We have investigated solar flare probability depending on sunspot classification, its area, and its area change using solar white light data. For this we used the McIntosh sunspot groups with most flare-productive regions : DKI, DKC, EKI, EKC, FKI and FKC. For each group, we classified it into three sub-groups according to sunspot area change : increase, steady, and decrease. For sunspot data, we used the NOAA active region information for 11 years (from January 2000 to December 2010): daily sunspot class and its area corrected for the projection effect. As a result, we find that the mean flare rates and the flare probabilities for the "increase" sub-groups are noticeably higher than those for other sub-groups. In case of the (M+X)-class flares of 'kc' groups, the mean flare rates of the "increase" sub-groups are more than two times than those of the "steady" sub-groups. This is statistical evidence that magnetic flux emergence is an very important for triggering solar flares since sunspot area increase can be a good proxy of magnetic flux emergence. In addition, we have examined the relationship between sunspot area and solar flare probability. For this, we classified each sunspot group into two sub-groups: large and small. In the case of compact group, the solar flare probabilities noticeably increase with its area.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.6
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pp.37-47
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2008
Photovoltaic power generation is currently being recognized as one of the most popular sources for renewable resources over the country. Although it is also being adapted to rural area for may reasons, it is important to estimate the magnitudes of power outputs with reliable statistical methodologies, while applying historical daily solar energy data, for correct feasibility analysis. In this study, one of the well-known statistical methodologies is employed to define the appropriate probability distributions for monthly power outputs for the selected rural area, county of Seo-san, province of Chungnam. The results imply that the assumption of normal distributions for several months may lead to incorrect decision-making and therefore lead to the unreliable feasibility analysis. Generalized beta and triangular distributions were found to be superior to normal distribution, when describing monthly probability distributions for daily photovoltaic power. Based on the appropriate distributions resulted from this study, Monte Carlo simulation technique was also applied to provide additional flexible information for the relevant decision makers. This study found out new finding that the probability distributions should be considered to make planning of the photovoltaic power system in rural village unit, in order to give reasonable economic analysis to the decision makers.
The purpose of this paper is to estimate a probability to visit the Yeosu Aquarium with an ordered logit model. Ordered logit model is affordable to estimate the probability when the dependant variable represents likert-type scale. The estimated results are as follows. The more income induces the visiting-expectation. The experience for another aquarium and the visiting-expectation for the Yeosu EXPO are contributed to the visiting-expectation for the Yeosu Aquarium. The needs to visit the Yeosu Aquarium is low in Kyoungsang area and Seoul-Kyounggi-Incheun Metropolitan area. This is related to the Aquarium facilities, which were established in each area. In average level conditions regarding to all independent variables the probability to visit the Yeosu Aquarium is calculated to 15.75%. However, the probability to visit to the Yeosu Aquarium is decreasing according to the change of an admission fee.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.164-171
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2007
This research used GIS spatial analysis model and Huff probability model and achieved trade area analysis of area center. we constructed basic maps that were surveyed according to types of business, number of households etc. using a land registration map of LMIS(Land Management Information System) in Bokdae-dong, Cheongju-si. Kernel density function and NNI(Nearest Neighbor Index) was used to estimate store distribution center area in neighborhood life zones. The center point of area and scale were estimated by means of the center area. Huff probability model was used in abstracting trade areas according to estimated center areas, those was drew map. Therefore, this study describes method that can apply in Huff probability model through kernel density function and NNI of GIS spatial analysis techniques. A trade area was abstracted more exactly by taking advantage of this method, which will can aid merchant for the foundation of small sized enterprises.
The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of business-type-changed parcel in the Hongik-University commercial area, from the view point of commercial gentrification. A commercial gentrification occurs through a business-type-change in a spatial basic unit (microscopic spatial unit such as parcel) of an area which has not been considered in relavent policies and research. So, this study analyzed the spatial characteristics of business-type-changed parcels using the Cox's proportional hazard regression model. The main results of this study are as follows. First, as new developments in the adjacent area occur, the business-type-change probability increases. Second, by the commercial area division, the business-type-change probability is different. Finally, the accessibility is better, the probability is higher. These results could suggest that a consideration of the spatial characteristics form microscopic viewpoint is necessary to understand the commercial gentrification. And these could be used as basic data for a gentrification diagnostic and management system, which can predict gentrification from the view point of business-type-change on the basis of a parcel.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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1992.11a
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pp.45-51
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1992
The purpose of this study was to predict the spatial housing demand of households in Seoul with the use of residential choice probabilitics. An multinomial legit model is developed using socio-demographic and housing characteristics. SAS package was utilized to estimate this model. This study used the data obtained by the Korea Rosearch Institute for Human Settlemente in 1989. The sample size was 3941 households in Seoul.The residential choice probability varicd depending upon the residential area, head age, head age, tenure and work place. The households with students were more likely to choose kangnam are. The households without young children had higher probability to choose new town near Seoul. Prime reason of this two results were considered the chi Id education and their better housing, Kangnam area was known to be the first consideration for residential choice regardless of work place. Low level of choice probability of kangman area for future residences however, was evidenced. Prime reason of such seemingly contradicting phenomenon is suspected for higher housing prices and limited affordability of people surveyed.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.5
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pp.49-58
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2013
Appropriate random variables and probability density functions based on statistical analysis should be defined to execute reliability analysis. Most studies have focused on only normal distributions or assumed that the variables showing non-normal characteristics follow the normal distributions. In this study, the reliability problem with non-normal probability distribution was dealt with using the convolution method in the case that the integration domains of variables are limited to a finite range. The results were compared with the traditional method (linear transformation of normal distribution) and Monte Carlo simulation method to verify that the application was in good agreement with the characteristics of probability density functions with peak shapes. However it was observed that the reproducibility was slightly reduced down in the tail parts of density function.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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v.5
no.1
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pp.11-18
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2011
Carbonation in RC (reinforced concrete) structure is considered as one of the most critical deteriorations in urban cities. Although RC column has one mix condition, carbonation depth is measured spatially differently due to its various environmental and internal conditions such as sound, cracked, and joint concrete. In this paper, field investigation was performed for 27 RC columns subjected to carbonation for eighteen years. Through this investigation, carbonation distribution in sound, cracked, and joint concrete were derived with crack mappings. Considering each related area and calculated PDF (probability of durability failure) of sound, cracked, and joint concrete through Monte Carlo Simulation (MCS), repairing timings for RC columns are derived based on several IPDF (intended probability of durability failure) of 1, 3, and 5%. The technique of equivalent probability including carbonation behaviors which are obtained from different conditions can provide the reasonable repairing strategy and the priority order for repairing in a given traffic service area.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.10c
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pp.223-228
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1998
This study is to investigate on the remaining life of reinforced concrete apartment by using the probability of a reinforcing-steel corrosion and the carbonation tendency of domestic reinforced concrete apartments by using the statistic method. The results are as follow. ·To compare with the carbonation velocity of Kishitani's formula (x=3.727{{{{ SQRT { t} }}) when water-cement ratio is w=0.6, R=1, it is founded out that the carbonation velocity is slow a little in all area investigated and inland area, and fast a bit in coastal area. ·In the influencing factors in regard to the probability of reinforcing-steel corrosion, It seems that the influence of elapsed time is more effective than that of region. Therefore, it is necessary that it makes sure of the cover depth under apartment construction in recent so far as the durability is considered.
For introducing the groundwater quality assessment using background concentration of groundwater, several methods had been studied to estimate the background concentration of groundwater and to suggest the background concentration of study area. Some methods such as Box whisker plot, Percentile and Cumulative probability distribution had been adopted to estimate background concentration, and it was evaluated that the Cumulative probability distribution method presents more reasonable background concentration because it can consider the data distribution. So we estimated the background concentration of study area using cumulative probability distribution method. We suggested the background concentration for each hydrogeology respectively in case hydrogeological water quality similarity is very low.
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