본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 어랑 분포와 로그-로지스틱 모형을 이용한 형상모수를 반영한 문제를 제시하였다. 소프트웨어 고장모형은 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 형상모수를 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장 시간 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 본 연구에서 사용된 어랑 분포와 로그-로지스틱분포에 근거한 소프트웨어 비용 모델을 비교한 결과 어랑 모형은 최적의 소프트웨어 방출 시간을 예측 할 수 있지만 로그-로지스틱 모형은 방출시간을 예측 할 수 없기 때문에 로그-로지스틱 보다 어랑 모형이 보다 효율적으로 나타나고 있다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 소프트웨어 개발 비용을 파악 하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
This study deals with the accident model of arterial link section in Cheongju. The objective is to develop the accident model of arterial link section using the logistic regression. In pursuing the above, the study uses the 258 accident data occurred at the 322 arterial link section. The main results are as follows. First, Nagellerke $R^2$ of developed accident model is analyzed to be 0.309 and t-values of variable that explains goodness of fit are evaluated to be significant. Second, the variables adopted in the model are AADT, the number of exit and entry. These variables are all analyzed to be statistically significant. Finally, the analysis of correct classification rate shows that the total accident of correct classification rate is analyzed to be 72.7% at the arterial link section.
The logistic model and the Bass model have diverse names and formulae in diffusion theory. This diversity makes users or readers confused while it also contributes to the flexibility of modeling. The method of handling the integration constant, which is generated in process of deriving the closed form solution of the differential equation for a diffusion model, results in two different 'actual' models. We rename the actual four models and propose the usage of the models with respect to the purpose of model applications. The application purpose would be the explanation of historical diffusion pattern or the forecasting of future demand. Empirical validation with 86 historical diffusion data shows that misuse of the models can draw improper conclusions for the explanation of historical diffusion pattern.
Galloping is one of the most serious vibration problems in transmission lines. Power lines can be extensively damaged owing to aerodynamic instabilities caused by ice accretion. In this study, the accident probability induced by galloping phenomenon was analyzed using logistic regression analysis. As former studies have generally concluded, main factors considered were local weather factors and physical factors of power delivery systems. Since the number of transmission towers outnumbers the number of weather observatories, interpolation of weather factors, Kriging to be more specific, has been conducted in prior to forming galloping accident estimation model. Physical factors have been provided by Korea Electric Power Corporation, however because of the large number of explanatory variables, variable selection has been conducted, leaving total 11 variables. Before forming estimation model, with 84 provided galloping cases, 840 non-galloped cases were chosen out of 13 billion cases. Prediction model for accidents by galloping has been formed with logistic regression model and validated with 4-fold validation method, corresponding AUC value of ROC curve has been used to assess the discrimination level of estimation models. As the result, logistic regression analysis effectively discriminated the power lines that experienced galloping accidents from those that did not.
로지스틱 회귀모형에서 결정계수는 선형 회귀모형보다 다양하게 정의되며 그 값들도 매우 작아 로지스틱 회귀모형 평가기준으로 사용되는 통계량이 라고 할 수 없다. Liao와 McGee(2003)는 부적절한 설명변수의 추가 또는 표본크기의 변화에 민감하지 않은 두 종류의 수정 결정계수를 제안하였다. 본 연구에서는 실제자료에 적용한 로지스틱 회귀모형에서 수정 결정계수를 포함한 네 종류의 결정계수들을 변수선택의 기준으로 사용하여 기존의 변수선택 방법인 전진선택, 후진제거, 단계적 선택방법, AIC 통계량 등을 사용한 방법들과 비교하여 그 적절함과 효율성을 토론한다.
This study aims to identify the landslide susceptible zones of Boeun area and provide reliable landslide susceptibility maps by applying different modeling methods. Aerial photographs and field survey on the Boeun area identified landslide inventory map that consists of 388 landslide locations. A total ofseven landslide causative factors (elevation, slope angle, slope aspect, geology, soil, forest and land-use) were extracted from the database and then converted into raster. Landslide causative factors were provided to investigate about the spatial relationship between each factor and landslide occurrence by using fuzzy set and logistic regression model. Fuzzy membership value and logistic regression coefficient were employed to determine each factor's rating for landslide susceptibility mapping. Then, the landslide susceptibility maps were compared and validated by cross validation technique. In the cross validation process, 50% of observed landslides were selected randomly by Excel and two success rate curves (SRC) were generated for each landslide susceptibility map. The result demonstrates the 84.34% and 83.29% accuracy ratio for logistic regression model and fuzzy set model respectively. It means that both models were very reliable and reasonable methods for landslide susceptibility analysis.
본 연구는 사고심각도 분류 및 예측을 위한 철도사고조사 통계기법에 관한 연구이다. 그동안의 선형 회귀분석은 사고 심각도 분석에 어려움이 있었으나 로지스틱회귀분석은 이를 보완할 수 있었다. 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀분석을 활용, 서울지하철(5~8호선) 역사 내 전도사고 중 에스컬레이터 전도사고 발생에 영향을 주는 사고예측 모형 변수는 사고자 연령, 음주여부, 사고 당시상황 및 행동, 핸드레일 잡음 여부였다. 분석의 정확도는 76.7%로 설명되었고 분석방법 결과에 따르면 정확도와 유의수준 측에서 로지스틱회귀분석 방법이 도시철도 사상사고 예측모형을 개발하는데 유용한 데이터마이닝 기법으로 판단된다.
In this paper, the estimation of compressive strength of concrete incorporating fly ash subjected to high temperature is discussed. Ordinary Portland cement and fly ash cement(30% of fly ash) were used, respectively. Water to binder ration ranging from 30% to 60% and curing temperature ranging from $20^{\circ}C{\sim}65^{\circ}C$ were also adopted for the experimental parameters. According to results, at the high temperature, FAC had higher strength development at early age than OPC concrete and it kept its high strength development at later age due to accelerated pozzolanic reaction subjected to high temperature. For strength estimation, Logistic model based on maturity equation and Carino model based on equivalent age were applied to verify the availability of estimation model. It shows that fair agreements between calculated values and measured values were obtained evaluating compressive strength with logistic curve. The application of logistic model at high temperature had remarkable deviations in the same maturity. Whereas, the application of Carino model showed good agreements between calculated values and measured ones regardless of type of cement and W/B. However, some correction factors should be considered to enhance the accuracy of strength estimation of concrete.
To estimate the ventilation volume of mechanically ventilated swine farms, various regression models were applied, and errors were compared to select the regression model that can best simulate actual data. Linear regression, linear spline, polynomial regression (degrees 2 and 3), logistic curve, generalized additive model (GAM), and gompertz curve were compared. Overfitting models were excluded even when the error rate was small. The evaluation criteria were root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE). The evaluation results indicated that degree 3 exhibited the lowest error rate; however, an overestimation contradiction was observed in a certain section. The logistic curve was the most stable and superior to all the models. In the estimation of ventilation volume by all of the models, the estimated ventilation volume of the logistic curve was the smallest except for the model with a large error rate and the overestimated model.
In this paper, estimation of the compressive strength of the concrete incorporating blast furnace slag subjected to high temperature was discussed. Ordinary Portland cement and blast furnace slag cement (BSC;30% of blast furnace slag) were used, respectively. Water to binder ratio ranging from 30% to 60% and curing temperature ranging from $20^{\circ}C{\sim}65^{\circ}C$ were also chosen for the experimental parameters, respectively. At the high temperature, BSC had higher strength development at early age than OPC concrete and it kept its high strength development at later age due to accelerated latent hydration reaction subjected to high temperature. For the strength estimation, the Logistic model based on maturity equation and the Carino model based on equivalent age were applied to verify the availability of estimation model. It was found that fair agreements between calculated values and measured values were obtained evaluating compressive strength with logistic curve. The application of logistic model at high temperature had remarkable deviations in the same maturity. Whereas, the application of Carino model showed good agreements between calculated values and measured ones regardless of type of cement and W/B. However, some correction factors should be considered to enhance the accuracy of strength estimation of concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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