The TANK model has been widely used in rainfall-runoff modeling due to its simplicity of concept and computation while achieving forecast accuracy. A major barrier to the model application is to determine parameter values for ungauged watersheds, leading to the need of a method for the parameter estimation. The objective of this study was to develop regression equations for estimating the 3th TANK model parameters considering their variations for the ungauged watersheds. Thirty watersheds of dam sites and stream stations were selected for this study. A genetic algorithm was used to optimize TANK model parameters. Watershed characteristics used in this study include land use percent, watershed area, watershed length, and watershed average slope. Generalized equations were derived by correlating to the optimized parameters and the watershed characteristics. The results showed that the TANK model, with the parameters determined by the developed regression equations, performed reasonably with 0.60 to 0.85 of Nash-Sutcliffe efficiency for daily runoff. The developed regression equations for the TANK model can be applied for the runoff simulation particularly for the ungauged watersheds, which is common for upstream of agricultural reservoirs in Korea.
Hajiramezanali, Mohammadehsan;Fouladi, Seyyed Hamed;Ritcey, James A.;Amindavar, Hamidreza
ETRI Journal
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제35권5호
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pp.849-858
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2013
In this paper, we propose a new adaptive single model to track a maneuvering target with abrupt accelerations. We utilize the stochastic differential equation to model acceleration of a maneuvering target with stochastic volatility (SV). We assume the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) process as the model for the tracking procedure of the SV. In the proposed scheme, to track a high maneuvering target, we modify the Kalman filtering by introducing a new GARCH model for estimating SV. The proposed tracking algorithm operates in both the non-maneuvering and maneuvering modes, and, unlike the traditional decision-based model, the maneuver detection procedure is eliminated. Furthermore, we stress that the improved performance using the GARCH acceleration model is due to properties inherent in GARCH modeling itself that comply with maneuvering target trajectory. Moreover, the computational complexity of this model is more efficient than that of traditional methods. Finally, the effectiveness and capabilities of our proposed strategy are demonstrated and validated through Monte Carlo simulation studies.
Background: The purpose of this study is to analyze the effects of differential coinsurance policy on prescription drug coverage of outpatients by types of medical institutions. Methods: In this study, we used a sample cohort database of the National Health Insurance Service and frequency analysis and marginal logistic regression model using generalized estimating equation were used for statistical analysis. Results: The summary on the major research is followed. First, about 16% of patients who used only tertiary or general hospital due to 52 ambulatory care sensitive conditions before policy implementation moved to hospitals and clinics. However, about 57% of them still use tertiary or general hospital. Second, the factors influencing the utilization of hospitals and clinics after the implementation of the policy were gender, age, and income level. As a result, the policy is effective to reduce the medical use of outpatient mental patients in tertiary or general hospital, but the effect is not significant. Conclusion: Therefore, in order to achieve the purpose of the policy for establishing the health care delivery system, it is necessary to adjust the co-payment so as to feel the burden on the co-payment when the outpatient for 52 ambulatory care sensitive conditions is used at the tertiary or general hospital.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권3호
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pp.321-328
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2018
In clinical trials with repeated measurements, the time-averaged difference (TAD) may provide a more powerful evaluation of treatment efficacy than the rate of changes over time when the treatment effect has rapid onset and repeated measurements continue across an extended period after a maximum effect is achieved (Overall and Doyle, Controlled Clinical Trials, 15, 100-123, 1994). The sample size formula has been investigated by many researchers for the evaluation of TAD in two treatment groups. For the evaluation of TAD in multi-arm trials, Zhang and Ahn (Computational Statistics & Data Analysis, 58, 283-291, 2013) and Lou et al. (Communications in Statistics-Theory and Methods, 46, 11204-11213, 2017b) developed the sample size formulas for continuous outcomes and count outcomes, respectively. In this paper, we derive a sample size formula to evaluate the TAD of the repeated binary outcomes in multi-arm trials using the generalized estimating equation approach. This proposed sample size formula accounts for various correlation structures and missing patterns (including a mixture of independent missing and monotone missing patterns) that are frequently encountered by practitioners in clinical trials. We conduct simulation studies to assess the performance of the proposed sample size formula under a wide range of design parameters. The results show that the empirical powers and the empirical Type I errors are close to nominal levels. We illustrate our proposed method using a clinical trial example.
System identification and controller formulation are essential in dynamic process control. In system identification, data for system identification are obtained, and then they are analyzed so that the system model of the process is built, identified, and diagnosed. In controller formulation, the control equation is derived based on the result of the system identification. There has been much theoretical research on system identification and controller formulation. These theories are very useful when they are appropriately applied. To our regret, however, these theories are not always effectively applied in practice because the engineers and the operators who manage the process often do not have the necessary understanding of required time series analysis methods. On the other hand, because of widespread use of statistical packages, system identification such as estimating ARMA models can be done with little understanding of time series analysis methods. Therefore, it might be said that the most theoretically difficult part in practice is the controller formulation. In this paper, lists of control equations are proposed as a useful tool for practitioners to use. The tool supports bridging the gap between theory and practice in dynamic process control. Also, for some models, the generalized control equations are obtained.
Purpose: The purpose of this study was to estimate the effects of an infection control program on the Clonorchis sinensis (CS) infection ratio, CS-related knowledge and health behavior of people living near the Geum River. Method: A one-group pretest-posttest design was used with 102 participants. For 12 months the participants were provided with promotion announcements, health education, counseling, and medication. Outcome variables measured were the CS infection ratio by stool examination, CS-related knowledge and health behavior from self-report questionnaires. The pre intervention data were collected from January to February 2008 and the post intervention data during the same period in 2009. Collected data were analyzed using descriptive statistics, generalized estimating equation analysis, and paired t-test with SPSS for Windows version 15.0. Results: In the pre test 21 of the 102 participants showed infection with CS for the first time. In the post test 9 were newly infected with CS, and one was re-infected. The CS-related knowledge was significantly improved after the infection control program (p<0.05). The CS-related health behaviors did not improve. Conclusion: These results showed that an infection control program is effective in decreasing CS infection ratio and improving CS-related knowledge of people living near the river.
Objectives: This study was to analyz the effects of comparative evaluation of the effects of oil pulling on periodontal indices. Methods: A total subjects were 38; control group (19 subjects) and experimental group (19 subjects). In the experimental group, coconut oil was provided and rinsed the mouth for about 10 minutes once a day. We evaluated possession rate of pocket depth (≥4 mm), possession rate of bleeding on exploring and possession rate of gingival recession (≥1 mm). Results: The possession rate of pocket depth (≥4 mm), bleeding on exploring and gingival recession (≥1 mm) significant difference in interaction between the group and measurement time. Conclusions: The findings of this study indicate that dental hygiene process and oil pulling specialists in care of periodontal diseases were effective mediation.
Background: This study aimed to identify work-related risk factors, including long working hours and night/shift work, for unmet health care need using data of a representative panel of Korean adults. Methods: Associations between work-related factors and unmet health care need were analyzed using data of 3,440 participants (10,320 observations) from the 2011-2013 Korean Health Panel Study. A generalized estimating equation was used for the analysis of repeated measures. Results: The prevalence of unmet health care was 16.6%. After adjusting sex, age, socioeconomic status, work characteristics, and working more than 60 hours per week (odds ratio [OR]: 1.43, 95% confidence interval [CI]: 1.23-1.65) or 50-59 hours per week (OR: 1.26, 95% CI: 1.08-1.46) instead of 40-49 hours per week and night/shift work (OR: 1.27, 95% CI: 1.06-1.51) were associated with unmet health care need. Conclusion: Long working hours and night/shift work are risk factors for unmet health care need among the Korean working population.
Background: To investigate the association between regular physical exercise and falling experience for 2 years and fear of falling (FOF) in Korean middle-aged and elderly population. Methods: Data from the Korean Longitudinal Study on Aging was used and 3,871 participants who exercised regularly were included at 2006 and follow-up until 2018. An analysis was performed to investigate the association between exercise (exercise time per week and duration) and falls (experience over past 2 years and FOF) using the generalized estimating equation model. Results: Compared to those who exercised more than 5 hours a week (reference group), those who exercised less than 3 hours were more likely to experience falls and FOF (odds ratio [OR], 1.334; 95% confidence interval [CI], 1.059-1.682; OR, 1.218; 95% CI, 1.119-1.326, respectively). Compared to the group who exercised for more than 5 years, those who exercised for less than 1 year were more likely to experience FOF (OR, 1.310; 95% CI, 1.162-1.478). Conclusion: This study showed that there was a negative relationship between physical exercise time and falling experience and FOF in Korean 45 years or more community-dwelling adults. Based on these results, physical activity can be expected to have a positive effect on fall prevention, which implies the need for policy and research on long-term physical activity programs.
Background: Social support contributes directly and indirectly to maintaining physical, mental, and social well-being. The aim of the study was to identify the impact of social support on self-rated health among Korean industrial accident workers. Methods: This study used data from the panel study of workers' compensation insurance (PSWCI). The final subjects were 2,759 workers who responded to a 2018 to 2020 PSWCI. Social support was defined as social contact with friends, neighbors, family, and social participation activities like religious activity, social activity, and club activity. Multivariate logistic regression analysis was performed to investigate causal relationships between social support and self-rated health using a generalized estimating equation model. Results: Proportion of workers' good self-rated health steadily increased (2018: n=1,447, 63.2%; 2019: n=1,542, 66.2%; 2020: n=1,653, 67.3%). Higher levels of social contacts with friend (worse: reference; same: β=0.442) and higher levels of social activity (yes: reference; no: β=-0.173) were especially associated with good self-rated health. Conclusion: This study confirmed social support positively influenced self-rated health among the self-rated health of industrial injured workers. The results of this study suggested that recovery policies that the government served should include programs enhancing social support for improving health among industrial injured workers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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