Traffic volumes are fundamental data widely used in various traffic analysis, such as origin-and-destination establishment, total traveled kilometer distance calculation, congestion evaluation, and so on. The low number of links collecting the traffic-volume data in a large urban highway network has weakened the quality of the analyses in practice. This study proposes a method to estimate the traffic volume data on a highway link where no collection device is available by introducing a spatial statistic technique with (1) the traffic-volume data from TOPIS, and National Transport Information Center in the Ministry of Land, Infrastructure, and (2) the navigation data from private navigation. Two different component models were prepared for the interrupted and the uninterrupted flows respectively, due to their different traffic-flow characteristics: the piecewise constant function and the regression kriging. The comparison of the traffic volumes estimated by the proposed method against the ones counted in the field showed that the level of error includes 6.26% in MAPE and 5,410 in RMSE, and thus the prediction error is 20.3% in MAPE.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.11a
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pp.81-87
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2000
Beat-to-beat changes in heart period (heart period variability, HPV) are mediated by fluctuations in autonomic activity. Spectral analysis is used to quantify such fluctuations in the range of 0.15-0.40 Hz (high frequency, HF), which are influenced primarily by parasympathetic factors. These fluctuations are often referred to as RSA (respiratory sinus arrhythmia), the physiological phenomenon extracted by spectral analysis and other methods including histograms of heart rate ( HR), deviations of HR etc. Respiratory sinus arrhythmia indexing with peak-to-valley method suggested by Grossman et at., (1981) yields a simple range statistic and is quantified on breath-by-breath basis, thus being quite sensitive and less dependent on recording time as compared to spectral analysis. It is strongly recommended to use at least 1 min epoch to asses HF component of HPV and at least 2 min fer low frequency (LF) of HPV and even 5 min far valid clinical assessment. Peak-to-valley statistic is limited to RSA index only, but has its pragmatic advantages. Most important is possibility of its application far relatively small epoch analysis. We used short periods (20,30, 40 sec only) and off-line analysis of RSA using ECG and respiration curve this method of assessment and proved that this method is more practically effective. The RSA index was not so far dependent on respiration pattern differences and reflected actual vagal control of HR and were accompanied by low HR under some high stress conditions and in an aversive affective visual stimulation experiments. Another factor that might modulate cardiac chronotropic response is the interaction of sympathetic and parasympathetic inputs on sino-atrial (SA) node level, because responses to vagal influences are known to be proportional to ongoing sympathetic activity, that is so called accentuated antagonism. Since sympathetic outflow (increment of influences on SA) under negative emotions or stress was high in almost all physiological responses, vagal effects on HR could be therefore potentiated, leading to masking of output cardiac response seen in HPV, In the case of moderate sympathetic activation, on the other hand, autonomic interactions in cardiac control appear to be minimal. Thus RSA index appears to be an effective alternative method to assess and measure spectral HPV.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.2
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pp.549-557
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2013
An flood inundation map is able to convey spatial distribution of inundation to a decision maker for flood risk management. A roughness coefficient with unclear values and a discharge obtained from the stage-discharge rating equation are key sources of uncertainty in flood inundation mapping by using a hydraulic model. Also, the uncertainty analysis needs an observation for the flood inundation, and satellite images is useful to obtain spatial distribution of flood. Accordingly, the objective of this study is to quantify uncertainty arising roughness and discharge in flood inundation mapping by using a hydraulic model and a satellite image. To perform this, flood inundations were simulated by HEC-RAS and terrain analysis, and ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis) was used to classify waterbody from Landsat 5TM imagery. The classified waterbody was used as an observation to calculate F-statistic (likelihood measure) in GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation). The results from GLUE show that flood inundation areas are 74.59 $km^2$ for lower 5 % uncertainty bound and 151.95 $km^2$ for upper 95% uncertainty bound, respectively. The quantification of uncertainty in flood inundation mapping will play a significant role in realizing the efficient flood risk management.
In hypothesis testing, the interpretation of a statistic obtained from the data analysis relies on a probabilistic distribution of the statistic constructed according to several statistical theories. For instance, the statistical significance of a mean difference between experimental conditions is determined according to a probabilistic distribution of the mean differences (e.g., Student's t) constructed under several theoretical assumptions for population characteristics. The present study explored the logic and advantages of random-resampling approach for analyzing event-related potentials (ERPs) where a hypothesis is tested according to the distribution of empirical statistics that is constructed based on randomly resampled dataset of real measures rather than a theoretical distribution of the statistics. To motivate ERP researchers' understanding of the random-resampling approach, the present study further introduced a specific example of data analyses where a random-permutation procedure was applied according to the random-resampling principle, as well as discussing several cautions ahead of its practical application to ERP data analyses.
$Na{\ddot{i}}ve$ Bayes Classification is based on input variables that are a conditionally independent given output variable. The $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes assumption is unrealistic but simplifies the problem of high dimensional joint probability estimation into a series of univariate probability estimations. Thus $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classier is often adopted in the analysis of massive data sets such as in spam e-mail filtering and recommendation systems. In this paper, we propose a variable selection method based on ${\chi}^2$ statistic on input and output variables. The proposed method retains the simplicity of $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classier in terms of data processing and computation; however, it can select relevant variables. It is expected that our method can be useful in classification problems for ultra-high dimensional or big data such as the classification of diseases based on single nucleotide polymorphisms(SNPs).
This study designs an integrated data architecture to systematically manage the agricultural statistics database. Managing the agricultural statistics is important since it provides data for policies and decision making for agribusinesses. Ministry of Agriculture and the National Statistical Office collect the basic agricultural statistic data which provides the basis of logical decision making and agricultural policies. However, the agricultural statistic data has not well been used. The data has not been consistently collected nor managed. The raw data has not been organized nor processed to meet various demands. The needs has been arisen for a consistent agricultural statistics system to increase the relevance, accessibility, and efficiency of data for various users. There are massive amount of data accumulated over a long time period. Introducing the new system and reorganizing the data will bear large risks. A systematic method is required to reduce the risks in planing, building, and maintaining the database without hindering administration. This study provides a design of the agricultural statistics system architecture based on the user requirement analysis (URA) and similar systems abroad. We have also build a prototype to check the implementability of the system design.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.2
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pp.185-198
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2016
In this work, experimental errors from an impact hammer test were investigated to develop a statistic-based technique for updating a finite element model. Digital signal processing was analyzed by using theoretical models and experiments when errors occurred during the experimental procedure. First, the duration time and peak level of the excitation signal, the stiffness and position of elastic springs connecting the specimen as well as the support, position and mass of the accelerometer were considered as error factors during the experiment. Then the picket fence effect, leakage, and exponential window function were considered as candidate error factors during the digital signal processing. Finally, methods to reduce errors are suggested.
The purpose of this paper was to enable patients, who suffer from muscle damage. to return to their normal activities as soon as possible. With this in mind. this experiment was carried out to make an analysis of a variety of ingredients subjected to changes when muscle damage or muscle soreness was treated with aceclofenac, NSAID, and to find out what effect the anti-inflammation produced in relation to such symptoms. It made use of male rats (Sprague-Dawely) as subjects. It carried out two kinds of experiments: one was a preliminary experiment from March 15, 2001 to March 20, 2001 and the other was a main experiment from March 30, 2001 to April 15, 2001. Each group was composed of five rats. In case of DOMS. it worked with eight male adults from April 20. 2001 to April 30, 2001. It have come up with the following conclusions: 1. The leucocytes and erythrocytes of the experiment group were decreasing with the lapse of time in comparison with those of the contrast group. And a decrease in the number of hemoglobin had remarkably statistic significance (P<0.05). 2. Neutrophil, Lymphocyte and Monocyte decreased in 36, 24, 12 and 24 hours, respectively, which means that they had a significant difference(P<0.05). 3. CPK and LDH were reduced remarkably through the whole time slot in comparison with the contrast group, and had statistic significance(P<0.05). The findings above show that anti-inflammations cure bruises or damage or myalgia in a shorter period of time than the normal recovery of other treatment.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.19
no.1
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pp.85-100
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2016
Local Agenda 21 organizations have been founded at the most divisions of local government in Chungcheongbuk-Do, but there has been no methods to monitor the total Sustainable Development trends. For the alternative solution of that problem in the Province, this study purposed (1) to develop Indicators fit to this Province (2) to examine the availability of the developed indicators adopting to each division section. Indicators were developed and examined by fields and Quantity / Quality considerations. As a 1st step, committee-composed with field professionals each-selected and developed Quantitative Sustainable Development Indicators(SDIs) optimized to Chungbuk-Province through critical discussions proposing Qualitative Indicators as a suggestion. In 2nd step, developed Indicators were applied and tested upon each divisions. Statistic data were used to calculate indices. 3rd step is adoption stage of Qualitative Indicators which were tested with questionnaire survey analysis. As a results, SDIs for Chungcheongbuk-Do -38 Quantitative SDIs within 4 provisions of 11 items with 8 Qualitative indicators categorization be put off- is developed. With the application test, 5 Quantitative Indicators- were found to be not adaptable because of lack or none of statistic data. Among the 8 Qualitative Indicators, 3 pairs found to be similar results in each pair which needed to be integrated into one. With them, bio-species related and health related Indicators were proposed to be newly added. Nation wide Sustainability comparison between divisions and Ecological Indicator selection are another themes to be considered.
Many kinds of carbon emission monitoring systems or integrated systems have been developed so far. However, despite of the development of related techniques, they tend to be lack of statistic processing functions for feedback and policy-making data for users. In this study, a new CEMS (Carbon Emission Monitoring System) has been suggested and implemented in Sejong City, Korea. This system adapted automatic remote reading system from the site management agency as data hub to collect the electricity, gas and water usage of each household. The CEMS is consisted of 6 parts; carbon emission measurement, carbon emission standard setup and management, statistic analysis and the incentives. CEMS is distinguished with other systems for its UIs for users and the administrators. Also, data sharing with urban information system(UIS) of local government to produce information for users and policy-makers. This system makes it possible to investigate the change of energy consumption patterns, especially depending on the family structure and the housing characteristics. Furthermore, analyzing their correlation with carbon emission, it is expected to provide basic data used to establish urban environmental policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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