This study introduced a method to evaluate the probability of a specific area to be affected by a drought of a given severity and shows Its potential for investigating agricultural drought characteristics. The method was applied to South Korea as a case study. The proposed procedure included Standardized Precipitation Index(SPI) time series, which were linearly transformed by the Empirical Orthogonal Functions(EOF) method. These EOFs were extended temporally with AutoRegressive Moving Average(ARMA) method and spatially with Kriging method. By performing these simulations, long time series of SPI can be simulated for each designed grid cell in whole area. The probability distribution functions of the area covered by a drought and the drought severity are then derived and combined to produce drought severity-area-frequency(SAF) curves.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.2
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pp.231-242
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2013
Recently, automated software testing methods such as fuzzing have been researched to find software vulnerabilities. The purpose of fuzzing is to disclose software vulnerabilities by providing a software with malformed data. In order to increase the probability of vulnerability discovery by fuzzing, we must solve the test suite reduction problem because the probability depends on the test case quality. In this paper, we propose a new method to solve the test suite reduction problem which is suitable for the long test case such as file. First, we suggested the length of test case as a measure in addition to old measures such as coverage and redundancy. Next we designed a test suite reduction algorithm using the new measure. In the experimental results, the proposed algorithm showed better performance in the size and length reduction ratio of the test suite than previous studies. Finally, results from an empirical study suggested the viability of our proposed measure and algorithm for file fuzzing.
A relevance of supporting business of technology financing for technologically innovative SMEs is strongly required for its continuous expansion and development. This study analyzes empirically whether the selection of recipient firms from technology financing have been performed in accordance with its objectives and purposes. Results show that the probability of receiving technology financing is more likely to increase with higher technology rankings and higher operating income ratio. On the other hand, the probability of obtaining financing might be decreased gradually, as the size of capital and age of the firm are increasing. Results also show that technology rankings and firm's major characteristics are found to affect significantly on the decision-making of technology financing. Several useful comments are suggested to improve the relevance of the technology financing since the correct classification rate, which explains the appropriateness of the model, is not at high level. In addition, technology rankings are not uncorrelated with the amount of financing in regression analysis. These research results will contribute to ensure the appropriateness and credibility of the technology financing decision-making.
Difficulties are encountered when the behavior of complex systems (i.e., fuel failure probability) that have unreliable deterministic models is predicted. For more realistic prediction of the behavior of complex systems with limited observational data, the present study was undertaken to devise an approach of combining predictions from the deterministic model and actual observational data. Predictions by this method of combining are inferred to be of higher reliability than separate predictions made by either model taken independently. A systematic method of hierarchical pattern discovery based on the method developed in the SPEAR was used for systematic search of weighting factors and pattern boundaries for the present method. A sample calculation was performed for prediction of CANDU fuel failures that had occurred due to power ramp during refuelling process. It was demonstrated by this sample calculation that there exists a region of feature space in which fuel failure probability from the PROFIT model nearly agree with that from observational data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.1A
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pp.30-37
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2006
In this paper, we propose a QoS-aware efficient bandwidth re-provisioning scheme in a next generation wireless packet transport network. At the transport network layer, it classifies the traffic of the radio network layer into a real time class and a non-real time class. Using an auto-regressive time-series model and a given packet loss probability, our scheme predicts the needed bandwidth of the non-real time class at every re-provisioning interval. Our scheme increases the system capacity by releasing the unutilized bandwidth of the non-real time traffic class for the real-time traffic class while insuring a controllable upper bound on the packet loss probability of a non-real time traffic class. Through empirical evaluations using the real Internet traffic traces, our scheme is validated that it can increase the bandwidth efficiency while guaranteeing the quality of service requirements of the non-real time traffic class.
In this study, we provide empirical evidence of whether a spatial correlation among mode choices at the TAZ(Traffic Analysis Zone) level exists based on transit smart card data observed in Seoul, Korea. The results show that the areas with a higher probability that passengers choose to take a bus are clustered and that those regions have fewer metro stations than bus stations. We also found that the spatial correlation turned out to be statistically meaningful and provided an opportunity for the potential use of the spatial correlation in modeling mode choices. A reliable spatial interaction would constitute valuable information for transportation agencies in terms of their route planning and scheduling based on the transit smart card data.
The empirical study that used the logit model and the Heckman's selection bias model based upon 'Korea Labor & Income Panel Study' shows that the experience of job training has a positive effect on the probability of employment, as well as on the wage increase. The analysis also sheds light on the effect on employment with wage workers who experienced job training. When the discouraged unemployed are not classified as labor force participants, that is the unemployed, and the industrial dummy variables are excluded, logit estimation shows that training program in the public sector, not in the private sector, significantly increases their employment probability. However when these same workers are classified as the unemployed and the industrial dummies are included, logit estimation shows that public and private training programs has no effect on their employability.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.32
no.2
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pp.31-44
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2016
The purpose of this study is to explore empirically the effects of the residential environments and housing consciousness on the housing tenure choice of newlyweds in the Seoul metropolitan region. Regarding the results of the empirical analysis, firstly, not only the household's attributes and housing characteristics but also the residential environments and housing consciousness were significant factors on housing tenure choice. Secondly, as a household considers worse housing quality and better environmental quality surrounding the housing, the household chose Cheonsei housing more often than owner-occupied housing. On the other hand, as a household reviews only better living condition, the selection probability of monthly rent was higher. Thirdly, as a household regards that the housing investment value was more important, the choice probability of owner-occupied housing was higher than that of other tenure types.
The goal of this paper is to analyze the effects of various firm characteristics on the probability for a firm to receive government’s financial supports for R&D. In the empirical analysis, a Probit model is estimated for the 2008 Korea Innovation Survey data. The main contribution of the paper is to investigate the distribution of R&D supports at the national level, instead of the program level. Especially, it is the first academic effort to evaluate the effects of regional and industrial variables. The results show that: (1) firm size and export increase the probability of receiving government’s R&D support; (2) variables measuring firms’ innovative ability, such as official designation as innovative firm, running R&D institute, number of R&D personnel, also have significantly positive effects; (3) firms in the chemical and automobile industries are more likely to receive R&D supports; and (4) firms in Teakyoung and Bukyoung regions are more likely to receive R&D supports.
This research shows the relationship between the number of trains and the probability of trains with arrival delay and suggests way to estimate the benefits of improved punctuality in a bottleneck section of the Gyeongbu Line. The arrival delays of high-speed and conventional trains were estimated using the train operation data of KORAIL. Linear regression models for the probability of trains with arrival delay by train type are presented in this paper. The probabilities of trains with arrival delay were more affected by the number of conventional trains than by the number of high-speed rail trains. For the empirical analysis, a project for increasing the capacity in the Seoul~Geumcheongu office section was tested. The benefits of the improved punctuality were estimated to be 4.2~4.5 billion Korean won every year. This research has some limitations but it can help evaluate more precisely the feasibility of the project of increasing the capacity in bottleneck sections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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