Kim, Yangho;Park, Sunmin;Kim, Nam-Soo;Lee, Byung-Kook
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.46
no.2
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pp.96-104
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2013
Objectives: The inherent nature of the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) design requires special analysis by incorporating sample weights, stratification, and clustering not used in ordinary statistical procedures. Methods: This study investigated the proportion of research papers that have used an appropriate statistical methodology out of the research papers analyzing the KNHANES cited in the PubMed online system from 2007 to 2012. We also compared differences in mean and regression estimates between the ordinary statistical data analyses without sampling weight and design-based data analyses using the KNHANES 2008 to 2010. Results: Of the 247 research articles cited in PubMed, only 19.8% of all articles used survey design analysis, compared with 80.2% of articles that used ordinary statistical analysis, treating KNHANES data as if it were collected using a simple random sampling method. Means and standard errors differed between the ordinary statistical data analyses and design-based analyses, and the standard errors in the design-based analyses tended to be larger than those in the ordinary statistical data analyses. Conclusions: Ignoring complex survey design can result in biased estimates and overstated significance levels. Sample weights, stratification, and clustering of the design must be incorporated into analyses to ensure the development of appropriate estimates and standard errors of these estimates.
Input data play an important role in numerical analyses. However, it is difficult to obtain appropriate data for many reasons. In order to overcome those difficulties, an automatic MPBX(Multi-Position Borehole Extensometer) monitoring system is developed. This system can be applied to the analyses of measured data which include evaluation of the stabiliyt, efficiency of construction and the validity of numerical analyses. At first, the MPBX among field measurement tools is considered in this study. Also, 3-dimension finite element analyses are carried out to verify the influence of geological conditions and excavation sequence on the MPBX displacement. The effect of geological conditons on the displacement can be estimated qualitatively qualitavely from the measured data by plotting displacement vs. depth.
Finite element methods have often been used for structural analyses of various mechanical problems. When finite element analyses are utilized to resolve mechanical systems, numerical uncertainties in the initial data such as structural parameters and loading conditions may result in uncertainties in the structural responses. Therefore the initial data have to be as accurate as possible in order to obtain reliable structural analysis results. The typical finite element method may not properly represent discrete systems when using uncertain data, since all input data of material properties and applied loads are defined by nominal values. An interval finite element analysis, which uses the interval arithmetic as introduced by Moore (1966) is proposed as a non-stochastic method in this study and serves a new numerical tool for evaluating the uncertainties of the initial data in structural analyses. According to this method, the element stiffness matrix includes interval terms of the lower and upper bounds of the structural parameters, and interval change functions are devised. Numerical uncertainties in the initial data are described as a tolerance error and tree graphs of uncertain data are constructed by numerical uncertainty combinations of each parameter. The structural responses calculated by all uncertainty cases can be easily estimated so that structural safety can be included in the design. Numerical applications of truss and frame structures demonstrate the efficiency of the present method with respect to numerical analyses of structural uncertainties.
Modelling for failures is important for reliability analysis since failures of products such as automobiles occur as both time and usage progress and the results from the proper analysis of the two-dimensional data can be used for establishing warranty assurance policy. Hence, in this paper general issues which concern modelling failures are discussed, and both one-dimensional approaches and two-dimensional approaches to two-dimensional data are investigated. Finally non-parametric approaches to two-dimensional data are presented as a means of exploratory data analyses.
This study aims at examining the sensitivity of numerical simulations to the resolution of initial and boundary data, and to an application of WRF (Weather Research and Forecasting) 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation). To do this, we ran the WRF model by using GDAS (Global Data Assimilation System) FNL (Final analyses) and the KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) analyses as the WRF's initial and boundary data, and by using an initial field made by assimilating the radar data to the KLAPS analyses. For the sensitivity experiment, we selected a heavy rainfall case of 21 September 2010, where there was localized torrential rain, which was recorded as 259.5 mm precipitation in a day at Seoul. The result of the simulation using the FNL as initial and boundary data (FNL exp) showed that the localized heavy rainfall area was not accurately simulated and that the simulated amount of precipitation was about 4% of the observed accumulated precipitation. That of the simulation using KLAPS analyses as initial and boundary data (KLAPC exp) showed that the localized heavy rainfall area was simulated on the northern area of Seoul-Gyeonggi area, which renders rather difference in location, and that the simulated amount was underestimated as about 6.4% of the precipitation. Finally, that of the simulation using an initial field made by assimilating the radar data to the KLAPS using 3DVAR system (KLAP3D exp) showed that the localized heavy rainfall area was located properly on Seoul-Gyeonggi area, but still the amount itself was underestimated as about 29% of the precipitation. Even though KLAP3D exp still showed an underestimation in the precipitation, it showed the best result among them. Even if it is difficult to generalize the effect of data assimilation by one case, this study showed that the radar data assimilation can somewhat improve the accuracy of the simulated precipitation.
Lunar limb profiles are needed for analyses of lunar occultations and solar eclipses. The lunar limb profile data by C.B. Watts (1963) have been used for such analyses, but it has been found that there are many kinds of errors in the data by Watts, which seriously affected the results obtained from the analyses of the observations. Recently very precise lunar topographic data were obtained by the Japanese lunar explorer Kaguya and NASA's Lunar Reconnaissance Orbiter. I obtained lunar limb profiles for any lunar librations from them. I will show how well the lunar limb profiles fit to observed ones from lunar grazing occultations. By combining the accurate lunar limb profiles with observations of lunar occultations we can detect errors in the Hipparcos stellar reference frame. By analyzing Baily's beads timing observations of past total and annular solar eclipses using the accurate lunar limb profiles we will be able to detect solar diameter variations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.3
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pp.761-774
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2008
Agility is vital to real-time enterprises in comtemporary dynamic business environment. This study aims to investigate the relationships between traditional shipping and port logistics firms' customer agility obtained by adopting Internet business, and their corporate image and customer satisfaction. Using questionnaire data, factor analyses were used to figure out five major agility factors, corporate image factor, and customer satisfaction factor. The agility factors were then used to investigate how they improve the firms' corporate image and customer satisfaction. The results of the regression analyses show that agility factors significantly influence the firms' corporate image and customer satisfaction factors.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2000.04a
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pp.497-500
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2000
This paper describes the procedures to estimate for the design thermal loads on prestressed concrete box girder bridges on th basis of the extreme analysis of the temperature data obtained from long-term thermal analyses. Long-term thermal analyses using the environmental data for three years were conducted, and the extreme distributions of th thermal loads are then determined by the tail-equivalence method, and the thermal loads corresponding to selected return period are calculated. Finally, the results are compared to the specifications suggested in a current design code for thermal loads.
Common-cause failure (CCF) events can significantly impact the availability of safety systems of nuclear power plants. For this reason, the International Common Cause Data Exchange (ICDE) project was initiated by several countries in 1994. Since 1997 it has been operated within the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD)/Nuclear Energy Agency (NEA) framework and has successfully been operated over six consecutive terms (the current term being 2015-2017). The ICDE project allows multiple countries to collaborate and exchange CCF data to enhance the quality of risk analyses, which include CCF modeling. As CCF events are typically rare, most countries do not experience enough CCF events to perform meaningful analyses. Data combined from several countries, however, have yielded sufficient data for more rigorous analyses. The ICDE project has meanwhile published 11 reports on the collection and analysis of CCF events of specific component types (centrifugal pumps, emergency diesel generators, motor operated valves, safety and relief valves, check valves, circuit breakers, level measurement, control rod drive assemblies, and heat exchangers) and two topical reports. This paper presents recent activities and lessons learnt from the data collection and the results of topical analysis on emergency diesel generator CCF impacting entire exposed population.
This study is carried out to propose an empirical equation which can promptly predict the aircraft noise level at a specific point (a receptor) near Jeju international airport by using the information of the flight path data. For this purpose, Analyses of multiple linear regression with the slant distances (SD) calculated from the gate analyses of the flight path data, aircraft noise certification levels with unit of EPNL(effective perceived noise level) and noise levels measured at receptors are performed by SPSS package. From these regression analyses for approach and departure of aircraft, we can propose empirical equations which is statistically significant. The noise levels predicted by these empirical equations are highly correlated the measured data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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