Park, Chae Il;Baek, Chun Woo;Jun, Hwan Don;Kim, Joong Hoon
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.22
no.5
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pp.856-864
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2006
For estimating the minimum discharge to maintain a river, low flow analysis is required and long term runoff records are needed for the analysis. However, runoff data should be estimated to run a hydrologic model for ungaged river basin. For the reason, parameter estimation is crucial to simulate rainfall-runoff events for those basins using Tank model. In this study, only runoff data recorded for dry season are used for parameter estimation, which is different to other methods based on runoff data recorded for wet and dry seasons. The Harmony Search algorithm is used to determine the optimum parameters for Tank model. The coefficient of determination ($R^2$) is served as the objective function in the Harmony Search. In cases that recorded data are insufficient, the recording interval is changed and Empirical CDF is adopted to analyze the estimated parameters. The suggested method is applied to Yongdam dam, Soyanggang dam, Chungju dam and Seomjingang dam basins. As results, the higher $R^2s$ are obtained when the shorter recording interval, the better recorded data quality, and the more rainfall events recorded along with certain rainfall amount is. Moreover, when the total rainfall is higher than the certain amount, $R^2$ is high. Considering the facts found from this study for the low flow analysis, it is possible to estimate the parameters for Tank model properly with the desired confidence level.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.3
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pp.799-808
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2016
To find the pattern of personal data leak incidents and confirm which distribution is suitable for, this paper searched the personal data leak incidents reported by the media from 2011 to 2014. Based on result, this research estimated the statistical distribution using the 'K-S Statistics' and tested the 'Goodness-of-Fit'. As a result, the fact that in 95% significance level, the Poisson & Exponential distribution have high 'Goodness-of-Fit' has been proven quantitatively and, this could find it for major personal data leak incidents to occur 12 times in a year on average. This study can be useful for organizations to predict a loss of personal data leak incidents and information security investments and furthermore, this study can be a data for requirements of the cyber-insurance.
In this paper, we propose an automatic extraction model for unknown translations and implement an unknown translation extraction system using the proposed model. The proposed model as a phrase-alignment model is incorporated with three models: a phrase-boundary model, a language model, and a translation model. Using the proposed model we implement the system for extracting unknown translations, which consists of three parts: construction of parallel corpora, alignment of Korean and English words, extraction of unknown translations. To evaluate the performance of the proposed system, we have established the reference corpus for extracting unknown translation, which comprises of 2,220 parallel sentences including about 1,500 unknown translations. Through several experiments, we have observed that the proposed model is very useful for extracting unknown translations. In the future, researches on objective evaluation and establishment of parallel corpora with good quality should be performed and studies on improving the performance of unknown translation extraction should be kept up.
Traffic load and volume is one of the most important physical quantities for bridge safety evaluation and maintenance strategies formulation. This paper aims to conduct the statistical analysis of traffic volume information and the multimodal modeling of gross vehicle weight (GVW) based on the monitoring data obtained from the weigh-in-motion (WIM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. A genetic algorithm (GA)-based mixture parameter estimation approach is developed for derivation of the unknown mixture parameters in mixed distribution models. The statistical analysis of one-year WIM data is firstly performed according to the vehicle type, single axle weight, and GVW. The probability density function (PDF) and cumulative distribution function (CDF) of the GVW data of selected vehicle types are then formulated by use of three kinds of finite mixed distributions (normal, lognormal and Weibull). The mixture parameters are determined by use of the proposed GA-based method. The results indicate that the stochastic properties of the GVW data acquired from the field-instrumented WIM sensors are effectively characterized by the method of finite mixture distributions in conjunction with the proposed GA-based mixture parameter identification algorithm. Moreover, it is revealed that the Weibull mixture distribution is relatively superior in modeling of the WIM data on the basis of the calculated Akaike's information criterion (AIC) values.
We have garnered 3,593 data of gas [Natural Gas (NG) and Liquefied Petroleum Gas (LPG)] accidents reported for 16 years from 1991, and then analyzed the accidents according to their types and causes based on the classified database. According to the results the gas leak has been the most common accident followed by the explosion and then fire accidents. The most frequent accident-occurring locations for fire, explosion and leak are recognized around the valve, hose and pipeline, respectively. In addition, we have applied the Poisson analysis to predict the most-likely probabilities of fire, explosion and release in the upcoming 5 years. From this research we have assured the successive database updating will highly improve the anticipating-probability accuracy and thus it will play a key role as a significant safety-securing guideline against the gas disasters.
The burden of flood control on the dam under frequently flood due to climate change and especially heavy flood in 2020 year are come to the forward and increased. The objective of the study is therefore to establish the method to estimate capacity and target water level for flood control in actual dam management. Frequency matching method was applied to establish a pair of cumulative distribution function (CDF) based on daily dam inflow and discharge records. The relationship between dam storage and discharge volume represented as a percentage of inflow volume was derived and its characteristics was analyzed. As the result, the Soyanggang (45%) and Chungju Dam (39%) contributing to flood control with temporarily storing flood runoff. The method and diagram to estimate flood control capacity and target water level for flood control in the dam were established. The result of the study could be used as a supplementary data for flood control of the dam according to the rainfall prediction on the Korea Meteorological Administration.
The distribution and prediction interval for the misorientation angle of grain boundary at which $Cr_2N$ was precipitated during heating at $900^{\circ}C$ for $10^4$ sec were newly estimated, and followed by the estimation of mathematical and median rank methods. The probability density function of the misorientation angle can be estimated by a statistical analysis. And then the ($1-{\alpha}$)100% prediction interval of misorientation angle obtained by the estimated probability density function. If the estimated probability density function was symmetric then a prediction interval for the misorientation angle could be derived by the estimated probability density function. In the case of non-symmetric probability density function, the prediction interval could be obtained from the cumulative distribution function of the estimated probability density function. In this paper, 95, 99 and 99.73% prediction interval obtained by probability density function method and cumulative distribution function method and compared with the former results by median rank regression or mathematical method.
Shin, Ji Yae;Son, Ho Jun;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.299-299
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2022
수문학적 가뭄 발생의 직접적 영향은 강수부족량이나, 다양한 사회경제적 인자들은 수문학적 가뭄에 간접적으로 영향을 미치고 있다. 물관리 선진기관에서는 인간의 활동 및 물관리 방식에 따라 수문학적 가뭄을 심화시키거나 완화시킬 수 있음을 인지하고, 인간의 물사용이 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 강수량 및 미래의 인구변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향의 정도를 판단함으로써, 인간의 활동이 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 제시하고자 한다. 충정북도 시군지역을 대상지역으로 선정하였으며, 시군 장래인구 추정값을 미래 인구자료로, 미래 유출량이 산정되어 제공되는 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오를 활용하여 미래 가뭄상황 예측하였다. 강수량 및 인구변화가 수문학적 가뭄에 미치는 영향 평가를 위하여 코플라함수 기반의 베이지안 네트워크 모형이 활용하였다. 베이지안 네트워크는 강수량, 인구밀도, 수문학적 가뭄사이의 관계 도출을 위하여 활용되었으며, 베이지안 네트워크 내의 결합확률의 산정을 위하여 코플라 함수가 활용되었다. 미래의 강수량 및 인구밀도의 변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 강수량이 인구밀도보다 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치며, 약 0.2~0.3 정도 발생확률이 크게 산정되었다. 두 인자를 동시에 고려할 경우, 강수량이 적고, 인구밀도가 높아지는 조건(F(강수량)=0.1, F(인구밀도)=0.9)에서는 조건부 CDF 변화율이 크게 나타나, 곧 수문학적 가뭄의 위험성이 높음을 확인할 수 있었다. 인구밀도는 수문학적 가뭄의 발생 위험성을 높이 알려져 있으나, 정량적으로 그 값을 제시한 연구 사례는 찾기 어렵다. 이에 따라 본 연구에서는 가뭄의 영향정도를 정량적으로 표현하였으며, 한 인자만의 영향이 아닌 두 개 이상의 인자들의 복합적인 영향 정도를 제시함으로써 수치적인 비교가 가능하게 하였다. 미래 추정 인자가 인구자료가 한정적이라 인구 자료만을 활용하여 수문학적 가뭄에 미치는 영향을 분석하였으나, 다른 사회경제적 지표를 활용하여 미래 변화에 따른 미래 수문학적 가뭄의 영향 정도의 비교 및 분석 결과를 바탕으로 가뭄 대응 우선순위 선정을 위한 연구자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.
The high-speed railway system is mainly composed of tunnel, bridge, and viaduct to meet the straightness needed for keeping the high speed up to 400 km/s. Seismic fragility for the high-speed railway infrastructure can be assessed as two ways: one way is studying each element of infrastructure analytically or numerically, but it requires lots of research efforts due to wide range of railway system. On the other hand, empirical method can be used to access the fragility of an entire system efficiently, which requires case history data. In this study, we collect the 2004 MW 6.6 Niigata earthquake case history data to develop empirical seismic fragility function for a railway system. Five types of intensity measures (IMs) and damage levels are assigned to all segments of target system for which the unit length is 200 m. From statistical analysis, probability of exceedance for a certain damage level (DL) is calculated as a function of IM. For those probability data points, log-normal CDF is fitted using MLE method, which forms fragility function for each damage level of exceedance. Evaluating fragility functions calculated, we observe that T=3.0 spectral acceleration (SAT3.0) is superior to other IMs, which has lower standard deviation of log-normal CDF and low error of the fit. This indicates that long-period ground motion has more impacts on railway infrastructure system such as tunnel and bridge. It is observed that when SAT3.0 = 0.1 g, P(DL>1) = 2%, and SAT3.0 = 0.2 g, P(DL>1) = 23.9%.
The Journal of the Korean bone and joint tumor society
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v.12
no.1
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pp.1-8
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2006
Purpose: To analyze the clinical outcome of stage IIB osteosarcomas arisen in the long bones. Materials and Methods: Since February 1993, 58 Enneking stage IIB osteosarcomas arisen in long bones were managed and followed at least one year at our four university hospitals. There were 48 wide resections, 2 marginal resections and 8 amputations. The mean follow up period was 4.1years (up to 12.2years). Local recurrence, distant metastasis, complication, survival rate, and oncologic and functional results were evaluated. Results: At the last follow up, 35 patients were CDF, 9 were NED, 5 were AWD, 7 were DOD and the remained 2 died with unrelated disease. Eight local recurrences (13.8%) and 18 distant metastases (31.0%) were occurred. Nine infections were developed after 48 reconstructions (18.8%). Overall functional outcome was 24.3 (81.%). The 5 year overall survival rate was 84.6% and the continuous disease-free survival rate was 68.7% at 5 years and 42.3% at 10 years. Conclusion: Forty-six of 58 stage IIB osteosarcomas arisen in long bones (79.3%) showed CDF or NED at an average 4.1 year follow up. Overall 5-year survival rate was 84.6% and overall functional outcome score was 24.3, which were comparable to those of other studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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