We describe here the Korea ocean prediction system that closely resembles operational numerical weather prediction systems. This prediction system will be served for real-time forecasts. The core of the system is a three-dimensional primitive equation numerical circulation model, based on ${\sigma}$-coordinate. Remotely sensed multi-channel sea surface temperature (MCSST) is imposed at the surface. Residual subsurface temperature is assimilated through the relationship between vertical temperature structure function and residual of sea surface height (RSSH) using an optimal interpolation scheme. A unified grid system, named as [K-E-Y], that covers the entire seas around Korea is used. We present and compare hindcasting results during 1990-1999 from a model forced by MCSST without incorporating RSSH data assimilation and the one with both MCSST and RSSH assimilated. The data assimilation is applied only in the East Sea, hence the comparison focuses principally on the mesoscale features prevalent in the East Sea. It is shown that the model with the data assimilation exhibits considerable skill in simulating both the permanent and transient mesoscale features in the East Sea.
Focusing on the rapid market penetration of smart phones, the importance of LBS (Location Based Service) is drastically increased. However, traditional GPS method has critical weakness caused by limited availability, such as indoor environment. WPS is newly attractive method as a widely applicable positioning method. In WPS, RSSI (Received Signal Strength Indication) data of all Wi-Fi APs (Access Point) are measured and stored into a huge database. The stored RSSI data in database make single radio fingerprint map. By the radio fingerprint map, we can estimate the actual position of target point. The essential factor of radio fingerprint database is data integrity of RSSI. Because of millions of APs in urban area, RSSI measurement data are seriously contaminated. Therefore, we present the unified filtering method for RSSI measurement data. As the results of filtering, we can show the effectiveness of suggested method in practical positioning system of mobile operator.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권3호
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pp.331-341
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2023
Handling missing values in data analysis is essential in constructing a good prediction model. The easiest way to handle missing values is to use complete case data, but this can lead to information loss within the data and invalid conclusions in data analysis. Imputation is a technique that replaces missing data with alternative values obtained from information in a dataset. Conventional imputation methods include K-nearest-neighbor imputation and multiple imputations. Recent methods include missForest, missRanger, and mixgb ,all which use machine learning algorithms. This paper compares the imputation techniques for datasets with mixed datatypes in various situations, such as data size, missing ratios, and missing mechanisms. To evaluate the performance of each method in mixed datasets, we propose a new imputation performance measure (IPM) that is a unified measurement applicable to numerical and categorical variables. We believe this metric can help find the best imputation method. Finally, we summarize the comparison results with imputation performances and computational times.
Purpose: This study tests the suitability of a new technology acceptance model for a mobile payment system by checking how statistically significant the change is from the UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and UTAUT 2 models. Research, Data, and Methodology: We surveyed 250 students at Incheon University who are using the mobile payment system. The analysis was conducted on 243 valid questionnaires. The survey was conducted for one month in October 2018. The collected data were analyzed using SPSS and hierarchical regression analysis was applied. Results: Using hierarchical regression analysis, this study confirmed whether the newly added hedonic motivation, switching cost, and perceived risk variables in the UTAUT2 model are good explanatory variables. Mobile payment usage experience was found to have a moderating effect on mobile payment reuse intention. According to the analysis, the UTAUT2 model brought about more influential change than the variables of the UTAUT model. Conclusions: This study found that consumers' psychological factors added in the UTAUT2 model greatly influenced the reuse intention for mobile payment. As an implication of this study, mobile payment providers need to develop strategies that could meet hedonic motivation, switching cost and perceived risk for their customers.
선체는 매우 복잡한 구조물이므로 설계 및 생산의 효율적인 수행을 위하여 선체구조의 모델링에 의한 작업이 필수적이다. 선체모델 구축에 있어서 구조면의 모델링은 초기선형정의에서부터, 선각정보처리, 구획배치, 의장설계, 배관설계, 구조해석 등 선체관련분야와 직접 연관된다. 본 연구에서는 구조면의 효과적인 모델링을 위하여 구조면들간의 위상학적인 자료구조를 구성하므로써 선체구조의 기하학적 정보를 설계의 단계에 따라 발전시켜 나가고 효율적으로 변경시킬 수 있도록 하였다. 본 연구에서 수행된 구조면의 모델링은 선체설계에서부터 생산에 이르기까지 일관된 정보처리를 위한 통합선체모델(Unified Hull Model)구축의 기초가 될 것이다. 구축된 모델의 가시화를 위하여 컴퓨터그래픽스를 이용하여 선체모델을 실물감 있게 표현하였다.
Wind speed is heavily fluctuated and quite local than other weather elements. It is difficult to improve the accuracy of prediction only in a numerical prediction model. An MOS (Model Output Statistics) technique is used to correct the systematic errors of the model using a statistical data analysis. The Most of previous MOS has used a linear regression model for weather prediction, but it is hard to manage an irregular nature of prediction of wind speed. In order to solve the problem, a nonlinear regression method using SVR (Support Vector Regression) is introduced for a development of MOS for wind speed prediction. Experiments are performed for KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) re-analysis data from 2007 to 2013 year for Jeju Island and Busan area in South Korea. The MLR and SVR based linear and nonlinear methods are compared to each other for prediction accuracy of wind speed. Also, the comparison experiments are executed for the variation in the number of UM elements.
Recently, there is a rising interest in smart grid operating system which manages various types of distributed generation, smart meters, and electric vehicles with power grid. Considering the features of smart grid environment, the interoperability should be one of the important factors to build smart grid environment successfully. To secure interoperability, smart grid operating system should conform to some standards in terms of the data representation and communication. CIM and OPC-UA are the international standards widely used in smart grid domain for enabling interoperability. They provide common information model and the unified architecture for communicating between each systems or applications. In this paper, we illustrate a smart grid operating system that we have developed to secure interoperability between not only applications but also numerous legacy systems(applications) by implementing CIM based information model and OPC-UA based communication interface services.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제6권1호
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pp.41-47
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2012
Fiber-Reinforced Polymers (FRP) are used to enhance the behavior of structural components in either shear or flexure. The research conducted in this paper was mainly focused on the shear-strengthening of reinforced and prestressed concrete beams using FRP. The main objective of the research was to identify the parameters affecting the shear capacity provided by FRP and evaluate the accuracy of analytical models. A review of prior experimental data showed that the available analytical models used to estimate the added shear capacity of FRP struggle to provide a unified design equation that can predict accurately the shear contribution of externally applied FRP. In this study, the ACI 440.2R-$08^1$ model and the model developed by Triantafillou and Antonopoulos$^2$ were compared with the prior experimental data. Both analytical models failed to provide a satisfactory prediction of the FRP shear capacity. This study provides insights into potential reasons for the unsatisfactory prediction.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.783-791
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2004
In this paper we review recent developments in nonlinear time series modeling on both conditional mean and conditional variance. Traditional linear model in conditional mean is referred to as ARMA(autoregressive moving average) process investigated by Box and Jenkins(1976). Nonlinear mean models such as threshold, exponential and random coefficient models are reviewed and their characteristics are explained. In terms of conditional variances, ARCH(autoregressive conditional heteroscedasticity) class is considered as typical linear models. As nonlinear variants of ARCH, diverse nonlinear models appearing in recent literature including threshold ARCH, beta-ARCH and Box-Cox ARCH models are remarked. Also, a class of unified nonlinear models are considered and parameter estimation for that class is briefly discussed.
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