Forest fires have potentials to change the structure and function of forest ecosystems and significantly influence on atmosphere and biogeochemical cycles. Forest fire also affects the quality of public benefits such as carbon sequestration, soil fertility, grazing value, biodiversity, or tourism. The prediction of fire occurrence and its spread is critical to the forest managers for allocating resources and developing the forest fire danger rating system. Most of fires were human-caused fires in Korea, but meteorological factors are also big contributors to fire behaviors and its spread. Thus, meteorological factors as well as social factors were considered in the fire danger rating systems. A total of 298 forest fires occurred during the fall season from 2002 to 2006 in South Korea were considered for developing a logistic model of forest fire occurrence. The results of statistical analysis show that only effective humidity and temperature significantly affected the logistic models (p<0.05). The results of ROC curve analysis showed that the probability of randomly selected fires ranges from 0.739 to 0.876, which represent a relatively high accuracy of the developed model. These findings would be necessary for the policy makers in South Korea for the prevention of forest fires.
With the increase of demand for electricity power, new construction and expansion of transmission lines for transport have been required. However, it has been difficult to be realized by such opposition from environmental groups and residents. Therefore, the development of techniques for effective use of existing transmission lines is more needed. In this paper, the major variables to affect the allowable transmission capacity in an overhead transmission lines were selected and the dynamic line rating (DLR) method using artificial neural networks reflecting unique environment-heat properties was proposed. To prove the proposed method, the analyzed results using the artificial neural network were compared with the ones obtained from the existing method. The analyzed results using the proposed method showed an error of 0.9% within ${\pm}$, which was to be practicable.
본 연구에서는 전국 고속도로를 대상으로 화물차 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해, 고속도로 교통사고 자료들과 포아송 및 음이항 회귀모형을 이용하여 화물차 교통사고 건수 예측모형을 개발하였다. 모형에서 유의한 것으로 확인된 변수는 화물차 연속주행시간지수, 구간연장, 화물차 교통량, 구간내 교량 수, 졸음쉼터 개수이다. 또한, 구축된 예측모형을 이용하여 고속도로 구간별 안전등급(level of service of safety, LOSS)을 도출하였다. 이후 LOSS를 전국 고속도로 네트워크에 표출하여 고속도로 구간별 화물차 교통사고 위험도를 진단하였다. 본 연구에서 개발된 모형과 LOSS는 고속도로에서의 화물차 교통사고 저감을 위한 정책수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Higher current-rating and improved thermal performance are being sought for existing medium-voltage vacuum circuit breakers(VCB) in order to meet market needs which require to be compact and downsized. In this paper, thermal performance of medium voltage vacuum circuit breaker was investigated through experiments and numerical analysis. We changed several major parameters of current-rating and heat sink affecting on thermal behaviors in the breaker and observed the results. To predict the temperature distribution in complex three-dimensional (3-D) VCB components and gas, the commercial package was used to simulate conjugate heat transfer. Although some assumptions and simplifications were introduced to simulate the model, results from the computational model were in good agreement with actual temperature rise measurements obtained from experiments.
In this study, simplified methods on measurement and evaluation of heavy-wight impact sound was proposed due to provide easy quality control method to construction engineers. The simplified methods include using of rubber impact ball instead of bang machine, reduced number of measuring and impact positions which is prescribed as over 4 points, using of hand-held sound level meter as a frequency analyser and prediction equation for $L_{i.Fmax.AW}$, single number rating, using $L_{Amax}$, and $L_{Lmax}$ at each frequency band. The results showed that a method of boundary driving and boundary measuring is the most similar to the current rating method.
This paper suggests the method that forecast Dynamic Line Rating (DLR). Thermal Overload Risk (TOR) of next time is forecasted based on current weather condition and DLR value by Monte Carlo Simulation (MCS). To model weather element of transmission line for MCS, we will propose the use of weather forecast system and statistical models that time series law is applied. Also, through case study, forecasted TOR probability confirmed can utilize by standard that decide DLR of next time. In short, proposed method may be used usefully to keep safety of transmission line and reliability of supply of electric Power by forecasting transmission capacity of next time.
This paper develops practical and realistic reliability models and methods for the evalusion of system reliability and system reliability-based rating of R.C box-girder bridge superstructures. The precise prediction of reserved carrying capacity of bridge as a system is extremely difficult expecially when the bridges are highly redundant and significantly deteriorated or damaged. This paper proposes a new approach for the evaluation of reserved system carrying capacity of bridges in terms of equivalent system-strength, which may be defined as a bridge system-strength corresponding to the system reliability of the bridge. This can be derived from an inverse process based on the concept of FOSM form of system reliability index. The strength limit state models for R.C box-girder bridges suggested in the paper are based on the basic bending and shear strength. and the system reliability problem of box-girder superstructure is formulated as parallel-series models obtained from the FMA(Failure Mode Approach) based on major failure mechanism or critical failure states of each girder. AFOSM and IST(Importance Sampling Technique) simulation algorithm is used for the reliability analysis of the proposed models.
This Analyzed case study of measuring displacement, implemented laboratory investigation, and in-situ testing in order to interpret ground subsidence risk rating by excavation work. Since geological features of each country are different, it is necessary to objectify or classify quantitatively ground subsidence risk evaluation in accordance with Korean ground character. Induced main factor that could be evaluated and used to predicted ground subsidence risk through literature investigation and analysis study on research trend related to the ground subsidence. Major factors of ground subsidence might be classified by geological features as overburden, boundary surface of ground, soil, rock and water. These factors affect each other differently in accordance with type of ground that's classified soil, rock, or complex. Then rock could be classified including limestone element or not, also in case of the latter it might be classified whether brittle shear zone or not.
Objective: The purpose of this research was to examine the prediction models of conflict and intimacy in teacher-child relationships based on decision tree analysis. Methods: The participants were 297 preschool children from ages three to five including 166 boys and 131 girls. Teacher-child relationships were measured by the Student-Teacher Relationship Scale(STRS). Physical aggression, relational aggression, social withdrawal, and prosocial behaviors were measured by teacher ratings. Moreover, ADHD-RS(Attentive Deficit Hyperactivity Disorder Rating Scale) was used to measure ADHD. The data was analyzed with decision tree analysis. Results: According to the prediction model for teacher-child conflict, the significant predictors were physical aggression and social withdrawal. According to the prediction model for teacher-child intimacy, the significant predictors were prosocial behaviors and relational aggression. However, children's age, gender and ADHD were not significant predictors. Conclusion/Implications: The findings suggest that social behaviors may be closely related with teacher-child relationships for preschool children. Based on the results of this study, intervention suggestions were made.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1207-1216
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2015
본 연구는 기업신용평가모형 중 재무모형을 개발하는데 있어 여러 조건들의 기준값을 변화시킴에 따라 모형 성능이 어떻게 달라지는지 확인하고 자료의 특성에 맞는 조건을 제안하는데 목적이 있다. 기준값의 변화에 따른 모형의 성능은 정확도비를 기준으로 측정하고, 반복적인 절차를 간편하게 하기 위해 SAS/MACRO를 활용하였다. 재무비율을 구간에 따라 점수화한 신용평점모형과 유의한 재무비율로 로지스틱 회귀모형을 사용한 부실예측모형으로 구성되는 재무모형에서 기준값의 변화에 따른 성능 비교 결과, 부실예측모형이 신용평점모형보다 좋은 것으로 나타났다. 기업규모에 따른 특성비교에서는 재무제표의 신뢰도가 높고 비재무적인 요소에 영향을 적게 받는 대규모 기업에서 모형의 성능이 좋을 뿐만 아니라 재정학적인 의미가 뛰어난 통계모형이 만들어지는 것을 확인할 수 있었다. 규모가 작아질수록 부실예측모형과 신용평점모형의 성능 차이가 커지는 것과 이상값이 많아져서 모형의 안정성이 떨어지는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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