysis and the data was elucidated in terms of this framework. The specific features of teachers' knowledge about correlation with data presented in $2{\times}2$ tables were categorized into three types as a result. This study raised several implications for teachers' professional development for effective mathematics instruction about correlation and related concepts dealt with in probability and statistics.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.8
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pp.73-101
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1981
Retrieval effectiveness is the principal criterion for measuring the performance of an information retrieval system. The effectiveness of a retrieval system depends primarily on the extent to which it can retrieve wanted documents without retrieving unwanted ones. So, ultimately, effectiveness is a function of the relevant and nonrelevant documents retrieved. Consequently, 'relevance' of information to the user's request has become one of the most fundamental concept encountered in the theory of information retrieval. Although there is at present no consensus as to how this notion should be defined, relevance has been widely used as a meaningful quantity and an adequate criterion for measures of the evaluation of retrieval effectiveness. The recall and precision among various parameters based on the 'two-by-two' table (or, contingency table) were major considerations in this paper, because it is assumed that recall and precision are sufficient for the measurement of effectiveness. Accordingly, different concepts of 'relevance' and 'pertinence' of documents to user requests and their proper usages were investigated even though the two terms have unfortunately been used rather loosely in the literature. In addition, a number of variables affecting the recall and precision values were discussed. Some conclusions derived from this study are as follows: Any notion of retrieval effectiveness is based on 'relevance' which itself is extremely difficult to define. Recall and precision are valuable concepts in the study of any information retrieval system. They are, however, not the only criteria by which a system may be judged. The recall-precision curve represents the average performance of any given system, and this may vary quite considerably in particular situations. Therefore, it is possible to some extent to vary the indexing policy, the indexing policy, the indexing language, or the search methodology to improve the performance of the system in terms of recall and precision. The 'inverse relationship' between average recall and precision could be accepted as the 'fundamental law of retrieval', and it should certainly be used as an aid to evaluation. Finally, there is a limit to the performance(in terms of effectiveness) achievable by an information retrieval system. That is : "Perfect retrieval is impossible."
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.698-701
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2004
In many literatures, data mining has been used as a utilization of data warehouse and data collection. The biggest utilizations of data mining are for marketing and researches. This is solely because of the data available for this field is usually in large amount. The usability of the data mining is expandable also to the production process. While the object of research of the data mining in marketing is the customers and products, data mining in the production field is object to the so called 4MlE, man, machine, materials, method (recipe) and environment. All of the elements are important to the production process which determines the quality of the product. Because the final aim of the data mining in production field is the quality of the production, this data mining is commonly recognized as quality data mining. As the variables researched in quality data mining can be hundreds or more, it could take a long time to reveal the information from the data warehouse. Feature selection methodology is proposed to help the research take the best performance in a relatively short time. The usage of available simple statistical tools in this method can help the speed of the mining.
This study proposes a mathematical model to estimate the economic value of weather forecast service, among which the precipitation forecast service is focused. The value is calculated in terms of users' satisfaction or dissatisfaction resulted from the users' decisions made by using the precipitation probabilistic forecasts and thresholds. The satisfaction values can be quantified by the traditional value score model, which shows the scaled utility values relative to the perfect forecast information. This paper extends the value score concept to a collective value score model which is defined as a weighted sum of users' satisfaction based on threshold distribution in a group of the users. The proposed collective value score model is applied to the picnic scenario by using four hypothetical sets of probabilistic forecasts, i.e., under-confident, over-confident, under-forecast and over-forecast. The application results show that under-confident type of forecasts outperforms the others as a measure of the maximum collective value regardless of users' dissatisfaction patterns caused by two types of forecast errors, e.g., miss and false alarm.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.2
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pp.225-230
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1996
We propose a statistical test for the nonlinear combiner logics which are usually combined with two maximal Linear Feedback Shift Registers and generate pseudorandom bit sequences. This test uses the mutual information between the output and set of inputs which will be a random variable and its distribution is obeyed to an approximate $\{chi}^2$ -distribution. We adopt this statistic to a $\{chi}^2$ -test of independence by using contingency table. We also apply a proposed test to some non-linear crptosystems and show that this useful to evaluate the strength of the cryptosystems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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