Fire localization is a key mission that must be preceded for an autonomous fire suppression system. Although studies using a variety of sensors for the localization are actively being conducted, the fire localization is still unfinished due to the high cost and low performance. This paper presents the modeling and simulation of the fire localization estimation using Bayesian estimation to determine the probabilistic location of the fire. To minimize the risk of fire accidents as well as the time and cost of preparing and executing live fire tests, a 40m × 40m-virtual space is created, where two ultraviolet sensors are simulated to rotate horizontally to collect ultraviolet signals. In addition, Bayesian estimation is executed to compute the probability of the fire location by considering both sensor errors and uncertainty under fire environments. For the validation of the proposed method, sixteen fires were simulated in different locations and evaluated by calculating the difference in distance between simulated and estimated fire locations. As a result, the proposed method demonstrates reliable outputs, showing that the error distribution tendency widens as the radial distance between the sensor and the fire increases.
Joseph Ahn;Hyun-Soo Lee;Moonseo Park;Sae-Hyun Ji;Sooyoung Kim
국제학술발표논문집
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The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.475-478
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2013
To carry out a one-off construction project successfully, effective and accurate early cost estimation is crucial, especially during the conceptual stage where very limited minimum information of construction project is given. As the level of accuracy of the early cost estimation has huge impacts on precise budgeting and cost management of a project, in other words, reducing the risk of a project, cost must be managed with special awareness. In an effort to improve the estimate accuracy of cost during the conceptual stage, this research introduces a Parameter Impact (PI) which can quantify weights of parameters and rank them; and PI development derived from the principle of impulse in physics is explicated. For a case study, 76 public apartment building cases in Korea are analyzed. To examine the validity of the proposed PI, a validation in terms of CBR applicability test and estimate accuracy comparisons using 10-nearest neighbor cases are carried out. The validation results support that the suggested PI can be applied in quantifying the weights of the parameters and CBR method for early cost estimation.
Objectives : To estimate the value of statistical life (VSL) and health damage cost on theoretical mortality estimates due to environmental pollution. Methods : We assessed the health risk on three environmental problems and eight sub-problems. Willingness to pay (WTP) was elucidated from a questionnaire survey with dichotomous contingent valuation method and VSL (which is the division of WTP by the change of risk reduction) calculated from WTP. Damage costs were estimated by multiplying VSL by the theoretical mortality estimates. Results : VSLs from death caused by air pollution, indoor air pollution and drinking water contamination were about 0.3, 0.5 and 0.3 billion won, respectively. Damage costs of particulate matters ($PM_{10}$) and radon were higher in the sub-problems and were above 100 billion won. Because damage cost depends on theoretical mortality estimate and WTP, its uncertainty is reduced in the estimating process. Conclusion : Health damage cost or risk benefit should be considered as one scientific criterion for decision making in environmental policy.
Objective: As a source of information, medical data can feature hidden relationships. However, the high volume of datasets and complexity of decision-making in medicine introduce difficulties for analysis and interpretation and processing steps may be needed before the data can be used by clinicians in their work. This study focused on the use of Bayesian models with different numbers of nodes to aid clinicians in breast cancer risk estimation. Methods: Bayesian networks (BNs) with a retrospectively collected dataset including mammographic details, risk factor exposure, and clinical findings was assessed for prediction of the probability of breast cancer in individual patients. Area under the receiver-operating characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values were used to evaluate discriminative performance. Result: A network incorporating selected features performed better (AUC = 0.94) than that incorporating all the features (AUC = 0.93). The results revealed no significant difference among 3 models regarding performance indices at the 5% significance level. Conclusion: BNs could effectively discriminate malignant from benign abnormalities and accurately predict the risk of breast cancer in individuals. Moreover, the overall performance of the 9-node BN was better, and due to the lower number of nodes it might be more readily be applied in clinical settings.
A simple and effective analysis method is presented for predicting the best infiltration area. Based on geospatial information, numerical estimation barometer for degree of infiltration risk has been derived. The dominant geospatial features influencing infiltration risk have been found to be area altitude, degree of surface gradient, relative direction of surface gradient to the surveillance line, degree of surface gradient repetition, regional forest information. Each feature has been numerically expressed corresponding to the degree of infiltration risk of that area. Four different detection probability maps of infiltration risk for the surveillance area are drawn on the actual map with respect to the numerically expressed five dominant factors of infiltration risks. By combining the four detection probability maps, the complete picture of thr best infiltration area has been drawn. By using the map and the analytic method the effectiveness of surveillance operation can be improved.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권6호
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pp.47-63
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2019
The volatility of major crypto currencies was examined and they are diagnosed whether they have a systematic risk or not, by estimating market beta representing systematic risk using GARCH( Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedastieity) model. First, the empirical results showed that their prices are very volatile over time because of the existence of ARCH and GARCH effects. Second, in terms of efficiency, asymmetric GJR model was estimated to be the most appropriate model because the standard error of a market beta was less than that of the OLS model and GARCH model. Third, the estimated market beta of Bitcoin using GJR model was less than 1 at 0.8791, showing that there is no systematic risk. However, unlike OLS model, the market beta of Ethereum and Ripple was estimated at 1.0581 and 1.1222, showing that there is systematic risk. This result shows that bitcoin is less dangerous than Ripple and Ethereum, and ripple is the most dangerous of all three crypto currencies. Finally, the major cryptocurrency found that the negative impact caused greater variability than the positive impact, causing bad news to fluctuate more than good news, and therefore good news and bad news had a different effect on the variability.
Studies have reported an association between the TERT rs2736098 single nucleotide polymorphism (SNP) and cancer susceptibility, but the results remain inconclusive. Toprovide a more precise estimation of the relationship, a meta-analysis of 8 published studies including 8,070 cases and 10,239 controls was performed. Stratification by sample size, genotyping method, source of controls and ethnicity were used to explore the source of heterogeneity. In the overall analysis, no significant association was found between the TERT rs2736098 polymorphism and cancer risk. However, the result showed the rs2736098 was significantly associated with an increased cancer risk and the heterogeneity was effectively decreased for homozygote comparison by removal of two studies: OR = 1.337 (95% CI = 1.183-1.511; Pheterogeneity = 0.087). In the subgroup analysis by ethnicity, a significantly increased risk of cancers was found among Asians (OR = 1.413, 95% CI = 1.187-1.683 for AA versus GG). Our meta-analysis did not show that the TERT rs2736098 plays an important role in cancer risk. More studies with larger sample size and well-matched controls are needed to confirm the findings.
It is well known that the distributional properties of financial asset returns exhibit fatter-tails and skewer-mean than the assumption of normal distribution. The correct assumption of return distribution might improve the estimated performance of the Value-at-Risk(VaR) models in financial markets. In this paper, we estimate and compare the VaR performance using the RiskMetrics, GARCH and FIGARCH models based on the normal and skewed-Student-t distributions in two daily returns of the Korean Composite Stock Index(KOSPI) and Korean Won-US Dollar(KRW-USD) exchange rate. We also perform the expected shortfall to assess the size of expected loss in terms of the estimation of the empirical failure rate. From the results of empirical VaR analysis, it is found that the presence of long memory in the volatility of sample returns is not an important in estimating an accurate VaR performance. However, it is more important to consider a model with skewed-Student-t distribution innovation in determining better VaR. In short, the appropriate assumption of return distribution provides more accurate VaR models for the portfolio managers and investors.
An infection risk model for Phytophthora blight on chili pepper was developed to estimate the first date of disease occurrence in the field. The model consisted of three parts including estimation of zoosporangium formation, soil water content, and amount of active inoculum in soil. Daily weather data on air temperature, relative humidity and rainfall, and the soil texture data of local areas were used to estimate infection risk level that was quantified as the accumulated amount of active inoculum during the prior three days. Based on the analysis on 190 sets of weather and disease data, it was found that the threshold infection risk of 224 could be an appropriate criterion for determining the primary infection date. The 95% confidence interval for the difference between the estimated date of primary infection and the observed date of first disease occurrence was $8{\pm}3$ days. In the model validation tests, the observed dates of first disease occurrence were within the 95% confidence intervals of the estimated dates in the five out of six cases. The sensitivity analyses suggested that the model was more responsive to temperature and soil texture than relative humidity, rainfall, and transplanting date. The infection risk model could be implemented in practice to control Phytophthora blight in chili pepper fields.
재난피해 손실의 최소화를 위하여 관련 정보의 체계적인 구축과 피해를 정량적으로 분석하는 것은 재난 예방, 대응 복구 등의 재난관리 전 단계에 있어서 매우 중요하다. 우리나라를 비롯한 세계 각국에서는 해당 지역 또는 특정 환경에 적합한 인벤토리, 취약성 정보, 재해 위험지도 등의 정보 구축 연구뿐만 아니라 경제적 손실, 인명 손실, 건물 손상도 추정, 피난처 분석 등을 포함한 재해 피해 평가 및 분석 도구 개발에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문은 지진 재해를 중심으로 대표적인 지진 피해 위험 분석 도구를 선정하고, 이를 비교 분석하였다. 이를 통해, 관련분야의 연구자들뿐만 아니라 재난 관리 의사 결정자 등에게 적합한 분석도구의 선정, 응용 소프트웨어의 개발 및 확장 등에 있어서 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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