In this study, frequency analysis using drought index had implemented for the derivation of drought severity-duration-frequency (SDF) curves to enable quantitative evaluations of past historical droughts having been occurred in Korean Peninsular. Seoul, Daejeon, Daegu, Gwangju, and Busan weather stations were selected and precipitation data during 1974~2010 (37 years) was used for the calculation of Standardized Precipitation Index (SPI) and frequency analysis. Based on the results of goodness of fit test on the probability distribution, Generalized Extreme Value (GEV) was selected as most suitable probability distribution for the drought frequency analysis using SPI. This study can suggest return periods for historical major drought events by using newrly derived SDF curves for each stations. In case of 1994~1995 droughts which had focused on southern part of Korea. SDF curves of Gwangju weather station showed 50~100 years of return period and Busan station showed 100~200 years of return period. Besides, in case of 1988~1989 droughts, SDF of Seoul weather station were appeared as having return periods of 300 years.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate and compare the predictive ability of three mortality scoring systems; Acute Physiology and Chronic Health Evaluation(APACHE) III, Simplified Acute Physiology Score(SAPS) II, and Mortality Probability Model(MPM) II in discriminating in-hospital mortality for intensive care unit(ICU) patients with spontaneous intracerebral hemorrhage. Methods: Eighty-nine patients admitted to the ICU at a university hospital in Daejeon Korea were recruited for this study. Medical records of the subject were reviewed by a researcher from January 1, 2003 to March 31, 2004, retrospectively. Data were analyzed using SAS 8.1. General characteristic of the subjects were analyzed for frequency and percentage. Results: The results of this study were summarized as follows. The values of the Hosmer-Lemeshow's goodness-of-fit test for the APACHE III, the SAPS II and the MPM II were chi-square H=4.3849 p=0.7345, chi-square H=15.4491 p=0.0307, and chi-square H=0.3356 p=0.8455, respectively. Thus, The calibration of the MPM II found to be the best scoring system, followed by APACHE III. For ROC curve analysis, the areas under the curves of APACHE III, SAPS II, and MPM II were 0.934, 0.918 and 0.813, respectively. Thus, the discrimination of three scoring systems were satisfactory. For two-by-two decision matrices with a decision criterion of 0.5, the correct classification of three scoring systems were good. Conclusion: Both the APACHE III and the MPM II had an excellent power of mortality prediction and discrimination for spontaneous intracerebral hemorrhage patients in ICU.
Many researches about the effect on politics, economics and Sociocultural phenomenon using the social media are in progress. Authors utilized NAVER Trend most famous web browsing service in korea, NAVER Blog social media, NAVER Cafe service and Open Data(API) and also used temperature, humidity index data of Korea Meteorological Administration. This study analyzed a change of the public's emotion in korea using Cluster analysis of vocabulary of taste among its of feelings and senses. K-means clustering was followed by decision of the number of groups which was used Chi-square goodness of fit test and ward analysis. Eight groups was made and it represented sensitive vocabulary. By Discriminant analysis, eight groups decided by Cluster analysis has 98.9% accuracy. The change of the public's emotion has capability to predict people's activity so they can share sensibility and a bond of sympathy developed between them.
Seo, ju-seok;Park, man-kyo;Woo, seung-sik;Lee, tae-woo;Jeong, chan-wook;Lee, jong-seok
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.285-288
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2008
This study aims to rout optimized design flood discharge through prediction of the frequency-based precipitation from the frequency analysis with density of rainfall gage networks in urban watershed. Frequency analysis was examined for the measured rainfall depth with low density of a point and high density of the sub-basin divided into 13 points in watershed. The used rainfall data in order to analyze consists of two groups based on measured rainfall depth for a day duration with 39years of a point and 6years of 13 points by an extending as annual exceedance series, respectively. Selected rainfall data in this analysis show that low-network has maximum rainfall depth with duration 1hr-79.1mm and 24hrs-329.1mm, and high-networks have ones with duration of 1hr-93.0 mm and 24 hrs-245.0 mm, respectively. As the result, probability of the best in this study determined the Gumbel method from the goodness of fit test and the method of prime 6 probability distributions.
In this paper, we analyze household overdue loans in Korea which has been causing serious social and economical problems. We consider customers of Bank A in Korea and focus on overdue cash services which have been snowballing in the past few years. From analysis of overdue loans, one can predict possible delays for current customers as well as build a credit evaluation and risk management system for future customers. As a statistical analytical tool, we propose a two-stage Generalized Linear regression Model (GLM) which assumes a logistic model for presence/non-presence of overdue and a gamma model for the amount of overdue in the case of overdue. We perform goodness of fit test for the two-stage model and select significant explanatory variables in each stage of the model. It turns out that age, the amount of credit loans from other financial companies, the amount of cash service from other companies, debit balance, the average amount of cash service, and net profit are important explanatory variables relevant to overdue credit card cash service in Korea.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.1
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pp.87-94
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2017
Reliability analysis(RA) and Reliability-based design optimization(RBDO) require statistical modeling of input random variables, which is parametrically or nonparametrically determined based on experimental data. For the parametric method, goodness-of-fit (GOF) test and model selection method are widely used, and a sequential statistical modeling method combining the merits of the two methods has been recently proposed. Kernel density estimation(KDE) is often used as a nonparametric method, and it well describes a distribution function when the number of data is small or a density function has multimodal distribution. Although accurate statistical models are needed to obtain accurate RA and RBDO results, accurate statistical modeling is difficult when the number of data is small. In this study, the accuracy of two statistical modeling methods, SSM and KDE, were compared according to the number of data. Through numerical examples, the RA results using the input models modeled by two methods were compared, and appropriate modeling method was proposed according to the number of data.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.51
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pp.199-210
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1999
The number of car accident is Recently on the increase in Korea because of the explosive increase of cars, the poor road condition, the lack of safety facility, and others. The insurant with a accident has to decide whether receiving a insurance or not. In this paper, we represent a reasonable decision support material by calculating the approximate insurance fee based on the discount rate and premium additive rate, which is changed by the accident type and the accident expenditure. Practically, there is difference in the standard insurance rate and premium additive rate according to the accident type and the accident expenditure in Korea. The premium additive rate is assessed considering the number of accident, the pattern of accident, and the reason of accident for 3 years. In this paper, we represent a decision making method considering not only the first-time car accident but also the future car accident. For considering the repeated accident, we analyzed the real data accumulated until the year of 1996 from S Insurance Company, and estimated the probability density function between the first and the second-time accident, and executed the goodness of fit test using ARENA and STATISTICA software. Using this conditional PDF, we can calculate the insurance fee next 3 years and compare the insurance fee with the equivalent present value of cash flows. The program performing this analysis is represented, and written in VISUAL BASIC Language. We tried to suggest an accurate guideline for the insurant to decide the insurance coverage rationally, and tried to correct a wrong idea of dependence on the car insurance only by the amount of the accident expenditure. And we expect this study can generally be applied to many different accident types under the uncertain circumstances in our daily life.
Silver-based systems activated by low intensity direct current continue to be investigated as an alternative antimicrobial for infection prophylaxis and treatment. However there has been limited research on the quantitative characterization of the antimicrobial efficacy of such systems. The objective of this study was to develop a semi-mechanistic pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) model providing the quantitative relationship between the critical system parameters and the degree of antimicrobial efficacy. First, time-kill curves were experimentally established for a strain of Staphylococcus aureus in a nutrientrich fluid environment over 48 hours. Based on these curves, a modified PK/PD model was developed with two components: a growing silver-susceptible bacterial population and a depreciating bactericidal process. The test of goodness-of-fit showed that the model was robust and had good predictability ($R^2>0.7$). The model demonstrated that the current intensity was positively correlated to the initial killing rate and the bactericidal fatigue rate of the system while the anode surface area was negatively correlated to the fatigue rate. The model also allowed the determination of the effective range of these two parameters within which the system has significant antimicrobial efficacy. In conclusion, the modified PK/PD model successfully described bacterial growth and killing kinetics when the bacteria were exposed to the electrically activated silver-titanium implant system. This modeling approach as well as the model itself can also potentially contribute to the development of optimal design strategies for other similar antimicrobial systems.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.2
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pp.97-104
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2019
The purpose of this study was to establish the estimation method of irrigation water amount for sewage treated water reuse for agricultural purpose. To calculate the irrigation water amount, we adopted Penman-Monteith for potential evapotranspiration estimation and applied crop coefficient and irrigation efficiency factor. We developed the irrigation water amount calculation program using C language in Xcode environment. The target district for calculation is having 259 ha of agricultural land located near the Jinyeong Clear Water Circulation Center in Hanrim-myeon, Gimhae city. The meteorological data of the study area were obtained from Changwon weather station from 1986 to 2017. Calculated average and maximum of annual mean potential evapotranspiration were 2.72 mm/day and 6.22 mm/day, respectively. We used K-S (Kolmogorov-Smirnov) for goodness-of-fit test to find optimal probability distribution of annual mean and maximum evapotranspiration. As a result, the normal distribution was selected for the appropriate distribution. The annual mean and maximum potential evapotranspiration for 10-year return period by applying normal distribution were 2.88 mm/day and 6.76 mm/day, respectively. Assuming that the irrigation efficiency is 80%, the irrigation water requirement was calculated as $36.05m^3/day/ha$ and $84.45m^3/day/ha$, respectively, when annual mean and maximum potential evapotranspiration were applied. The actual irrigation water amount can be calculated by applying the crop coefficient and cropping days for the study area based on the developed irrigation water amount estimation program in this study.
The purpose of this study is to examine the structural relationship among professionalism of sport instructors, job burnout and turnover intention. Independent variable was professionalism of sport instructors, mediating variable was job burnout. Finally, dependent variable was turnover intention. The data were collected from 253 sport instructors of elementary school by the convenience sampling method. This study used IBM SPSS Ver. 20.0 and AMOS 18.0 for frequency analysis, reliability, correlation analysis, confirmatory factor analysis and structural equation model. After confirming the test of goodness of fit of a model, individual hypotheses was verified. The results were as follows; First, Professionalism had a significant influence on job burnout. Second, Job burnout had a significant influence on turnover intention. Third, Professionalism did not have a significant influence on turnover intention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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