This study estimated the error involved in the areal average rainfall derived incomplete radar information due to radar partial coverage of a basin or sub-basin. This study considers the Han River Basin as an application example for the rainfall observation using the Ganghwa rain radar. Among the total of 24 mid-sized sub-basins of the Han River Basin evaluated in this study, only five sub-basins are fully covered by the radar and three are totally uncovered. Remaining 16 sub-basins are partially covered by the radar leading incomplete radar information available. When only partial radar information is available, the sampling error decreases proportional to the size of the radar coverage, which also varies depending on the number of clusters. It is general that smaller sampling error can be expected when the number of clusters increases if the total area coverage remains the same. This study estimated the sampling error of the areal average rainfall of partially-covered mid-sized sub-basins of the Han River Basin, and the results show that the sampling error could be at least several % to maximum tens % depending on the relative coverage area.
Kim, Woo-Seok;Shon, Deok-Young;Park, Young-Moo;Yoo, Jae-Suk;Lee, Jong-Hwa
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.27
no.3
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pp.398-405
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2003
A fast response analyzer for measuring carbon dioxide concentration has been developed for transient characteristic and researches tested on internal combustion engine. The analyzer uses the well known NDIR(Non-Dispersive Infrared) method with miniaturized detection system, giving a time constant of approximately 30 microsecond, and sampling module consists of capillary tube. Since the transit time and the time constant of the sampling system depend on the sampling conditions, it is necessary to investigate the characteristics of sampling system before applied to exhaust gas measurement in engine. A unique method was designed to study the influence of the diameter of transfer sample line and operating conditions of the FRNDIR on transit time and time constant. A database of transit time and time constant was built up for different measured and simulated pressure conditions. The database can be used for correcting eventual $CO_2$ concentration measurement.
Random sampling or systematic sampling method is commonly used to assess the accuracy of classification results. In remote sensing, with these sampling method, much time and tedious works are required to acquire sufficient ground truth data. So , a more effective sampling method that can retain the characteristics of the population is required. In this study, fractal analysis is adopted as an index for reference sampling . The fractal dimensions of the whole study area and the sub-regions are calculated to choose sub-regions that have the most similar dimensionality to that of whole-area. Then the whole -area s classification accuracy is compared to those of sub-regions, respectively, and it is verified that the accuracies of selected sub regions are similar to that of full-area . Using the above procedure, a new kind of reference sampling method is proposed. The result shows that it is possible to reduced sampling area and sample size keeping up the same results as existing methods in accuracy tests. Thus, the proposed method is proved cost-effective for reference data sampling.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.7
no.4
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pp.210-214
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2006
In this paper, two sampling methods which are Latin hypercube sampling (LHS) and simple random sampling were. compared to improve the modeling speed of neural network model. Sampling method was used to generate initial weights and bias set. Electrical characteristic data for $HfO_2$ thin film was used as modeling data. 10 initial parameter sets which are initial weights and bias sets were generated using LHS and simple random sampling, respectively. Modeling was performed with generated initial parameters and measured epoch number. The other network parameters were fixed. The iterative 20 minimum epoch numbers for LHS and simple random sampling were analyzed by nonparametric method because of their nonnormality.
The sampling methods selected for this area was (1) Simple random sampling (2) Systematic sampling and (3) Sub-sampling. For the calculation of the number of sampling plot, 10 % coefficient of variation was adapted. As a result, 57 plots each for simple random sampling and systematic sampling was calculated. In the sub-sampling method, however, total of 40 plots, which were consisted of 5 Blocks, secondary 4 major units and tertiary 2 minor units, were examined. The reuslts obtained are summarized as follows : 1. The rate of expected error was 9.24% for simple random sampling, 8.36% for systematic sampling and 7.54% for sub-sampling, respectively. Therefore, the sub-sampling was proved to be the most accurate method among the test. 2. The volume calculated by each sampling method was compared to the volume of all stand. The rate of expected error was also lowest in the sub-sampling (0.39%), followed by systematic sampling (4.18%) and simple random sampling (7.92%). 3. Comparing the various reuslts and analysis of these results, the sub-sampling was regarded as the most rapid and economical method because this method had not only the least number of plots but also the least expected error among the tested sampling methods Therefore the sub-sampling is proved to be an ideal sampling method for forest survey.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.18
no.5
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pp.355-362
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2002
There has been relatively a few studies that focused on evaluation of uncertainty for standard methods by which criteria pollutants are analyzed in ambient air. Especially, uncertainty evaluation has not been made yet for sampling and analysis of airborne NO$_2$. Ambient NO$_2$ has been thought to be a major criteria pollutant worldwide because of the potential of ozone formation as well as of its own toxicity. In this study, we tried to assess uncertainties associated with the every step of sampling and of analytical procedure of Griess-Saltzman method. Quality assurance (QA) and quality control (QC) were also emphasized with the uncertainty characterization. The use of Griess-Saltzman method for ambient NO$_2$ analysis showed very uniform daily concentration distribution with the mean of 10.8 ppb and the standard deviation of 1.08ppb during the sampling period. However, seven daily samples collected at the same sampling time and place exhibited highly different concentration distribution. Therefore, we evaluated uncertainties associated with sampling and analysis through the precise application of ISO Guide. Estimates of expanded uncertainties for a total of 62 samples fell in a relatively broad range of 5.17% to 11.85%. On the other hand. the expanded uncertainties were smaller for the high concentration range of greater than 15ppb.
Frankliniella occidentalis is an invasive pest insect, which affects over 500 different species of host plants and transmits viruses (tomato spotted wilt virus; TSWV). Despite their efficiency in controling insect pests, pesticides are limited by residence, cost and environmental burden. Therefore, a fixed-precision level sampling plan was developed. The sampling method for F. occidentalis adults in pepper greenhouses consists of spatial distribution analysis, sampling stop line, and control decision making. For sampling, the plant was divided into the upper part(180 cm above ground), middle part (120-160 cm above ground), and lower part (70-110 cm above ground). Through ANCOVA, the P values of intercept and slope were estimated to be 0.94 and 0.87, respectively, which meant there were no significant differences between values of all the levels of the pepper plant. In spatial distribution analysis, the coefficients were derived from Taylor's power law (TPL) at pooling data of each level in the plant, based on the 3-flowers sampling unit. F. occidentalis adults showed aggregated distribution in greenhouse peppers. TPL coefficients were used to develop a fixed-precision sampling stop line. For control decision making, the pre-referred action thresholds were set at 3 and 18. With two action thresholds, Nmax values were calculated at 97 and 1149, respectively. Using the Resampling Validation for Sampling Program (RVSP) and the results gained from the greenhouses, the simulated validation of our sampling method showed a reasonable level of precision.
In this paper, we propose a novel image clustering method based on weighted sub-sampling to reduce clustering time and the number of clusters for target detection and tracking. Our proposed method first obtain sub-sampling image with specific weights which is the number of target pixels in sampling region. After performing clustering procedure, the cluster center position is properly obtained using weights of target pixels in the cluster. Therefore, our proposed method can not only reduce clustering time, but also obtain proper cluster center.
In this paper, we consider the problem of determining the confidence level in zero-failure reliability sampling plans when the life distribution is Weibull distribution with a shape parameter m and a scale parameter ${\eta}$. We introduce zero-failure reliability sampling plans for Weibull distribution and investigate some characteristics of zero-failure reliability sampling plans. Finally, We propose new guideline for determining the confidence level in zero-failure reliability sampling plans for assuring $B_x-life$.
Long-term passive diffusive samplers(PDS) have been used to measure $NO_2\;and\;SO_2$ concentrations at 21 sampling sites in Daejeon, Korea during the period of January 2000 - December 2002. The spatial distributions of annual $NO_2\;and\;SO_2$ concentrations were mapped. Average annual $NO_2$ concentration over the sampling period was $28.5{\pm}12.5\;ppb$, ranging from 1.2 to 81.7 ppb. Average annual $SO_2$ concentration over the sampling period was $7.7{\pm}4.8\;ppb$, ranging from 0.6 to 26.8 ppb. On average, $NO_2$ concentration was approximately 5.8%(1.6 ppb) larger in 2002. $SO_2$ concentration was decreased by 13%(1.1 ppb) during the sampling period. The seasonal variation of $NO_2\;and\;SO_2$ concentration was observed with a tendency to be higher in fall and winter. $NO_2\;and\;SO_2$, concentrations measured at different site types(patterns of land use) show significant difference. The observed difference in concentration was associated with difference in emissions of $NO_2$ from motor vehicles and $SO_2$ by non-traffic fuel consumption for heating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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