Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2000.06a
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pp.35-57
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2000
Researchers in sample surveys have long recognized that what people say they are going to and what they do are not always the same, to say the least. Naturally this inconsistency distorts the survey results, especially in election poll surveys in Korea. How can one cope with this measurement bias\ulcorner This paper suggests two ideas: election poll tree and using posterior probability. By using two ideas the inconsistency of the poll survey results could be improved much or less.
Researchers in sample surveys have long recognized that what people say they are going to and what they do are not always the same, to say the least. Naturally this inconsistency distorts the survey results, especially in election poll surveys in Korea. How can one cope with this measurement bias? This paper suggests two ideas: election poll tree and using posterior probability. By using two ideas the inconsistency of the poll survey results could be improved much or less.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.5
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pp.993-1003
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2012
The purpose of this study was to estimate the determinants of victory and defeat through analyzing records of Korean men pro-basketball. Statistical models of victory and defeat were established by collecting present basketball records (2010-2011, 2011-2012 season). Korea Basketball League (KBL) informs records of every pro-basketball game data. The six offence variables (2P%, 3P%, FT%, OR, AS, TO), and the four defense variables (DR, ST, GD, BS) were used in this study. PASW program was used for logistic regression and Answer Tree program was used for the decision tree. All significance levels were set at .05. Major results were as follows. In the logistic regression, 2P%, 3P%, and TO were three offense variables significantly affecting victory and defeat, and DR, ST, and BS were three significant defense variables. Offensive variables 2P%, 3P%, TO, and AS are used in constructing the decision tree. The highest percentage of victory was 80.85% when 2P% was in 51%-58%, 3P% was more than 31 percent, and TO was less than 11 times. In the decision tree of the defence variables, the highest percentage of victory was 94.12% when DR was more than 24, ST was more than six, and BS was more than two times.
Joon-Woo Lee;Yu-Han Han;Jeong-Taek Lee;Jin-Hyuk Park;Geun-Han Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_3
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pp.1721-1730
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2023
As awareness of the problem of global warming emerges around the world, the role of carbon sinks in settlement is increasingly emphasized to achieve carbon neutrality in urban areas. In order to manage carbon sinks in settlement, it is necessary to identify the current status of carbon sinks. Identifying the status of carbon sinks requires a lot of manpower and time and a corresponding budget. Therefore, in this study, a map predicting the location of trees was created using already established tree location information and Sentinel-2 satellite images targeting Seoul. To this end, after constructing a tree presence/absence dataset, structured data was generated using 16 types of vegetation indices information constructed from satellite images. After learning this by applying the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) model, a tree prediction map was created. Afterward, the correlation between independent and dependent variables was investigated in model learning using the Shapely value of Shapley Additive exPlanations(SHAP). A comparative analysis was performed between maps produced for local parts of Seoul and sub-categorized land cover maps. In the case of the tree prediction model produced in this study, it was confirmed that even hard-to-detect street trees around the main street were predicted as trees.
The purposes of this study actually measure to the dimension and the quality of material play equipment's examine whether they meet safety standards or not, and intend to offer basic data to present proper safety standards concerning the dimension of play equipment in the end. The subjects for this study were 59 outdoor playgrounds, 30 among them located in apartment sites and the remainder did in residential districts. The time of actual measurement was in June 1999, and June 2000. Data were analyzed into frequency, percentage, mean, and standard deviation by using SPSSWIN program. The main results were as follows.: First, more than half of playgrounds were assessed for being traffic hazards due to the adjacent streets. And they were hardly equipped with the toilet and drinking water facilities, but were almost equipped with the shade of a tree and benches. Second, it was caused in inconvenience of children's use and difficulty of play equipments'management, since the quality of play equipments materials was consisted of wood or metal. Third, the standards for swing and slide were established in detail and actual measurement's results were suitable to standards'value as well, whereas the standards for seesaw and climber were not in detail and they did not design or install suitably.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.5
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pp.79-87
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2019
With desires for safe food, there is growing concern that pesticide spray drift will expose people, plants, and the environment to pesticide residue and potential negative effects thereof. For highly efficient, safe spray application, technologies for measuring the spray drift should be developed and improved with some urgency. This study investigated the applicability of two optical particle counters (OPCs), which are mostly used to measure airborne particle mass concentration, for measurement of airborne pesticide spray drift. Experiments were conducted in a controlled laboratory and an ash tree orchard to evaluate the handiness and accuracy of two OPCs, OPC 1 and OPC 2. The experimental results indicated that the OPC 1 was better applicable to the measurement of spray drift in the field while the use of the OPC 2 was limited due to its narrow range of measurable droplet sizes. The readings of the OPC 1 produced highly accurate results ($R^2=0.9637$) compared to the actual spray drift. For better application of OPCs, this study suggests the OPCs should be positioned properly to inhale spray droplets of the appropriate size and concentration.
This study was to estimate total annual volume growth by the measurement of mean tree growth during the last 10 years. Surveyed Forest stand was the second block (20.80 ha.)of Kyung Hee University Forests located at San 58 and 64, Gaegok-Ri, Gapyung-Yeup, Gapyung-Goon, Kyunggi province in Korea. The stand was mainly composed of uneven-aged Pinus densiflora and the estimation of tree volume was conducted by taking the cores at the D.B.H. of the sample tree which was selected by sub-sampling. The results obtained were as follows; 1) The regression between the diameter (D) and diameter growth ($\hat{I}$) was $\hat{I}=0.5499+0.0101D$. 2) The estimated equation of confidence interval for the diameter growth was $S^2{\hat{I}}=0.00817(0.09538-0.00952D+0.00027D^2$) 3) The equation for estimating tree height (H) from diameter was $H=1.32376D^{0.77958}$ 4) The equation for estimating tree volume from diameter and height $V=0.0000622D^{1.6918}H^{1.1397}$ 5) Total annual tree volume growth was $5.4041m^3/ha$, and ranged from 5.6131 to $5.1984m^3/ha$. 6) Annual growth rate of total tree volume and its error were 8.8% and 3.9%, respectively. The annual volume growth per tree for any districts can be estimated by this method, and the annual volume growth will be successfully predicted. Because of poor forest growing stock in Korea, annual amount of allowable cut should not exceed annual tree volume growth for better forest management. Accordingly, annual amount of allowable cut should be either equal to or less than annual tree volume growth for the balanced establishment between timber supply and demand in Korea. Demand shortage will be substituted with imported timber. Such plans enable Korean Government to develop a better policy of forest resources management.
This study aims to categorize age groups for shoes manufacturing including shoes size and boot tree development for Koreans. In order to carry out the research, the characteristics of different parts of foot in relation to size are analyzed according to age and sex, making use of human body measurement database. As a result of statistical analysis, it was found that the measurement items such as foot length, metatarsal tibiale, foot breadth and instep circumference of a person reached the range of standard deviation and average numerical figures of an adult group (18-24) from the age of 14 in men's case, and from 12 for women's case, which indicates the time of completion of their foot growth. Based on these findings where males of 14 years old and females of 12 are within similar measurement range to adults, it is necessary to categorize the age groups for shoe sizing system into the following four groups: males 13 years old or under, males 14 years old or over, females 11 years or under, and females 12 years or over. The proportional measurement produced by dividing each measurement item of foot parts by foot length was compared in an independent samples t-test, and there were meaningful differences according to different foot shapes of the two age groups of males 13 or under - males 14 or over, and females 11 or under - females 12 or over. Also, the independent samples t-test for the age groups of males 13 or under - females 11 or under, and males 14 or over - female 12 or over, showed similar meaningful differences, which indicates the differences in foot shapes of male and female during the period of growth.
In this paper, we analyses heart beat data to identify subjects stress state (binary) using heart rate variability (HRV) features extracted from heart beat data of the subjects and implement supervised machine learning techniques to create the mental stress classifier. There are four steps need to be done: data acquisition, data processing (HRV analysis), features selection, and machine learning, before doing performance measurement. There are 56 features generated from the HRV Analysis module with several of them are selected (using own algorithm) after computing the Pearson Correlation Matrix (p-values). The results of the list of selected features compared with all features data are compared by its model error after training using several machine learning techniques: support vector machine, decision tree, and discriminant analysis. SVM model and decision tree model with using selected features shows close results compared to using all recording by only 1% difference. Meanwhile, the discriminant analysis differs about 5%. All the machine learning method used in this works have 90% maximum average accuracy.
Forest plantations become important strategy not merely for the financial aspect, but for carbon sequestration and ecosystem stability. Forest plantations increase the density of the forest biomass, which reduce the increase in atmospheric carbon dioxide. Biomass density is also a useful variable for comparing structural and functional attributes of forest ecosystems across a wide range of environmental conditions. In this study, carbon sequestration of teak (Tectona grandis Linn. f.) in the individual tree and plantation levels estimation was carried out Site-specific allometric equation for the estimation of teak tree biomass was developed based on the direct measurement of fifteen (15) harvested trees in the Oak-twin Township of the Bago Yoma Region, Myanmar. A regression equation of the diameter at breast height (DBH) and the aboveground biomass (carbon content) was constructed to estimate the carbon storage level of plantations, which averaged 79 ton/ha. The average carbon accumulation in the soil (up to 30 cm in depth) was estimated 38.89 ton/ha, The highest mean annual increment (MAI) of total carbon was found in the 6-yr-old teak plantation (12.10 ton/ha/yr) whereas the lowest MAI was in the 26-yr-old teak plantation (4.31 ton/ha/yr).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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