Using sunspot number data from 270 historical stations for the period 1981-2013, we investigate their personal reduction coefficients (k) statistically. Chang & Oh (2012) perform a simulation showing that the k varies with the solar cycle. We try to verify their results using observational data. For this, a weighted mean and weighted standard deviation of monthly sunspot number are used to estimate the error from observed data. We find that the observed error (noise) is much smaller than that used in the simulation. Thus no distinct k-variation with the solar cycle is observed contrary to the simulation. In addition, the probability distribution of k is determined to be non-Gaussian with a fat-tail on the right side. This result implies that the relative sunspot number after 1981 might be overestimated since the mean value of k is less than that of the Gaussian distribution.
This research investigates the adaptive input estimation method applied to the multilayer shearing stress structure. This method is to estimate the values of wind load inputs by analyzing the active reaction of the system. The Kalman filter without the input term and the adaptive weighted recursive least square estimator are two main portions of this method. The innovation vector can be produced by the Kalman filter, and be applied to the adaptive weighted recursive least square estimator to estimate the wind load input over time. This combined method can effectively estimate the wind loads to the structure system to enhance the reliability of the system active performance analysis. The forms of the simulated inputs (loads) in this paper include the periodic sinusoidal wave, the decaying exponent, the random combination of the sinusoidal wave and the decaying exponent, etc. The active reaction computed plus the simulation error is regard as the simulated measurement and is applied to the input estimation algorithm to implement the numerical simulation of the inverse input estimation process. The availability and the precision of the input estimation method proposed in this research can be verified by comparing the actual value and the one obtained by numerical simulation.
Purpose: This study aimed to assign weights for subscales and items of the Post-Intensive Care Syndrome questionnaire and suggest optimal cut-off values for screening unplanned hospital readmissions of critical care survivors. Methods: Seventeen experts participated in an analytic hierarchy process for weight assignment. Participants for cut-off analysis were 240 survivors who had been admitted to intensive care units for more than 48 hours in three cities in Korea. We assessed participants using the 18-item Post-Intensive Care Syndrome questionnaire, generated receiver operating characteristic curves, and analysed cut-off values for unplanned readmission based on sensitivity, specificity, and positive likelihood ratios. Results: Cognitive, physical, and mental subscale weights were 1.13, 0.95, and 0.92, respectively. Incidence of unplanned readmission was 25.4%. Optimal cut-off values were 23.00 for raw scores and 23.73 for weighted scores (total score 54.00), with an area of under the curve (AUC) of .933 and .929, respectively. There was no significant difference in accuracy for original and weighted scores. Conclusion: The optimal cut-off value accuracy is excellent for screening of unplanned readmissions. We recommend that nurses use the Post-Intensive Care Syndrome Questionnaire to screen for readmission risk or evaluating relevant interventions for critical care survivors.
Agricultural water occupies the largest portion of total water use in Korea, and generally researches on the development of agricultural water have been stressed on the demand of agricultural water itself. But it is unavoidable to change a policy from the development of water resources to cope with the increase of water demand to the effective management of existing water resources. Evaluation of the decrepitude of irrigation facilities and their reasonable maintenance are important for the effective supply and use of agricultural water. Therefore it is necessary to develop evaluation technique that diagnoses the current condition of irrigation canals and suggest a countermeasure to improve the found problems. 25 items in 6 classes were selected for the evaluation of irrigation canal systems, and the weighted value between the items was calculated using AHP (Analysis Hierarchy Process) method. The current condition of the irrigation facilities was evaluated from the class evaluation marks, and ranking was decided from the total marks between the projects, and finally the priority of the project for the improvement was given.
Considering the randomness of material parameters in the laminated composite plate, a scheme of stochastic finite element method to analyze the displacement response variability is suggested. In the formulation we adopted the concept of the weighted integral where the random variable is defined as integration of stochastic field function multiplied by a deterministic function over a finite element. In general the elastic modulus of composite materials has distinct value along an individual axis. Accordingly, we need to assume 5 material parameters as random. The correlations between these random parameters are modeled by means of correlation functions, and the degree of correlation is defined in terms of correlation coefficients. For the verification of the proposed scheme, we employ an independent analysis of Monte Carlo simulation with which statistical results can be obtained. Comparison is made between the proposed scheme and Monte Carlo simulation.
The probability of visual perception occurrence varies in case the expectation of using each unit space of which the whole space consists because the size of space subject to analysis is very large or the organization is complicated in the analysis of spatial visual configuration. Therefore, it is necessary to compensate space analysis and index measurement by applying weight to the point of view for the probability of experiencing space. This study proposed a method of analyzing visibility ratio by applying the integration of space syntax theory as weight, and grasped the effect in comparison with the visibility ratio when weight was not applied.
Recently, need for the development of the quantification of subjective evaluation is growing for the production of high-touch and high-tech textile products. In this study, Fuzzy theory is utilized for the evaluation of the wear comfort of the various blouses. Result of a new evaluation method and factor scores, validity of the new evalution technique adopted fuzzy theory was crosschecked with the results of fator analysis and factor scores. As results, fuzzy theory was proved to be adequate methodology to objectify the subjective evaluation of the adequacy of clothing which is worn. When DUNCAN'S multiple comparion among median of the fuzzy composite score were compared with the results of factor score, the sensitivity of the test methods tends to increase. Therefore, it is suggested that fuzzy weighted checklist is an alternative evaluation scale for the subjective comparison of the textile products. In addition, individual median of fuzzy composite score value should be treated by statistical for the sensitive analysis of subjective evalution.
In this paper the stochastic analysis of semi-infinite domain is presented using the weighted integral method, which is expanded to include the infinite finite elements. The semi-infinite domain can be thought as to have more uncertainties than the ordinary finite domain in material constants, which shows the needs of and the importance of the stochastic finite element analysis. The Bettess's infinite element is adopted with the theoretical decomposition of the strain matrix to calculate the deviatoric stiffness of the semi-infinite domains. The calculated value of mean and the covariance of the displacement are revealed to be larger than those given by the finite domain assumptions giving the rational results which should be considered in the design of structures on semi-infinite domains.
구조물의 이상징후 판단 및 장단기 안정성, 장래 거동 등의 판단에 다양한 계측결과가 효율적으로 이용되기 위해서는 계측 데이터 내에 포함한 각종 이상치의 판정 및 제거가 필요하다. 본 연구에서는 장기 시계열 데이터에 대한 이상치 평가를 수행하기 위한 통합 이상치 분석 시스템을 개발하였다. 이상치 평가는 시계열 분석법에 의한 단일 데이터셋 대상의 1차 이상치 분석과 합성신호 기반의 다중 데이터셋에 대한 2차 이상치 분석으로 구분하여 단계별로 수행되었다. 통합 이상치 분석 시스템은 구조물에 대한 종합 안전관리 플랫폼과 실시간 연동되어 구조물의 각종 안전성 평가 및 거동 예측 등을 위한 기초자료를 제공할 수 있도록 개발되었다. 현장 적용을 통해 일정 경향을 보이는 동종의 다수 센서들의 합성신호와 개별 데이터셋 간의 상관성이 크게 증가함을 확인할 수 있었으며, 상관성에 대한 가중치 적용을 통해 차별 거동을 보이는 다양한 센서 계측치들도 모두 통합 이상치 분석에 활용될 수 있음을 확인 할 수 있었다.
제조성숙도평가(Manufacturing Readiness Assessment, MRA)는 제조 준비상태를 평가하는 방법으로 체계, 부체계의 개발 및 양산에서 발생할 수 있는 일정지연, 비용 상승, 품질 저하 등을 방지하지 위해서 2012년에 제도화되었다. 제조성숙도 평가는 군수품의 양산단계의 제조상 위험성을 사전에 식별하여 관리한 결과, 군수품의 품질수준이 개선되는 등 긍정적인 효과가 있었으나 실제 수행 시 피평가자가 평가항목에 대해 맞춤형으로 준비를 하면서 평가점수가 점차적으로 높아지는 등 준비상태 점검이라는 본래의 목적과는 달리 점수만 상승하는 평가점수 인플레 현상이 심화되는 문제점이 식별되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고 과거 업체의 MRA 평가항목 이력을 반영하기 위해 HOM8, 평가항목 난이도를 반영하기 위한 DOM8, 평가항목의 중요도 및 사업별 특성을 고려한 ICOM8과 M8RA를 각각 정의하여 네가지 지표 가중치를 적용한 MWV(Manufacturing Readiness Level 8 Weighted Value)을 정의한 정량적인 MRA 평가모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해 기존에 실시된 4개 사업에 대한 평가항목 간 MWV를 계산하였으며, 이를 통해 제안된 MRL 8 평가 방법론의 개선결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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