May Thi Tuyet Do;Min Ho Yeon;Young Hun Kim;Gi Ha Lee
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.167-167
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2023
Soil organic carbon (SOC) is a critical component of soil health and is crucial in mitigating climate change by sequestering carbon from the atmosphere. Accurate estimation of SOC storage is essential for understanding SOC dynamics and developing effective soil management strategies. This study aimed to investigate the factors influencing the spatial distribution of SOC storage in South Korea, using bulk density (BD) prediction to estimate SOC stock. The study utilized data from 393 soil series collected from various land uses across South Korea established by Korea Rural Development Administration from 1968-1999. The samples were analyzed for soil properties such as soil texture, pH, and BD, and SOC stock was estimated using a predictive model based on BD. The average SOC stock in South Korea at 30 cm topsoil was 49.1 Mg/ha. The study results revealed that soil texture and land use were the most significant factors influencing the spatial distribution of SOC storage in South Korea. Forested areas had significantly higher SOC storage than other land use types. Climate variables such as temperature and precipitation had a relative influence on SOC storage. The findings of this study provide valuable insights into the factors influencing the spatial distribution of SOC storage in South Korea.
Let {Xn, n = 1,2,${\cdots}$} be i.i.d. random variables with the only unknown parameters mean ${\mu}$ and variance a ${\sigma}^2$. We consider a sequential confidence interval C1 for the mean with coverage probability 1-${\alpha}$ and expected length of confidence interval $E_{\theta}$(Length of CI)/${\mid}{\mu}{\mid}{\leq}k$ (k : constant) and give some asymptotic properties of the stopping time in various limiting situations.
Case studies are made to investigate the relationship between the accuracy of energy production estimation and project feasibility indicators such as rate of return on equity (ROE) and debt service coverage ratio (DSCR) for three wind farm projects. It is found out that 1% improvement in the accuracy of energy production estimation may enhance the ROE by more than 0.5% in the case of P95, thanks to improved financing terms. AHP survey shows that MCP correlation of measured in situ wind data with long term wind speed distribution and hands-on experiences of flow analysis are more important than other factors for more precise annual energy production estimation.
Effluent concentration estimation equations for treatment wetland were reviewed with 3 -year experimental data. Four equations from USEPA, WPCF, Kadlec and Knight, and this study were applied to the over 100 data points of 1996 to 1999 study at the pilot plant in Konkuk University. The system was a subsurface flow type and consisted of 60cm depth of sand and reeds, and it worked continuously including winter with domestic sewage from school building. Generally, all the equations demonstrated reasonable agreement with experimental data and they could be used for design process if selected carefully. Among them, the equation from this study showed the best fit for the data. The reason might be not only the equation was derived from the experimental data, but also it included plant coverage parameter in the equation while others did not Plant coverage was proved to be an important parameter in the prediction of the treatment wetland system, and its inclusion in the estimation equation could improve the accuracy. Although existing equations could be used in the wetland design, pilot plant experiment for the anticipated condition and subsequent equation development can provide more reliable equation. It takes time to obtain meaningful data from wetland system. Therefore, timely onset of well organized study is recommended before large scale application of treatment wetland system to either point or nonpoint source pollution abatement.
본 논문에서는 두 영상간의 회전각도를 추정하는 방법들 중에서, 정확도에서 높은 성능을 제공하는 저니키 모멘트의 위상을 이용한 방법들의 회전각도 추정 결과의 정확도를 비교하여 제시하고, 기존의 방법들보다 정확하게 각도를 추정하는 angular radial transform(ART) 계수들의 위상성분을 이용한 회전각도 추정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Revaud가 제안한 저니키 모멘트를 이용한 회전각도 추정 방법[1]을 ART로 확장한 방법이다. ART는 저니키 모멘트에 비해서 회전에 의한 영상의 변화를 보다 효과적으로 서술할 수 있는 기저함수의 생성이 가능하기 때문에 저니키 모멘트보다 두 영상간의 회전각도를 정확히 추정하는 것을 가능하게 한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법이 제곱평균제곱근오차(root mean square error) 대 커버리지(coverage)를 기준으로한 성능비교에서 가장 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 낮은 이항비율에 관한 구간추정을 위해서 어떤 신뢰구간이 바람직한지를 살펴보았다. 실제 적으로 희귀질병, 특정 산업재해율, 그리 고 기생충에 관한 실태조사를 위해서 대규모 표본조사가 실시된다. 표본 규모가 크고, 0 < p ${\leq}$ 0.1인 상황에서 모비율 p의 추정에 바람직한 신뢰구간을 살펴보았다. 위의 조건에서 6가지의 신뢰구간들에 대해 평균포함확률과 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용한 결과 Mid-p 신뢰 구간이 가장 바람직하고 다음으로 AC, score와 Jeffrey 신뢰 구간들이 적절한 것으로 밝혀졌다.
표본추출 비용의 절감을 위해 흔히 사용되는 이중표본추출방법은 대부분의 표본들이 2종류의 오류에 의해 오염이 되어 있어 통계적 분석이 상대적으로 용이하지 않다. 특히, 비율의 추론을 위한 중요한 분석 도구인 구간추정은 현재까지 우도추정량의 정규근사에 의존하는 Wald 방법만이 알려져 있으나 Wald 신뢰구간은 포함확률의 근사성 등에서 많은 문제가 있다는 것이 여러 연구에서 확인되고 있다. 본 연구에서는 이중표본추출에서 Wald 신뢰구간의 문제점을 파악하고 이에 대한 대안으로 Agresti-Coull 유형의 신뢰구간을 제시한다.
표본설계는 대표성 있는 표본추출과 이에 따른 적절한 추정식을 산출해 주어야 한다. 이때 조사결과가 모집단의 대표성을 갖기 위해서는 적절한 가중치가 부여되어야 한다. 일반적으로 표본설계시 제시된 기본가중치는 추출확률에 의해 계산된다. 그러나 조사 후 무응답등과 같은 요인이 발생된 경우 모집단의 대표성을 유지하기 위해 기본가중치의 보정이 필요하다. 본 논문은 조사 후 가중치 보정방법으로 기존에 흔히 사용하고 있는 갈퀴법(Raking)과 현재 BLS에서 적용하고 있는 방법(BLS) 그리고 최근 표본조사의 추정식으로 관심을 끌고 있는 일반화회귀식(GREG)에 의한 방법을 비교하였다. 자료분석은 산업단지공단내의 산업분류별 총 종사자수가 사용되었으며 MSE, Coverage, CV, Large Error(LE), NOn-Centrality(NC) 등의 비교통계량을 이용하여 그 결과를 비교하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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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.
180 different 2D numerical analyses have been carried out to estimate the factor of safety (FOS) for rooted slopes. Four different types of vegetated coverage and a variety of slope geometry considering three types of soil have been evaluated in this study. The highly influenced parameters on the slope's FOS are determined. They have been chosen as the input parameters for developing a new practical relationship to estimate the FOS with an emphasis on the roots effects. The dependency of sliding mode and shape considering the soil and roots-type has been evaluated by using the numerical finite element model. It is observed that the inclination and height of the slope and the coverage type are the most important effective factors in FOS. While the soil strength parameters and its physical properties would be considered as the second major group that affects the FOS. Achieved results from the developed relationship have shown the acceptable estimation for the roots slope. The extracted R square from the proposed relationship considering nonlinear estimation has been achieved up to 0.85. As a further cross check, the achieved R square from a multi-layer neural network has also been observed to be around 0.92. The numerical verification considering different scenarios has been done in the current evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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