Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.2
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pp.131-157
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2018
We propose a robust event date model to estimate the date of a target event by a combination of individual dates obtained from archaeological artifacts assumed to be contemporaneous. These dates are affected by errors of different types: laboratory and calibration curve errors, irreducible errors related to contaminations, and taphonomic disturbances, hence the possible presence of outliers. Modeling based on a hierarchical Bayesian statistical approach provides a simple way to automatically penalize outlying data without having to remove them from the dataset. Prior information on individual irreducible errors is introduced using a uniform shrinkage density with minimal assumptions about Bayesian parameters. We show that the event date model is more robust than models implemented in BCal or OxCal, although it generally yields less precise credibility intervals. The model is extended in the case of stratigraphic sequences that involve several events with temporal order constraints (relative dating), or with duration, hiatus constraints. Calculations are based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) numerical techniques and can be performed using ChronoModel software which is freeware, open source and cross-platform. Features of the software are presented in Vibet et al. (ChronoModel v1.5 user's manual, 2016). We finally compare our prior on event dates implemented in the ChronoModel with the prior in BCal and OxCal which involves supplementary parameters defined as boundaries to phases or sequences.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.13-19
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2016
The growth of mobile devices in Internet of Things (IoT) leads to a number of remote and controlling system related IoT applications. For instance, home automation controlling system uses client system such web apps on smartphone or web service to access the home server by sending control commands. The home server receives the command, then controls for instance the light system. The web service gateway responsible for handling clients' requests attests an internet latency when an increasing number of end users requests submit toward it. Therefore, this web service gateway fails to detect several commands, slows down predefined actions which should be performed without human intervention. In this paper, we investigate the performance of a web server-side platgorm based event-driven, non-blocking approach called Node.js against traditional thread-based server side approach to handle a large number of client requests simultaneously for remote and controlling system in IoT remote monitoring applications. The Node.JS is 40% faster than the traditional web server side features thread-based approach. The use of Node.js server-side handles a large number of clients' requests, then therefore, reduces delay in performing predefined actions automatically in IoT environment.
A combined safety approach, which uses a best-estimate computer code and adopts conservative assumptions for safety systems availability, is developed and applied to the safety margin evaluation for the Loss of Condenser Vacuum (LOCV) of the 1000 MWe Korean Nuclear Power Plant. The Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety-KINS standard (MARS-KS) code is selected as a best-estimate code and the PAPIRUS program is used to obtain different initial operational conditions through random sampling of control variables. During an LOCV event, fuel integrity is not threatened by the increase in Departure from Nuclear Boiling Ratio (DNBR). However, the high pressure in the primary coolant system and the secondary system might affect the system integrity. Thus, the peak pressure becomes a major safety concern. Transient analyses are performed for 124 cases of different initial conditions and the most conservative case, which results in the highest system pressure is selected. It is found the suggested methodology gives similar peak pressures when compared to those predicted from existing methodologies. The proposed approach is expected to minimize the time and efforts required to identify the conservative plant conditions in the existing conservative safety methodologies.
A single fire event within a fire area can cause multiple initiating events considered in internal events probabilistic safety assessment (PSA). For an example, a fire event in turbine building fire area can cause a loss of the main feed-water and loss of off-site power initiating events. This fire initiating event could result in special plant responses beyond the scope of the internal events PSA model. One approach to address a fire initiating event is to develop a specific fire event tree. However, the development of a specific fire event tree is difficult since the number of fire event trees may be several hundreds or more. Thus, internal fire events PSA model has been generally constructed by modifications of the pre-developed internal events PSA model. New accident sequence logics not covered in the internal events PSA model are separately developed to incorporate them into the fire PSA model. Recently, many fire PSA models have fire induced initiating event fault trees not shown in an internal event PSA model. Up to now, there has been no analytical comparative study on the constructions of fire events PSA model using internal events PSA model with and without fault trees of initiating events. In this study, the changing process of internal events PSA model to fire events PSA model is analytically presented and discussed.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1997.10a
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pp.24-31
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1997
Recently, in Korea, demand for establishment of systematic risk assessment techniques for construction projects has increased, especially after the large construction failures occurred during construction such as New Haengju Bridge construction projects, subway construction projects, gas explosion accidents etc. Most of existing risk analysis modeling techniques such as Event Tree Analysis and Fault Tree Analysis may not be available for realistic risk assessment of construction projects because it is very complex and difficult to estimate occurrence frequency and failure probability precisely due to a lack of data related to the various risks inherent in construction projects like natural disasters, financial and economic risks, political risks, environmental risks as well as design and construction-related risks. Therefor the main objective of this paper is to suggest systematic probabilistic risk assessment model and demonstrate an approach for probabilistic risk assessment using advanced Event Tree Analysis introducing Fuzzy set theory concepts. It may be stated that the Fuzzy Event Tree AnaIysis may be very usefu1 for the systematic and rational risk assessment for real constructions problems because the approach is able to effectively deal with all the related construction risks in terms of the linguistic variables that incorporate systematically expert's experiences and subjective judgement.
Park, Younwon;Kim, Hyungjin;Lim, Jihan;Choi, Seongsoo
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.14
no.2
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pp.49-58
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2018
The regulatory periodic inspection program (PSI) conducted at every overhaul period is the most important process for confirming the safety of nuclear power plants. The PSI for operating nuclear power plants in Korea mainly consist of component level performance check that had been developed based on deterministic approach putting the same degree of importance to all the inspection items. This inspection methodology is likely to be effective for preoperational inspection. However, once the plant is put into service, the PSI must be focused on whether to minimize the risk of accident using defense-in-depth concept and risk insight. The incorporation of defense-in-depth concept and risk insight into the deterministic based safety inspection has not been well studied so far. In this study, two track approaches are proposed to make sure that core damage be avoided: one is to secure success path and the other to block the failure path in a specific event tree of PSA. The investigation shows how to select safety important components and how to set up inspection group to ensure that core damage would not occur for a given initiating event, which results in strengthening defense-in-depth level 3.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.59-66
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2023
The Golden Cross is commonly seen as a buy signal in financial markets, but its reliability for predicting stock price movements is limited due to market volatility. This paper introduces a time-invariant approach that considers the Golden Cross as a singular event. Utilizing LSTM neural networks, we forecast significant stock price changes following a Golden Cross occurrence. By comparing our approach with traditional time series analysis and using a confusion matrix for classification, we demonstrate its effectiveness in predicting post-event stock price trends. To conclude, this study proposes a model with a precision of 83%. By utilizing the model, investors can alleviate potential losses, rather than making buy decisions under all circumstances following a Golden Cross event.
Discrete event modeling is finding ever more application to anlysis and design of complex manufacturing, communication, computer systems, etc. This paper shows how packet network systems may be advantageously represented as DEVS (Discrete Event System Specification) models by employing System Entity structure / Model base (SES/MB) framework developed by Zeigler. DEVS models and network structure representations support a strong basis for performance analysis of packet network systems. This approach is illustated in a typical packet network example with several routing strategies.
This paper is concerned with semiparametric Bayesian analysis of the proportional intensity regression model of the Poisson process for multiple event time data. A nonparametric prior distribution is put on the baseline cumulative intensity function and a usual parametric prior distribution is given to the regression parameter. Also we allow heterogeneity among the intensity processes in different subjects by using unobserved random frailty components. Gibbs sampling approach with the Metropolis-Hastings algorithm is used to explore the posterior distributions. Finally, the results are applied to a real data set.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.10a
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pp.118-118
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1993
We consider a discrete event dynamic system called periodic job shop, where an identical mixture of items called minimal part set(MPS) is repetitively produced in the same processing order and the primary performance measure is the cycle time. The precedence relationships among events(starts of operations) are represented by a directed graph with rocurront otructure. When each operation starts as soon as all its preceding operations complete(called earliest starting), the occurrences of events are modeled in a linear system using a special algebra called minimax algebra. By investigating the eigenvalues and the eigenvectors, we develop conditions on the directed graph for which a stable steady state or a finite eigenvector exists. We demonstrate that each finite eigenvector, characterized as a finite linear combination of a class of eigenvalue, is the minimum among all the feasible schedules and an identical schedule pattern repeats every MPS. We develop an efficient algorithm to find a schedule among such schedules that minimizes a secondary performance measure related to work-in-process inventory. As a by-product of the linear system approach, we also propose a way of characterizing stable steady states of a class of discrete event dynamic systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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