This study is to assess the applicability of the Extreme Forecast Index (EFI) algorithm of the ECMWF seasonal forecast system to the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), operational seasonal forecast system of the Korea Meteorological Administration (KMA). The EFI is based on the difference between Cumulative Distribution Function (CDF) curves of the model's climate data and the current ensemble forecast distribution, which is essential to diagnose the predictability in the extreme cases. To investigate its applicability, the experiment was conducted during the heat-wave cases (the year of 1994 and 2003) and compared GloSea5 hindcast data based EFI with anomaly data of ERA-Interim. The data also used to determine quantitative estimates of Probability Of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), and spatial pattern correlation. The results showed that the area of ERA-Interim indicating above 4-degree temperature corresponded to the area of EFI 0.8 and above. POD showed high ratio (0.7 and 0.9, respectively), when ERA-Interim anomaly data were the highest (on Jul. 11, 1994 (> $5^{\circ}C$) and Aug. 8, 2003 (> $7^{\circ}C$), respectively). The spatial pattern showed a high correlation in the range of 0.5~0.9. However, the correlation decreased as the lead time increased. Furthermore, the case of Korea heat wave in 2018 was conducted using GloSea5 forecast data to validate EFI showed successful prediction for two to three weeks lead time. As a result, the EFI forecasts can be used to predict the probability that an extreme weather event of interest might occur. Overall, we expected these results to be available for extreme weather forecasting.
This paper compares the fatigue behaviors of concretes subjected to flexural and split-tensional loadings, and proposes the fatigue reliability models based on experimental results and reliability analysis. The fatigue tests were performed for the specimens of $150 mm{\times}75 mm$ split tensional cylinders and $150 mm{\times}150 mm{\times}550 mm$ flexural beams under constant loadings at three levels (70, 80 and $90\%$) with 0.1 stress ratio, 20 Hz loading speed and sine wave. The reliability analysis on fatigue data was based on Weibull distribution of two-parameters. From fatigue test results, two criteria were proposed to reject the experimental fatigue data because of statistical variation of concrete fatigue data. Two parameters ($\alpha$and u) of Weibull distribution were obtained using graphical method, moment method and maximum likelihood method. The probability density function(P.D.F) and cumulative distribution function(C.D.F) of the Weibull distribution for fatigue life of pavement concrete were derived for various stress levels using parameters, $\alpha$ and u. The goodness-of-fit test by Kolmogorov-Smirnov test was acceptable at $5\%$ level of significance. Based on reliability analysis, a fatigue model for pavement concrete was proposed and compared from existing models.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.8
no.2
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pp.123-133
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2010
A statistical evaluation methodology was developed to determine the compliance of candidate waste stream with clearance criteria based upon distribution of radionuclide in a waste stream at a certain confidence level. For the cases where any information on the radionuclide distribution is not available, the relation between arithmetic mean of radioactivity concentration and its acceptable maximum standard deviation was demonstrated by applying widely-known Markov Inequality and One-side Chebyshev Inequality. The relations between arithmetic mean and its acceptable maximum standard deviation were newly derived for normally or lognormally distributed radionuclide in a waste stream, using probability density function, cumulative density function, and other statistical relations. The evaluation methodology was tested for a representative case at 95% of confidence level and 100 Bq/g of clearance level of radioactivity concentration, and then the acceptable range of standard deviation at a given arithmetic mean was quantitatively shown and compared, by varying the type of radionuclide distribution. Furthermore, it was statistically demonstrated that the allowable range of clearance can be expanded, even at the same confidence level, if information on the radionuclide distribution is available.
Purpose: This prospective study was conducted to reveal the haematological index change by low level radiation exposure in radiological environment our hospital workers. Materials and Method: We gathered the cumulative dose by Thermoluminenscent Dosimeters (TLD) over 9-yr period and examined hematological index counts change (RBC, Hb, Platelet, WBC, Monocyte, Lymphocyte, Neutrophilic, Basophilic, Eosinophilic) both occupational workers and controls. Of a total 370 occupational workers and 335 controls were compared. Results: This analysis has led to the following general observations 1) The average cumulative dose in male and female were $9.65{\pm}15.2\;mSv$, $4.82{\pm}5.55\;mSv$ respectively. 2) In both male and female, there were very low relationship between occupation period and cumulative dose (r< ${\pm}0.25$). 3) Occupation period was more increased, in male, WBC counts decreased and increased workers, RBC counts decreased workers were more than controls group (p<0.05). In female, WBC counts decreased and increased workers and W-eosino counts decreased workers were more than controls group (p<0.01). 4) Cumulative dose was more increased, in male, W-Lympho counts decreased workers and Platelet counts deceased workers were more than controls group (p<0.05). In female, W-lympho counts decreased workers and RBC counts decreased workers were more than controls group (p<0.05). Conclusions: We can find some kinds of blood index abnormal distribution in occupational radiation workers by comparing with controls. Occupational workers cannot avoid radiation exposure, in spite of the control it. Actually low level radiation adverse effect occurred not dose but probability. So workers must always try to reduce exposure by ourselves, furthermore as long as possible the government should provide rapidly that national system on radiation control for worker's health.
The quantile mapping is utilized to reproduce reliable GCM(Global Climate Model) data by correct systematic biases included in the original data set. This scheme, in general, projects the Cumulative Distribution Function (CDF) of the underlying data set into the target CDF assuming that parameters of target distribution function is stationary. Therefore, the application of stationary quantile mapping for nonstationary long-term time series data of future precipitation scenario computed by GCM can show biased projection. In this research the Nonstationary Quantile Mapping (NSQM) scheme was suggested for bias correction of nonstationary long-term time series data. The proposed scheme uses the statistical parameters with nonstationary long-term trends. The Gamma distribution was assumed for the object and target probability distribution. As the climate change scenario, the 20C3M(baseline scenario) and SRES A2 scenario (projection scenario) of CGCM3.1/T63 model from CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis) were utilized. The precipitation data were collected from 10 rain gauge stations in the Han-river basin. In order to consider seasonal characteristics, the study was performed separately for the flood (June~October) and nonflood (November~May) seasons. The periods for baseline and projection scenario were set as 1973~2000 and 2011~2100, respectively. This study evaluated the performance of NSQM by experimenting various ways of setting parameters of target distribution. The projection scenarios were shown for 3 different periods of FF scenario (Foreseeable Future Scenario, 2011~2040 yr), MF scenario (Mid-term Future Scenario, 2041~2070 yr), LF scenario (Long-term Future Scenario, 2071~2100 yr). The trend test for the annual precipitation projection using NSQM shows 330.1 mm (25.2%), 564.5 mm (43.1%), and 634.3 mm (48.5%) increase for FF, MF, and LF scenarios, respectively. The application of stationary scheme shows overestimated projection for FF scenario and underestimated projection for LF scenario. This problem could be improved by applying nonstationary quantile mapping.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.19
no.6
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pp.647-656
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2008
In this paper, we present interference power distribution results when radio frequency identification(RFID) and ubiquitous sensor network(USN) systems share the $908.5{\sim}914MHz$ frequency bands. Average interference powers are obtained by simulation and statistical analysis, respectively. Simulation results are then verified by statistical analysis. According to the number of interferers and the diameter of the protection area, the cumulative density functions(CDFs) of interference power are simulated under the various conditions. From the simulation results, the probability that both USN and RFID systems meet the required maximal interference power levels is 95 % on condition that there are 1 low revered RFID reader and several USN nodes and that the minimum distance between a RFID reader and an USN node is greater than 1 m. Our results can be used as an basic research for coexistence analysis of RFID and USN systems in the $908.5{\sim}914MHz$ frequency bands.
Most classification accuracy measures for optimal threshold are divided into two types: one is expressed with cumulative distribution functions and probability density functions, the other is based on ROC curve and AUC. Unal (2017) proposed the index of union (IU) as an accuracy measure that considers two types to get them. In this study, ten kinds of accuracy measures (including IU) are divided into six categories, and the advantages of the IU are studied by comparing the measures belonging to each category. The optimal thresholds of these measures are obtained by setting various normal mixture distributions; subsequently, the first and second type of errors as well as the error sums corresponding to each threshold are calculated. The properties and characteristics of the IU statistic are explored by comparing the discriminative power of other accuracy measures based on error values.The values of the first type error and error sum of IU statistic converge to those of the best accuracy measures of the second category as the mean difference between the two distributions increases. Therefore, IU could be an accuracy measure to evaluate the discriminant power of a model.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.38
no.4
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pp.1-10
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2001
The 3-step cell search has been considered for fast acquisition of the scrambling code unique to a cell in the W -CDMA system. In this paper, the performance of the cell search scheme is analyzed in Rayleigh fading channels. And the system parameters for cell search scheme and the design parameters for the receivers are examined. The probabilities of detection, miss and false alarm for each step are derived in closed forms based on the statistics of CDMA noncoherent demodulator output. Through the analysis, the effect of threshold setting and post detection integration for each step is investigated, and the optimal values of the power allocation for the synchronization channels are also considered. The number of post-detection integrations for each step is a design parameter for the receiver, and the optimum values may depend on not only the power allocation for each channel related to the cell search, but the false alarm penalty time. It is shown that optimal values could be determined through the analysis. Also, the cumulative probability distribution of the average cell search time is obtained.
Oh Seokhoon;Chung Seung-Hwan;Kwon Byung-Doo;Lee Heuisoon;Jung Ho Jun;Lee Duk Kee
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.5
no.4
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pp.262-271
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2002
This study presents a practical procedure for the Bayesian inversion of geophysical data. We have applied geostatistical techniques for the acquisition of prior model information, then the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method was adopted to infer the characteristics of the marginal distributions of model parameters. For the Bayesian inversion of dipole-dipole array resistivity data, we have used the indicator kriging and simulation techniques to generate cumulative density functions from Schlumberger array resistivity data and well logging data, and obtained prior information by cokriging and simulations from covariogram models. The indicator approach makes it possible to incorporate non-parametric information into the probabilistic density function. We have also adopted the MCMC approach, based on Gibbs sampling, to examine the characteristics of a posteriori probability density function and the marginal distribution of each parameter.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.2
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pp.128-137
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2018
In this paper, we propose a novel class separability measure for radar signals. To reduce the sensitivity of the relative aspect angle between a target and radar, to evaluate the discriminatory power of radar signals, the proposed method first calculates the correlation coefficients between two radar cross sections (RCSs) or linearly shifts one-dimensional (1D) radar signals (i.e., high-resolution range profiles (HRRPs)), or rotates two 2D radar signals (i.e., inverse synthetic aperture radar (ISAR) images). Then, it uses the maximum correlation coefficient when two radar signals are best aligned. Next, the proposed method obtains new correlation-based discriminant matrices (CDM) using maximum correlation coefficients. Finally, the cumulative distribution function (CDF) in the CDM and the value corresponding to the specific probability in the CDF are obtained, and this value represents the discriminatory power of the radar signal. Experimental results show that the proposed method can accurately measure the target separability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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