Standard production unit system has been used as accumulated standard for the cost estimation of public construction projects. However, it is difficult to estimate reasonable cost due to adaptation of a uniform standard and reflect changes in the technology. The purpose of this study is to provide basic data for improvement of standard production unit system through the identifying problems and analysing its influence on enactment and/or revision work of standard production unit system.
The Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) method has been widely used to evaluate the uncertainty of a best-estimate thermal hydraulic system code against a figure of merit. This uncertainty is typically evaluated based on the physical model's uncertainties determined by expert judgment. This paper introduces the application of data assimilation methodology to determine the uncertainty bands of the physical models, e.g., the mean value and standard deviation of the parameters, based upon the statistical approach rather than expert judgment. Data assimilation suggests a mathematical methodology for the best estimate bias and the uncertainties of the physical models which optimize the system response following the calibration of model parameters and responses. The mathematical approaches include deterministic and probabilistic methods of data assimilation to solve both linear and nonlinear problems with the a posteriori distribution of parameters derived based on Bayes' theorem. The inverse problem was solved analytically to obtain the mean value and standard deviation of the parameters assuming Gaussian distributions for the parameters and responses, and a sampling method was utilized to illustrate the non-Gaussian a posteriori distributions of parameters. SPACE is used to demonstrate the data assimilation method by determining the bias and the uncertainty bands of the physical models employing Bennett's heated tube test data and Becker's post critical heat flux experimental data. Based on the results of the data assimilation process, the major sources of the modeling uncertainties were identified for further model development.
Air void systems in hardened concrete has an important influence on concrete durability such as freeze-thaw resistance, water permeability, surface scaling resistance. Linear traverse method and point count method described at ASTM are the routine analysis of the air void system that have been widely used to estimate the spacing factor in hardened concrete. Recently, many concretes often have a spacing factor higher than the generally accepted $200-250{\mu}m$ limit for the usual range of air contents. This study is proposed to estimate the plane spacing factor by calculation of simplicity. The plane spacing factor need two parameters that are air content and numbers of air voids in the hardened concrete. Those obtained from the standard air-void system analysis of the ASTM C 457. The equation is valid for all values of paste-to-air ratio because the estimation of paste content is unnecessary at the using ASTM C 457. The plane spacing factor yields a similar estimate of the standard spacing factor.
Process management of reinforced concrete construction that many labor quantity and cost is put at a construction site is very important and gives a lot of influence on the subsequent process. Thus, there will be only used as a useful tool for process control by medical facilities and trend analysis of the flow of the process by the amount of labor input and productivity in reinforced concrete construction. productivity by type and quantity, and comparative analysis. In addition, it is necessary to calculate the standard of estimate and real commitment to labor productivity by type and quantity, and comparative analysis.
This study analyzed the major revision factors and revision contents for 'Construction-Standard-Production-Rate for Construction Works in 2018. Part 16. Pipe Laying Down and Connection" which was revised by the construction expense estimation standard's middle and long-term plans. The main reasons for the revision was analyzed to be unclear construction scope, limitations in applicable pipe material based on the facility type, labor force mainly composed of ordinary workers, limitations of labor force, and incomplete appropriation standard for the tool rent fee and equipment expenses. Through revision of factors, common items were newly established, organization was revised, the labor force was mainly composed of the technicians, and basis for appropriation of equipment expenses was arranged. In addition, through periodic revision, the appropriation standard for bend and special pipes was set. Consequently, more practical construction cost estimate standard is arranged through revision.
The continual reassessment method (CRM) provides a Bayesian estimation of the maximum tolerated dose (MTD) in phase I clinical trials. The CRM has been proposed as an alternative design of the standard design. The CRM has been modified to improve practical feasibility and, recently, the likelihood approach CRM has been proposed. In this paper we investigate the consistency and asymptotic normality of the modified likelihood approach CRM in which the maximum likelihood estimate is used instead of the posterior mean. Small-sample properties of the consistency is examined using complete enumeration. Both the asymptotic results and their small-sample properties show that the modified CRML outperforms the standard design.
The author investigated the modified Broca's index that could be applied to Korean adults, what is called Korean Broca's Index, with 2322 apparently healthy subjects of 20-59 years old in order to obtain the index which could be used to estimate the standard body weight of Korean adults. The obtained results were as follows: 1. Linear regression equation of body weight to height was Y (weight in kg)=0.7195 X (height in cm)-57.9746 in male, and V (weight in kg)=0.4288 X (height in cm)-16.6528 in female. 2. Estimated constant that could be applied to Korean Broca's Index was 0.93 in male and 0.89 in female, and these sexual difference was statistically significant. (P<0.01)
This paper provides a simple method by which to estimate the cross-section stress profiles for nozzles designed according to ASME Code Section III. Further, this method validates the effectiveness of earlier work performed by the authors on standard nozzles. The method requires only the geometric information of the pressure vessel and the attached nozzle. A PWR direct vessel injection nozzle, a PWR outlet nozzle, a PWR inlet nozzle and a BWR recirculation outlet nozzle are selected based on their corresponding specific designs, e.g., a varying nozzle radius, a varying nozzle thickness and an outlet nozzle boss. A cross-section stress profile comparison shows that the estimates are in good agreement with the finite element analysis results. Differences in stress intensity factors calculated in accordance with ASME BPVC Section XI Appendix G are discussed. In addition, a change in the dimensions of an alternate nozzle design relative to the standard values is discussed, focusing on the stress concentration factors of the nozzle inside corner.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권2호
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pp.355-368
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2004
In order to use Kriging, one has to estimate three parameters(nugget, sill and range) of semivariogram, which shows the relationship in the given two sites. A visual fit of the semivariogram parameters to a few standard models is widely used. But, it does not give the suitable results and not provide the automated process of Kriging. The gradient based nonlinear least squares is another choices to estimate three parameters, but it has some problems such as initial value problem. In this paper, we suggest the genetic algorithm as a compatible alternative method to solve the above mentioned problem. Finally, we estimate three parameters of semivariogram of rain-fall by adapting the genetic algorithm, compute Kriging estimate and conclude its effectiveness and compatibility.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권3호
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pp.273-289
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2023
In this paper, we develop a new time series model for predicting IPO (initial public offering) data with non-negative integer value. The proposed model is based on integer-valued autoregressive (INAR) model with a Poisson thinning operator. Just as the heterogeneous autoregressive (HAR) model with daily, weekly and monthly averages in a form of cascade, the integer-valued heterogeneous autoregressive (INHAR) model is considered to reflect efficiently the long memory. The parameters of the INHAR model are estimated using the conditional least squares estimate and Yule-Walker estimate. Through simulations, bias and standard error are calculated to compare the performance of the estimates. Effects of model fitting to the Korea's IPO are evaluated using performance measures such as mean square error (MAE), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE) etc. The results show that INHAR model provides better performance than traditional INAR model. The empirical analysis of the Korea's IPO indicates that our proposed model is efficient in forecasting monthly IPO volumes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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