Hwang, Se Yeon;Kim, Sumi;Sabiu, Cristiano G.;Park, In Kyu
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.46
no.2
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pp.72.3-73
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2021
Baryon Acoustic Oscillations (BAO) are caused by acoustic density waves in the early universe and act as a standard ruler in the clustering pattern of galaxies in the late Universe. Measuring the BAO feature in the 2-point correlation function of a sample of galaxies allows us to estimate cosmological distances to the galaxies mean redshift, , which is important for testing and constraining the cosmology model. The BAO feature is also expected to appear in the higher order statistics. In this work we measure the generalized spatial N-point point correlation functions up to 4th order. We made measurements of the 2, 3, and 4-point correlation functions in the SDSS-III DR12 CMASS data, comprising of 777,202 galaxies. The errors and covariances matrices were estimated from 500 mock catalogues. We created a theoretical model for these statistics by measuring the N-point functions in halo catalogues produced by the approximate Lagrangian perturbation theory based simulation code, PINOCCHIO. We created simulations using initial conditions with and without the BAO feature. We find that the BAO is detected to high significance up to the 4-point correlation function.
Journal of agricultural medicine and community health
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v.49
no.2
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pp.111-120
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2024
Objective: This study aimed to analyze the correlation between factors affecting health risk behaviors of rural residents according to regional scale. Methods: Restricted-access data from the 2016~2021 Korea National Health and Nutrition Examination Survey and the multivariate probit model were used. As for health risk behaviors, smoking, drinking, lack of aerobic exercise, low level of healthy eating index, unvaccination, and non-participation in health examination were considered. Results: Controlling for individuals' socio-demographic characteristics, in general, correlation coefficients between unobservable factors affecting health risk behaviors were significant. However, the magnitude and statistical significance of the correlation coefficients varied by regional scale (dong/eup/myeon). This suggests that rural residents engage in health risk behaviors due to their different characteristics compared with urban dwellers, which also varies by whether residents are located in eup or myeon area. Conclusion: It is necessary to differentiate health care services between urban and rural areas in terms of type of service and programs based on the relationship between unobservable factors affecting each type of health risk behaviors.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.3
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pp.507-516
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2012
We study time series models for seasonal time series data with a covariance structure that depends on time and the periodic autocorrelation at various lags $k$. In this paper, we introduce an ARMA model with periodically varying coefficients(PARMA) and analyze Arosa ozone data with a periodic correlation in the practical case study. Finally, we use a PARMA model and a seasonal ARIMA model for data analysis and show the performance of a PARMA model with a comparison to the SARIMA model.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.5
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pp.526-534
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2004
A new second-moment closure model for turbulent heat fluxes is proposed on the basis of the elliptic equation. The new model satisfies the near-wall balance between viscous diffusion, viscous dissipation and temperature-pressure gradient correlation, and also has the characteristics of approaching its respective conventional high Reynolds number model far away from the wall. The predictions of turbulent heat transfer in a channel flow have been carried out with constant wall heat flux and constant wall temperature difference boundary conditions respectively. The velocity field variables are supplied from the DNS data and the differential equations only fur the mean temperature and the scalar flux are solved by the present calculations. The present model is tested by direct comparisons with the DNS to validate the performance of the model predictions. The prediction results show that the behavior of the turbulent heat fluxes in the whole region is well captured by the present model.
Halo coronal mass ejections (HCMEs) are major cause of the geomagnetic storms. To minimize the projection effect by coronagraph observations, we consider two CME cone models: an ice-cream cone model and an asymmetric cone model. These models allow us to determine three dimensional parameters of HCMEs such as radial speed, angular width, and the angle between sky plane and cone axis. In this study, we compare these parameters obtained from both models using 50 well-observed HCMEs from 2001 to 2002. Then we obtain the root mean square error (RMS error) between measured projection speeds and estimated ones for the models. As a result, we find that the radial speeds obtained from the models are well correlated with each other (R=0.89), and the correlation coefficient of angular width is 0.68. The correlation coefficient of the angle between sky plane and cone axis is 0.42, which is much smaller than what is expected. The reason may be due to the fact that the source locations of the asymmetric cone model are assumed to be near the center. The average RMS error of the asymmetric cone model (86.2km/s) is slightly smaller than that of the ice-cream cone model (88.6km/s).
A three-dimensional discrete fracture network model was developed in order to simulate the hydraulic characteristics of a granitic rock mass at Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) Underground Research Tunnel (KURT). The model used a three-dimensional discrete fracture network (DFN), assuming a correlation between the length and aperture of the fractures, and a trapezoid flow path in the fractures. These assumptions that previous studies have not considered could make the developed model more practical and reasonable. The geologic and hydraulic data of the fractures were obtained in the rock mass at the KURT. Then, these data were applied to the developed fracture discrete network model. The model was applied in estimating the representative elementary volume (REV), the equivalent hydraulic conductivity tensors, and the amount of groundwater inflow into the tunnel. The developed discrete fracture network model can determine the REV size for the rock mass with respect to the hydraulic behavior and estimate the groundwater flow into the tunnel at the KURT. Therefore, the assumptions that the fracture length is correlated to the fracture aperture and the flow in a fracture occurs in a trapezoid shape appear to be effective in the DFN analysis used to estimate the hydraulic behavior of the fractured rock mass.
The key process used in nuclear industries for the management of radiotoxicity associated with spent fuel in a closed fuel cycle is solvent extraction. An understanding of hydrodynamics and mass transfer is of primary importance for the design of mass transfer equipment used in solvent extraction processes. Understanding the interfacial phenomenon and the associated hydrodynamics of the liquid drops is essential for model-based design of mass transfer devices. In this work, the phenomenon of drop formation at the tip of a nozzle submerged in quiescent immiscible liquid phase is revisited. Previously reported force balance based models and empirical correlations are analyzed. Experiments are carried out to capture the process of drop formation using high-speed imaging technique. The images are digitally processed to measure the average drop diameter. A correlation based on the force balance model is proposed to estimate drop diameter and jet length. The average drop diameter obtained from the proposed model is in good agreement with experimental data with an average error of 6.3%. The developed model is applicable in both the necking as well as jetting regime and is validated for liquid-liquid systems having low, moderate and high interfacial tension.
Yoon, Churl;Kim, Sung Il;Lee, Sung Jin;Kang, Seok Hun;Paik, Chan Y.
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.12
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pp.3966-3978
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2021
ISFRA (Integrated SFR Analysis Program for PSA) computer program has been developed for simulating the response of the PGSFR pool design with metal fuel during a severe accident. This paper describes validation of the ISFRA aerosol model against the Aerosol Behavior Code Validation and Evaluation (ABCOVE) experiments undertaken in 1980s for radionuclide transport within a SFR containment. ABCOVE AB5, AB6, and AB7 tests are simulated using the ISFRA aerosol model and the results are compared against the measured data as well as with the simulation results of the MELCOR severe accident code. It is revealed that the ISFRA prediction of single-component aerosols inside a vessel (AB5) is in good agreement with the experimental data as well as with the results of the aerosol model in MELCOR. Moreover, the ISFRA aerosol model can predict the "washout" phenomenon due to the interaction between two aerosol species (AB6) and two-component aerosols without strong mutual interference (AB7). Based on the theory review of the aerosol correlation technique, it is concluded that the ISFRA aerosol model can provide fast, stable calculations with reasonable accuracy for most of the cases unless the aerosol size distribution is strongly deformed from log-normal distribution.
The amount of money processed in medicine from the Korea Consumer Agency was studied by the various time series models. The medical data set from the Korea Consumer Agency were consisted of counseling, damage relief and conciliation. For the analysis of time series, autoregressive moving average model, vector autoregressive model and the transfer function model were used. We considered the stationarity and cross correlation function for the identification and fitting. As a result, the transfer function model showed a better prediction. Whereas, the vector autoregressive model also provided good information for the degree and duration of the influence of variables.
Numerical value of correlation between effective parameters in the strength of a structure is as important as its stochastic properties in determining the safety of the structure. In this article investigation is made about the variation of coefficient of correlation between effective parameters in corrosion initiation time of reinforcement and the time of concrete cover cracking in reinforced concrete (RC) structures. Presence of many parameters and also error in measurement of these parameters results in uncertainty in determination of corrosion initiation and the time to crack initiation. In this paper, assuming diffusion process as chloride ingress mechanism in RC structures and considering random properties of effective parameters in this model, correlation between input parameters and predicted time to corrosion is calculated using the Monte Carlo (MC) random sampling. Results show the linear correlation between corrosion initiation time and effective input parameters increases with increasing uncertainty in the input parameters. Diffusion coefficient, concrete cover, surface chloride concentration and threshold chloride concentration have the highest correlation coefficient respectively. Also the uncertainty in the concrete cover has the greatest impact on the coefficient of correlation of corrosion initiation time and the time of crack initiation due to the corrosion phenomenon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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