Lee Yoon-Hwan;Yang Joon-Eon;Kim Jong-Hoon;Noh Sam-Kyu
Fire Science and Engineering
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v.18
no.4
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pp.64-71
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2004
This paper describes the result of the pump room fire analysis of the nuclear power plant using CFAST fire modeling code developed by NIST. The sensitivity studies are performed over the input parameters of CFAST: the constrained or unconstrained fire, Lower Oxygen Limit (LOL), Radiative Fraction (RF), and the opening ratio of the fire doors. According to the results, a pump room fire is the ventilation-controlled fire, so it is adequate that the value of LOL is 10% which is also the default value. It is anlayzed that the Radiative Fraction does not affect the temperature of the upper gas layer. It is appeared that the integrity of the cable located at the upper layer is maintained except for the safety pump at the fire area and the Conditional Core Damage Probability (CCDP) is 9.25E-07. It seems that CCDP result is more realistic and less uncertain than that of Fire Hazard Analysis (FHA).
This study analyzes the changes in commuter's mode choice between 2002 and 2006 according to the implement of the integrated public transit system in Seoul metropolitan city. Especially this study focuses on differential changes in a transit modal choice among socioeconomic status, trip purpose and spatial characteristics of origin and destination. The probability of public transit use against automobile is modeled as a function of socioeconomic variables, spatial characteristics of origin and destination and the utility of the commuter's mode. The results from conditional logit model analyses suggest that people with lower income show the larger changes in the ratio of public transit choice between 2002-06. Also both higher density, more accessible to public transit and more diverse land uses in residence zone and in work place generally increase the ratio of public transit choice between 2002-06. Car and subway have the most strong alternative relation in commuter's mode choice. The findings give an important implication that the integrated public transit system has differential impacts on commuter's mode choice in Seoul.
The multi-environment probability density function model has been applied to simulate the turbulent stratified premixed flames. The direct quadrature method of moments (DQMOM) has been adopted to solve the transport PDF equation due to its computational efficiency and robustness. Computations are made for the non-swirling turbulent stratified premixed flames including SWB1, SWB5 and SWB9. The numerical results obtained in this study are precisely compared with experimental data in terms of axial velocity, unconditional means and conditional means for scalar field including temperature and species mass fraction.
Maximum likelihood estimates (MLEs) for recursive models of categorical variables are discussed under an EM framework. Since MLEs by EM often depend on the choice of the initial values for MLEs, we explore reasonable rules for selecting the initial values for EM. Simulation results strongly support the proposed rules.
International Journal of Reliability and Applications
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v.18
no.2
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pp.65-82
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2017
Abstract. Camilo Dagum proposed several variants of a new model for the size distribution of personal income in a series of papers in the 1970s. He traced the genesis of the Dagum distributions in applied economics and points out parallel developments in several branches of the applied statistics literature. The main aim of this paper is to define a bivariate Dagum distribution so that the marginals have Dagum distributions. It is observed that the joint probability density function and the joint cumulative distribution function can be expressed in closed forms. Several properties of this distribution such as marginals, conditional distributions and product moments have been discussed. The maximum likelihood estimates for the unknown parameters of this distribution and their approximate variance-covariance matrix have been obtained. Some simulations have been performed to see the performances of the MLEs. One data analysis has been performed for illustrative purpose.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.2
no.2
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pp.151-161
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1998
In this study, an attempt is made to apply the concept of fuzzy-bayesian theory to the integrity assessment of RC highway bridge, and uncertainty states are represented in terms of fuzzy sets which define several linguistic variables such as "very good", "good", "average", "poor", "very poor", etc. Especially, the concept of fuzzy conditional probability aids to derive a new reliability analysis which includes the subjective assessment of engineers without introducing any additional correction factors. The fuzzy concept are also used as reliability indexes for the condition assessment based on the proposed models, the proposed fuzzy theory-based approach with the results of visual inspection and extensive field load tests are applied to the integrity assessment of a new RC highway bridge, namely, Jichok bridge.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.4
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pp.228-233
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2021
In this study, we analyze the credit information (loan, delinquency information, etc.) of individual business owners to generate voluminous training data to establish a bankruptcy prediction model through a partial synthetic training technique. Furthermore, we evaluate the prediction performance of the newly generated data compared to the actual data. When using conditional tabular generative adversarial networks (CTGAN)-based training data generated by the experimental results (a logistic regression task), the recall is improved by 1.75 times compared to that obtained using the actual data. The probability that both the actual and generated data are sampled over an identical distribution is verified to be much higher than 80%. Providing artificial intelligence training data through data synthesis in the fields of credit rating and default risk prediction of individual businesses, which have not been relatively active in research, promotes further in-depth research efforts focused on utilizing such methods.
Various Korean word sense disambiguation methods have been proposed using small scale of sense-tagged corpra and dictionary definitions to calculate entropy information, conditional probability, mutual information and etc. for each method. This paper proposes a method using Korean Word Space model which builds word vectors from a large scale of sense-tagged corpus and disambiguates word senses with the similarity calculation between the word vectors. Experiment with Sejong morph sense-tagged corpus showed 94% precision for 200 sentences(583 word types), which is much superior to the other known methods.
Jehanzaib, Muhammad;Kim, Ji Eun;Park, Ji Yeon;Kim, Tae-Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.151-151
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2019
Because drought is a complex and stochastic phenomenon in nature, statistical approaches for drought assessment receive great attention for water resource planning and management. Generally drought characteristics such as severity, duration and intensity are modelled separately. This study aims to develop a relationship between drought characteristics using a bivariate copula model. To achieve the objective, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data at 6 rain gauge stations for the period of 1961-1999 in Jehlum River Basin, Pakistan, and investigated the drought characteristics. Since there is a significant correlation between drought severity and duration, they are usually modeled using different marginal distributions and joint distribution function. Using exponential distribution for drought severity and log-logistic distribution for drought duration, the Galambos copula was recognized as best copula to model joint distribution of drought severity and duration based on the KS-statistic. Various return periods of drought were calculated to identify time interval of repeated drought events. The result of this study can provide useful information for effective water resource management and shows superiority against univariate drought analysis.
Data mining means data analysis and model selection using various types of data in order to explore useful information and knowledge for making decisions. Examples of data mining include scoring for credit analysis of a new customer and scoring for churn management, where the customers with high scores are given special attention. In this paper, scoring is interpreted as a modeling process of the conditional probability and polyclass scoring method is described. German credit data, a PC communication company data and a mobile communication company data are used to compare the performance of polyclass scoring method with that of the scoring method based on a tree model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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