• Title/Summary/Keyword: Poisson cluster

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QFD Applied to Road Traffic Accident Management by Police Station (경찰서별 도로교통사고 관리를 위한 품질기능전개의 적용)

  • Son, So-Yeong;Choi, Hong
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.17 no.3
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    • pp.21-30
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    • 1999
  • One of the major tasks of a Police station is the management of road traffic accidents. Each police station is responsible for keeping Traffic Accident Records (TAR) which can be used as the basis of statistical analyses. Results of such statistical analyses have been applied to establishing effective traffic Plans and safety Policies at the macro level. In this Paper, we apply QFD in a way that each police station can set and implement specific policies according to the local characteristics. Cluster analysis is employed to find black spots in each local area. Poisson repression is used to identify the area specific factors related to various types of road accidents. Results of such statistical analyses are applied to QFD. Our approach is expected to contribute to reduce various types of area specific road traffic accidents.

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Development of Poisson cluster generation model considering the climate change effects (기후변화 영향을 고려한 포아송 클러스터 가상강우생성모형 개발 및 검증)

  • Park, Hyunjin;Han, Jaemoon;Kim, Jongho;Kim, Dongkyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.189-189
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    • 2015
  • 본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.

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Development of Stochastic Rainfall Downscaling using Bayesian Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) (Bayesian NSRP 모형을 이용한 추계학적 Downscaling 기법 개발)

  • Kim, Jang-Gyeong;Ban, Woo-Sik;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.9-9
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    • 2018
  • 추계학적 강우생성모형 중 포아송 클러스터(Poisson Cluster) 모형은 단일지점에 대하여 시간강우량의 관측연한 문제점을 해결하기 위한 강우모형으로 강우 단계별 계층적 구조를 이해하는데 유용한 모형이다. 특히 강우 특성을 계절, 지역 등과 같이 비교하는 기준에 따라 5~6개의 비교적 적은 매개변수들로 모의 강우시계열을 생성할 수 있다는 점에서 장기간 강우분석에 필요한 관측연한 문제를 보완할 수 있다. 그러나 매개변수 최적해가 수렴되지 않는 사례가 많고, 매개변수들이 강우의 물리적 특성을 반영하는 것에 비해 내포된 불확실성에 관한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형 중 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형을 Bayesian 모형과 연계한 Bayesian NSRP 모형을 개발하여 매개변수간 물리적 상관성을 고려한 최적화 기법을 개발하였다. Bayesian 모형은 물리적 범위가 다른 매개변수간의 결합확률분포를 산정하여 사후분포(posterior)를 추정하므로 매개변수 최적화와 불확실성 정량화 문제를 동시에 해결할 수 있다. 최종적으로 Bayesian NSRP 모형에 기후변화 시나리오의 통계적 특성을 고려한 시간단위 강우시계열 생성 모의 기법의 활용 가능성을 평가하고자 한다.

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Hybrid-clustering game Algorithm for Resource Allocation in Macro-Femto HetNet

  • Ye, Fang;Dai, Jing;Li, Yibing
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.12 no.4
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    • pp.1638-1654
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    • 2018
  • The heterogeneous network (HetNet) has been one of the key technologies in Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) with growing capacity and coverage demands. However, the introduction of femtocells has brought serious co-layer interference and cross-layer interference, which has been a major factor affecting system throughput. It is generally acknowledged that the resource allocation has significant impact on suppressing interference and improving the system performance. In this paper, we propose a hybrid-clustering algorithm based on the $Mat{\acute{e}}rn$ hard-core process (MHP) to restrain two kinds of co-channel interference in the HetNet. As the impracticality of the hexagonal grid model and the homogeneous Poisson point process model whose points distribute completely randomly to establish the system model. The HetNet model based on the MHP is adopted to satisfy the negative correlation distribution of base stations in this paper. Base on the system model, the spectrum sharing problem with restricted spectrum resources is further analyzed. On the basis of location information and the interference relation of base stations, a hybrid clustering method, which takes into accounts the fairness of two types of base stations is firstly proposed. Then, auction mechanism is discussed to achieve the spectrum sharing inside each cluster, avoiding the spectrum resource waste. Through combining the clustering theory and auction mechanism, the proposed novel algorithm can be applied to restrain the cross-layer interference and co-layer interference of HetNet, which has a high density of base stations. Simulation results show that spectral efficiency and system throughput increase to a certain degree.

A Development of Hourly Rainfall Simulation Technique Based on Bayesian MBLRP Model (Bayesian MBLRP 모형을 이용한 시간강수량 모의 기법 개발)

  • Kim, Jang Gyeong;Kwon, Hyun Han;Kim, Dong Kyun
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.34 no.3
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    • pp.821-831
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    • 2014
  • Stochastic rainfall generators or stochastic simulation have been widely employed to generate synthetic rainfall sequences which can be used in hydrologic models as inputs. The calibration of Poisson cluster stochastic rainfall generator (e.g. Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) is seriously affected by local minima that is usually estimated from the local optimization algorithm. In this regard, global optimization techniques such as particle swarm optimization and shuffled complex evolution algorithm have been proposed to better estimate the parameters. Although the global search algorithm is designed to avoid the local minima, reliable parameter estimation of MBLRP model is not always feasible especially in a limited parameter space. In addition, uncertainty associated with parameters in the MBLRP rainfall generator has not been properly addressed yet. In this sense, this study aims to develop and test a Bayesian model based parameter estimation method for the MBLRP rainfall generator that allow us to derive the posterior distribution of the model parameters. It was found that the HBM based MBLRP model showed better performance in terms of reproducing rainfall statistic and underlying distribution of hourly rainfall series.

A Study on Energy Conservative Hierarchical Clustering for Ad-hoc Network (애드-혹 네트워크에서의 에너지 보존적인 계층 클러스터링에 관한 연구)

  • Mun, Chang-Min;Lee, Kang-Whan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.16 no.12
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    • pp.2800-2807
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    • 2012
  • An ad-hoc wireless network provides self-organizing data networking while they are routing of packets among themselves. Typically multi-hop and control packets overhead affects the change of route of transmission. There are numerous routing protocols have been developed for ad hoc wireless networks as the size of the network scale. Hence the scalable routing protocol would be needed for energy efficient various network routing environment conditions. The number of depth or layer of hierarchical clustering nodes are analyzed the different clustering structure with topology in this paper. To estimate the energy efficient number of cluster layer and energy dissipation are studied based on distributed homogeneous spatial Poisson process with context-awareness nodes condition. The simulation results show that CACHE-R could be conserved the energy of node under the setting the optimal layer given parameters.

Prevalence and Predictors of Complementary Feeding Practices Among Children Aged 6-23 Months in Indonesia

  • Siti, Nurokhmah;Lucinda, Middleton;Aryono, Hendarto
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • v.55 no.6
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    • pp.549-558
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    • 2022
  • Objectives: Poor complementary feeding practices have consistently contributed to the burden of child undernutrition in Indonesia. This study aimed to estimate the prevalence and predictors of the time of the introduction of solid, semi-solid, and soft foods (ISSSF), minimum dietary diversity (MDD), minimum meal frequency (MMF), and minimum acceptable diet (MAD). Methods: We analyzed 4804 last-born infants aged 6-23 months from the 2017 Indonesia Demographic and Health Survey, which employed multistage cluster random sampling. The outcomes were calculated based on the 2021 World Health Organization/United Nations Children's Fund guidelines. The predictors of the 4 complementary feeding indicators were assessed using multivariate Poisson regression with robust variance adjusting for potential confounders and study design. Results: The prevalence of ISSSF, MDD, MMF, and MAD was 86.1%, 54.3%, 71.8%, and 37.6%, respectively, with younger children less likely to meet 3 out of the 4 outcomes. Parental education, the presence of a birth attendant, and maternal media consumption were among the predictors of MDD and MAD. Children from families with higher income were more likely to meet MDD than those from low-income households (adjusted prevalence ratio [aPR], 1.16; 95% confidence interval [CI], 1.05 to 1.28). Living in an urban area was positively associated with MMF (aPR, 1.09; 95% CI, 1.04 to 1.15) and MAD (aPR, 1.12; 95% CI 1.02 to 1.24). In eastern regions, the prevalence of children achieving MDD and MAD was lower than in those living in Java and Bali. Conclusions: It is crucial that more attention and efforts are made to improve the recommended practices throughout Indonesia, since the prevalence of adequate complementary feeding practices remains low.

Stochastic simulation of future sub-hourly rainfall using Poisson cluster rainfall model (포아송 클러스터 강우 모형을 이용한 미래 시단위 이하 강우의 추계학적 모의)

  • Jeongha Park;Dongkyun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.284-284
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    • 2023
  • 도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

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