Let ${\pi}_1,...,{\pi}_{k}$k($\geq$2) independent logistic populations such that the cumulative distribution function (cdf) of an observation from the population ${\pi}_{i}$ is $$F_{i}\;=\; {\frac{1}{1+exp{-\pi(x-{\mu}_{i})/(\sigma\sqrt{3})}}},\;$\mid$x$\mid$<\;{\infty}$$ where ${\mu}_{i}(-{\infty}\; < \; {\mu}_{i}\; <\; {\infty}$ is unknown location mean and ${\delta}^2$ is known variance, i = 1,..., $textsc{k}$. Let ${\mu}_{[k]}$ be the largest of all ${\mu}$'s and the population ${\pi}_{i}$ is defined to be 'good' if ${\mu}_{i}\;{\geq}\;{\mu}_{[k]}\;-\;{\delta}_1$, where ${\delta}_1\;>\;0$, i = 1,...,$textsc{k}$. A selection procedure based on sample median is proposed to select a subset of $textsc{k}$ logistic populations which includes all the good populations with probability at least $P^{*}$(a preassigned value). Simultaneous confidence intervals for the differences of location parameters, which can be derived with the help of proposed procedures, are discussed. If a population with location parameter ${\mu}_{i}\;<\;{\mu}_{[k]}\;-\;{\delta}_2({\delta}_2\;>{\delta}_1)$, i = 1,...,$textsc{k}$ is considered 'bad', a selection procedure is proposed so that the probability of either selecting a bad population or omitting a good population is at most 1 $P^{*}$.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.4
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pp.129-137
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2003
The cable in the cable-supported structures is long, therefore it can be reasonable to apply the different models, compared with those used for general steel elements. This paper compares the statistical models with existing cable fatigue data, after deriving the cdf(cumulative distibution function) with modifying the log-normal distribution, the existing extremal distributions so as to include length effect. The paper presents the appropriate model for analyzing and assessing the fatigue behavior of cable which is being used for actual structures.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.23
no.2
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pp.131-140
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2019
Diagonally reinforced concrete coupling beams (DRCBs) have been widely adopted in reinforced concrete (RC) bearing wall systems. DRCBs are known to act as a fuse element dissipating most of seismic energies imparted to the bearing wall systems during earthquakes. Despite such importance of DRCBs, the damage estimation of such components and the corresponding consequences within the knowledge of performance based seismic design framework is not well understood. In this paper, drift-based fragility functions are developed for in-plane loaded DRCBs. Fragility functions are developed to predict the damage and to decide the repair method required for DRCBs subjected to earthquake loading. Thirty-seven experimental results are collected from seventeen published literatures for this effort. Drift-based fragility functions are developed for four damage states of DRCBs subjected to cyclic and monotonic loading associated with minor cracking, severe cracking, onset of strength loss, and significant strength loss. Damage states are defined in a consistent manner. Cumulative distribution functions are fit to the empirical data and evaluated using standard statistical methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5898-5916
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2018
In this paper, the downlink performance of multi-cell distributed antenna systems (DAS) with a single user in each cell is investigated. Assuming the channel state information is available at the transmitter, four transmission modes are formulated as combinations of remote antenna units (RAUs) selection and cooperative transmission, namely, non-cooperative transmission without RAU selection (NCT), cooperative transmission without RAU selection (CT), non-cooperative transmission with RAU selection (NCT_RAUS), and cooperative transmission with RAU selection (CT_RAUS). By using probability theory, the cumulative distribution function (CDF) of a user's signal to interference plus noise ratio (SINR) and the system ergodic capacity under the above four modes are determined, and their closed-form expressions are obtained. Furthermore, the system energy efficiency (EE) is studied by introducing a realistic power consumption model of DAS. An expression for determining EE is formulated, and the closed-form tradeoff relationship between spectral efficiency (SE) and EE is derived as well. Simulation results demonstrate their consistency with the theoretical analysis and reveal the factors constraining system EE, which provide a scientific basis for future design and optimization of DAS.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.205-205
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2021
Surface soil moisture, which governs the partitioning of precipitation into infiltration and runoff, plays an important role in the hydrological cycle. The assimilation of satellite soil moisture retrievals into a land surface model or hydrological model has been shown to improve the predictive skill of hydrological variables. This study aims to improve streamflow prediction with Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro) by assimilating Soil Moisture Active and Passive (SMAP) data at 3 km and analyze its impacts on hydrological components. We applied Cumulative Distribution Function (CDF) technique to remove the bias of SMAP data and assimilate SMAP data (April to July 2015-2019) into WRF-Hydro by using an Ensemble Kalman Filter (EnKF) with a total 12 ensembles. Daily inflow and soil moisture estimates of major dams (Soyanggang, Chungju, Sumjin dam) of South Korea were evaluated. We investigated how hydrologic variables such as runoff, evaporation and soil moisture were better simulated with the data assimilation than without the data assimilation. The result shows that the correlation coefficient of topsoil moisture can be improved, however a change of dam inflow was not outstanding. It may attribute to the fact that soil moisture memory and the respective memory of runoff play on different time scales. These findings demonstrate that the assimilation of satellite soil moisture retrievals can improve the predictive skill of hydrological variables for a better understanding of the water cycle.
This study proposes a novel, conditionally applied neural network technique to reduce the overall peak-to-average power ratio (PAPR) of an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system while maintaining an acceptable bit error rate (BER) level. The main purpose of the proposed scheme is to adjust only those subcarriers whose peaks exceed a given threshold. In this respect, the developed C-ANN algorithm suppresses only the peaks of the targeted subcarriers by slightly shifting the locations of their corresponding frequency samples without affecting their phase orientations. In turn, this achieves a reasonable system performance by sustaining a tolerable BER. For practical reasons and to cover a wide range of application scenarios, the threshold for the subcarrier peaks was chosen to be proportional to the saturation level of the nonlinear power amplifier used to pass the generated OFDM blocks. Consequently, the optimal values of the factor controlling the peak threshold were obtained that satisfy both reasonable PAPR reduction and acceptable BER levels. Furthermore, the proposed system does not require a recovery process at the receiver, thus making the computational process less complex. The simulation results show that the proposed system model performed satisfactorily, attaining both low PAPR and BER for specific application settings using comparatively fewer computations.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.19
no.2
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pp.105-112
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2007
Sediment transport model based on the Lagrangian concept considering the grain size distribution(GSD) was setup and the change of the sediment diffusion range was analysed in the condition of considering and not considering the GSD. The GSD curve is assumed as the Log-normal distribution function in order to consider the GSD with respect to the Lagrangian concept and the random numbers, i.e. sediment particles, are generated based on the distribution function. The sediment particles is assumed as the spherical type and the random numbers based on the sediment weight is converted to the sediment diameters. Sediment transport patterns are analysed by the settling simulation, in which the settling velocity is computed by the van Rijn formulae and the horizontal diffusion coefficient is used as the constant parameter. The diffusion patterns are very similar to the patterns with GSD condition. The diffusion range defined as the range including 90%, 99% sediment weight of the total sediment weight, however, is larger than without considering GSD condition in 90%-option and shorter than with considering GSD condition in 99-option, respectively. The diffusion range is defined as tile p-percentage of the cumulative sediment weight region with reference to the 50% region, 90%- option, 99%-option, respectively.
Pyo, Jung Kee;Son, Yeong Mo;Jang, Gwang Min;Lee, Young Jin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.102
no.4
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pp.477-483
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2013
The purpose of this study was to calculate uncertainty of emission factor collected data and to evaluate the applicability of Monte Carlo simulation technique. To estimate the distribution of emission factors (Such as Basic wood density, Biomass expansion factor, and Root-to-shoot ratio), four probability density functions (Normal, Lognormal, Gamma, and Weibull) were used. The two sample Kolmogorov-Smirnov test and cumulative density figure were used to compare the optimal probability density function. It was observed that the basic wood density showed the gamma distribution, the biomass expansion factor results the log-normal distribution, and root-shoot ratio showd the normal distribution for Pinus densiflora in the Gangwon region; the basic wood density was the normal distribution, the biomass expansion factor was the gamma distribution, and root-shoot ratio was the gamma distribution for Pinus densiflora in the central region, respectively. The uncertainty assessment of emission factor were upper 62.1%, lower -52.6% for Pinus densiflora in the Gangwon region and upper 43.9%, lower -34.5% for Pinus densiflora in the central region, respectively.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.12
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pp.1186-1192
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2008
The reliability of gas turbine engine blades was studied. Yield strength, Young’s modulus, engine speed and gas temperature were considered as statistically independent random variables. The failure probability was calculated using five different methods. Advanced Mean Value Method was the most efficient without significant loss in accuracy. When random variables were assumed to have normal, lognormal and Weibull distributions with the same means and standard deviations, the CDF of limit state equation did not change significantly with the distribution functions of random variables. The normalized sensitivity of failure probability with respect to standard deviations of random variables was the largest with gas temperature. The effect of means and standard deviations of random variables was studied. The increase in the mean of gas temperature and the standard deviation of engine speed increased the failure probability the most significantly.
The development of OrientaL tobacco budworm (OTE), Heticoverpa assulta, was studied at seven constant temperatures from 18 to $33^{\circ}C$ with a 14L : 10D photoperiod on the artificial diet. The egg, larval, and pupal duration comprised ca. 10, 48, and 42% of the total developmental time (from egg to adult emergence). The lower developmental threshold temperatures for egg, larval, pupal, and overall development were 8.62, 12.65, 11.64, and $11.89^{\circ}C$, respectively. The biophysical model of Sharpe & DeMichele (1977) provided a good description of OTB's development as a function of temperature ($r^2$=0.993~O.996). The Wmbull distribution was fitted to cumulative frequency distributions of normalized developmental times for each developmental stage of OTE ($r^2$== 0.987 ~0.999).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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