Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.3
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pp.291-309
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2023
Longitudinal count data has been widely collected in biomedical research, public health, and clinical trials. These repeated measurements over time on the same subjects need to account for an appropriate dependency. The Poisson regression model is the first choice to model the expected count of interest, however, this may not be an appropriate when data exhibit over-dispersion or under-dispersion. Recently, Conway-Maxwell-Poisson (CMP) distribution is popularly used as the distribution offers a flexibility to capture a wide range of dispersion in the data. In this article, we propose a Bayesian CMP regression model to accommodate over and under-dispersion in modeling longitudinal count data. Specifically, we develop a regression model with random intercept and slope to capture subject heterogeneity and estimate covariate effects to be different across subjects. We implement a Bayesian computation via Hamiltonian MCMC (HMCMC) algorithm for posterior sampling. We then compute Bayesian model assessment measures for model comparison. Simulation studies are conducted to assess the accuracy and effectiveness of our methodology. The usefulness of the proposed methodology is demonstrated by a well-known example of epilepsy data.
The numerical simulations of flow and pollutant particle dispersion are described for two-dimensional bell shaped hills with various aspect ratios. The Reynolds-averaged incompressible Navier-Stokes equations with low Reynolds number $\kappa$-$\varepsilon$ turbulent model are used to simulate the flowfield. The gradient diffusion equation is used to solve the pollutant dispersion field. The code was validated by comparison of velocity, turbulent kinetic energy, Reynolds shear stress, speed-up ratio, and ground level concentration with experimental and numerical data. Good agreement has been achieved and it has been found that the pollutant dispersion pattern and ground level concentration have been strongly influenced by the hill shape and aspect ratio, as well as the location and height of the source.
Properties of polymer based nanocomposites depend on dispersion state of embedded fillers. In order to examine the effect of dispersion state on rheological properties, a new bi-mode FENE dumbbell model was proposed. The FENE dumbbell model includes two separate ensemble sets of dumbbells with different friction coefficients, which simulate behavior of well dispersed and aggregated carbon nanotubes (CNTs). A new parameter indicating dispersion state of the CNT was proposed to account for degree of dispersion quantitatively as well as qualitatively. Rheological material functions in elongational, steady shear, and oscillatory shear flows were obtained numerically. The CNT/epoxy nanocomposites with different dispersion state were prepared depending on whether a solvent is used for the dispersion of CNTs or not. Dispersion state of the CNT in the epoxy nanocomposites was morphologically characterized by the field emission scanning electronic microscope and the transmission electron microscope images. It was found that the numerical prediction was in a good agreement with experimental results especially for steady state shear flow.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.18
no.E4
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pp.215-221
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2002
The real-time modeling system, named AirWatch System, has been developed to evaluate the environmental impact from a large source. It consists of stack TMS (TeleMetering System) that measures the emission data from the source, AWS (Automatic Weather Station) that monitors the weather data and computer system with the dispersion modeling software. The modeling theories used in the system are Gaussian plume and puff models. The Gaussian plume model is used for the dispersion in the simple terrain with a point meteorological data while the puff model is for the dispersion in complex terrain with three dimensional wind fields. The AirWatch System predicts the impact of the emitted pollutants from the large source on the near-by environment on the real -time base and the alarm is issued to control the emission rate if the calculated concentrations exceed the modeling significance level.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.17
no.1
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pp.75-82
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2004
With an aim at eliminating the numerical dispersion error arising from the numerical simulation of stress wave propagation, numerical dispersion characteristics of the wave equation based one-dimensional finite element model are analyzed and some dispersion control scheme are proposed in this paper The dispersion analyses are carried out for two types of mass matrix, namely the consistent and the lumped mass matrices. Based on the finding of the analyses, dispersion correction techniques are developed for both the implicit and explicit schemes. For the implicit scheme, either the weighting factor for the spatial derivatives of each time level or the lumping coefficient for mass matrix is adjusted to minimize the numerical dispersion. In the case of the explicit scheme an artificial dispersion term is introduced in the governing equation. The validity of the dispersion correction techniques proposed in this study is demonstrated by comparing the numerical solutions obtained using the Present techniques with the analytical ones.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.19
no.6
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pp.789-803
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2003
The purpose of this study is to compare the usefulness between Gaussian dispersion model and receptor model with the experimental result of the dispersion tracing of the particulate pollutants from Taean coal-fired power plants. For this purpose, the component analysis of the collected PM 10 samples was performed. In order to trace the pollution sources, factor analysis was done with the result of the component analysis. As a result of the correlativity analysis of the fifteen power plants' profiles offered by US EPA, the correlativity of No.11202 source profile showed highest rate up to 84.5%. Thus it was adopted as proper one and the contribution rate by each pollution source was calculated by Chemical Mass Balance (CMB)-8 model. The contribution rate, which was the effect rate of the power plants on each measuring point, were calculated with a range of 24∼52% and the standard error was below 0.9 $\mu\textrm{g}$/㎥. This indicates the selection of the source profile was appropriate. Also, the concentrations of each point were calculated by the ISCST3 which is suggested by US EPA as one of the regulatory Gaussian dispersion model. The calculation result showed that the predicted concentration was 50∼58 $\mu\textrm{g}$/㎥, comparing with the measured result of 9∼65 $\mu\textrm{g}$/㎥. It was found that the concentration calculated by ISCST3 was underpredicted. It was thought that the receptor model was more favorable than the Gaussian dispersion model in estimating the effect of the particulate matter on a certain receptive point.
This study deals with the development and improvement of a particle dispersion model for quick response to water pollutant accidents. The developed model is based on the shear dispersion theory where vertical mixing is done by step by step mixing by vertical and molecular diffusion algorithm. For the quick response to chemical accidents, an algorithm for multi-core modeling for the particle dispersion model is applied. After the application of multi-core operation using OpenMP directives to the model, the relation for the calculation time and particle size were determined along with the number of cores used for parallel programming to determine the model time for chemical accident responses. The results showed the adequate conditions for the modeling of chemical accidents for quick response and to increase the applicability of the model.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2002.04a
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pp.279-280
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2002
본 연구에서는 라그랑지안 확산모델(LDM; Lagrangian dispersion model)을 이용하여 평지 및 언덕지형에서의 연기확산을 수치모사하였다. 수치예측의 검증을 위하여 평지지형의 경우는 풍동실험 결과와 비교하고 언덕지형의 경우는 오일러리안 확산모델(EDM; Eulerian dispersion model)의 모사결과와 비교함으로써 언덕지형에서 오염물질의 확산특성을 연구하였다. (중략)
Carroll and Ruppert(1988) analyzed the esterase assay data with regression model based on quasi-likelihood. Jung and Lee(1997) introduced a goodness-of-fit test for testing the adequacy of the quasi-likelihood and claimed that there is no gross inadequacy with the model because their test was not rejected. However, Lee and Xelder(199S)'s residual plots revealed that the model did not sufficiently reflect the increase of the variance with that of the mean. In this paper, we re-analyze the esterase assay data with the joint modelling of mean and dispersion in Lee and l\elder(1998) and evaluate the validity of the fitted model by applying the residual plots. And it is illustrated that Lee and Nelder(199S)'s restricted likelihood is more efficient in goodness-of-fit test for the dispersion model.
The effects of an apartment complex on flow and pollutant dispersion in an urban area are numerically investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model. The CFD model is based on the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and includes the renormalization group k-${\varepsilon}$ turbulence model. The geographic information system (GIS) data is used as an input data of the CFD model. Eight numerical simulations are carried out for different inflow directions and, for each inflow direction, the effects of an apartment complex are investigated, comparing the characteristics of flow and dispersion before and after construction of the apartment complex in detail. The observation data of automatic weather system (AWS) is analyzed. The windrose analysis shows that the wind speed and direction after the construction of the complex are quite different from those before the construction. The construction of the apartment complex resulted in the decrease in wind speed at the downwind region. It is also shown that the wind speed increased partially inside the apartment complex due to the channeling effect to satisfy the mass continuity. On the whole, the wind speed decreased at the downwind region due to the drag effect by the apartment complex. As a result, the passive pollutant concentration increased (decreased) near the downwind region of (within) the apartment complex compared with that before the construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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