A two-step approach has been used to obtain a new criterion for the onset of slug formation : (1) In the first step, a more general expression than the existing models for the onset of slug flow criterion has been derived from the analysis of singular points and neutral stability conditions of the transient one-dimensional two-phase flow equations of two-fluid model. (2) In the second step, introducing simplifications and incorporating a parameter into the general expression obtained in the first step to satisfy a number of physical conditions a priori specified, a new simple criterion for the onset of slug flow has been derived. Comparisons of the present model with existing models and experimental data show that the present model agrees very closely with Taitel & Dukler's model and experimental data in horizontal pipes. In an inclined pipe ($\theta$ =50$^{\circ}$), however, the difference between the predictions of the present model and those of existing models is appreciably large and the present model gives the best agreement with Ohnuki et al.'s data.
This paper tried to construct statistical and econometric models on the basis of economic theory in order to discuss the issue of statistical efficiency and unbiasedness including the sample selection bias correcting problem. Comparative analytical tool were one stage Tobit of Maximum Likelihood estimation and Heckman's two-step Tobit of Ordinary Least Squares. The results showed that the adequacy of model for the analysis on demand and choice, we believe that there is no big difference in explanatory variables between the first selection model and the second linear probability model. Since the Lambda, the self- selectivity correction factor, in the Type II Tobit is not statistically significant, there is no self-selectivity in the Type II Tobit model, indicating that Type I Tobit model would give us better explanation in the demand for and choice which is less complicated statistical method rather than type II model.
A research on agricultural automation is a main issues to overcome the shortage of labor in Korea. A sweet persimmon farmers need much time and labors for classifying profitable sweet persimmon and ill profitable products. In this paper, we propose a mixed two-step synthetic neural network model for efficiently classifying sweet persimmon images. In this model, we suggested a surface direction classification model and a quality screening model which constructed from image data sets. Also we studied Class Activation Mapping(CAM) for visualization to easily inspect the quality of the classified products. The proposed mixed two-step model showed high performance compared to the simple binary classification model and the multi-class classification model, and it was possible to easily identify the weak parts of the classification in a dataset.
A dynamic model of pump having one step gearbox and two step gearbox is developed by the lumped parameter method. The model accounts for shafts, ball bearings and journal bearings flexibilities, gyroscopic effects and the force couplings among the transverse and torsion motions due to gearing. Excitation forces of pump having one step gearbox and two step gearbox are considered as the mass unbalance of the rotors and gear transmission error which comes from the modified tooth surface. A Campbell diagram, in which the excitation sources caused by the mass unbalance of the rotors and the transmitted errors of the gearing are considered, shows that there are no critical speeds at the operating speeds. One step and two step gearboxes are manufactured and are estimated for vibration/noise, lubrication and performance.
This paper studies time series analysis with estimation and forecasting for Korean COVID-19 confirmed cases, based on the approach of a heterogeneous autoregressive (HAR) model with two-piece t (TP-T) distributed errors. We consider HAR-TP-T time series models and suggest a step-by-step method to estimate HAR coefficients as well as TP-T distribution parameters. In our proposed step-by-step estimation, the ordinary least squares method is utilized to estimate the HAR coefficients while the maximum likelihood estimation (MLE) method is adopted to estimate the TP-T error parameters. A simulation study on the step-by-step method is conducted and it shows a good performance. For the empirical analysis on the Korean COVID-19 confirmed cases, estimates in the HAR-TP-T models of order p = 2, 3, 4 are computed along with a couple of selected lags, which include the optimal lags chosen by minimizing the mean squares errors of the models. The estimation results by our proposed method and the solely MLE are compared with some criteria rules. Our proposed step-by-step method outperforms the MLE in two aspects: mean squares error of the HAR model and mean squares difference between the TP-T residuals and their densities. Moreover, forecasting for the Korean COVID-19 confirmed cases is discussed with the optimally selected HAR-TP-T model. Mean absolute percentage error of one-step ahead out-of-sample forecasts is evaluated as 0.0953% in the proposed model. We conclude that our proposed HAR-TP-T time series model with optimally selected lags and its step-by-step estimation provide an accurate forecasting performance for the Korean COVID-19 confirmed cases.
Since speech acts implies speakers' intentions, it is essential to determine speakers' speech acts if we want to implement an intelligent dialogue system. We propose a two-step model for effectively determining speakers' speech acts. In the first step, the proposed model returns speech act candidates by using a neural network model based on machine learning and a predictivity model based on statistics, respectively. In the second step, using speech act candidates which are returned by the predictivity model, the proposed model filters out speech act candidates which are returned by the neural network model. Then, the proposed model selects a speech act with maximum output value among the unremoved speech act candidates. In the experiment on a schedule management domain, the proposed two-step modeling method showed better precisions than the previous methods only using a machine learning model or a probability model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.20
no.5
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pp.377-385
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2013
We consider a compound Poisson risk model in which the premium rate changes when the surplus exceeds a threshold. The explicit form of the ruin probability for the risk model is obtained by deriving and using the overflow probability of the workload process in the corresponding M/G/1 queueing model.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.11
no.6
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pp.429-439
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2006
The purpose of this study is to support the integration from current 2D drawing-based design to future 3D model-based design. In this paper, an important theme is the combination between the STEP-based 2D drawing standards (i.e., AP202) and the IFC-based 3D building model standards. To achieve the purpose, two methodologies are proposed as follows: the development of IFC extension model for the 2D shape data representation by harmonizing ISO/STEP AP202; and the development of mapping solution between IFC 2D extension model and KOSDIC by constructing the exchange scenario for 2D shape data representation. It is expected that the proposed IFC2X2 2D extension model and mapping solution will offer the basis of development of the integrated standards model in AEC industry.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.1
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pp.79-95
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2020
The globalization of financial markets has broadened investment opportunities. International investors' investment portfolios consist of financial instruments from various countries; consequently, the risks associated with economic dependence among countries should be carefully considered. Step-down equity-linked securities (ELS) are a structured financial product that have recently become popular among Korean investors. Payoffs are based on two or three stock indices from different regions; therefore, dependence between the indices should be reflected in the risk analysis. In this study, we consider a regime-switching copula model to describe the joint behavior of two stock indices- the Eurostoxx50 and the Hang Seng China Enterprises Index (HSCEI). These indices are commonly used as underlying assets of step-down ELS. Using historical data, we analyze the risk associated with step-down ELS through the probabilities of early redemption. A regime-switching copula model can accommodate complicated dependence. Thus, it should be considered in the risk analysis of step-down ELS.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.4
no.4
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pp.371-380
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1999
This study proposes a process information model which can integrate various activities during the product development process, the system which can manage the process. Development process information will allow designers and managers to access previous tasks readily and utilize the information in making decisions at hand. While developing products in heterogeneous and distributed environments, concurrent and collaborative designs can be achieved by STEP. The process model in this study divides the task of product development into two fundamental parts, Specific Process(SP) and Normal Process(NP). SP includes the specific information and refer to those defined by prior STEP. NP is routine process excluded from being defined as SP. Due data information can be added to manage development pace and to show delayed tasks. As two or more different processes can be linked to show the entire development flow, Static STEP information can be dynamically interlaced. Remote location operations can be incorporated on the Internet using STEP, and information can be shared. The system has been built upon a process model schema so that task stage, design history, and different development style can be managed and accessed for each component. The system has been proven efficient in information management and exchange by several scenario testings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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