This study proposed a procedure to improve the error defection of attached cadastral maps using digital map data. In addition, this study also provided the direction for the accuracy improvement of attached cadastral maps by comparing analysis methods. - such as centroid, Lee Sallee shape index, and area index. The analysis is performed as follows. First, by using centroid measurement, the center point of cadastral maps and attached cadastral maps are compared. Secondly by using Lee Sallee shape measurement, the location accuracy of range area is investigated. Thirdly, by using area measurement, the range area within allowable error scope is verified. Based on analysis, the discrepancy between cadastral maps and the attacked cadastral maps are detected as follows; 98.2% from Lee Sallee shape index, 41.8% from centroid, 15.4% from area index in the whole error.
Via extension of the classical double-Newton method, we propose high-order family of two-point methods in this paper. Theoretical and computational properties of the proposed methods are fully investigated along with a main theorem describing methodology and convergence analysis. Typical numerical examples are thoroughly treated to verify the underlying theory.
Human errors are now considered as the most significant source of accidents or incidents in large-scale systems such as aircraft, vessels, railway, and nuclear power plants. As 61% of the train accidents in Korea railway involving collisions, derailments and fires were caused by human errors, there is a strong need for a systematic research that can help to prevent human errors. Although domestic railway operating companies use a variety of methods for analyzing human errors, there is much room for improvement. Especially, because most of them are based on written papers, there is a definite need for a well-developed computerized system supporting human error analyzing tasks. The purpose of this study is to propose a framework for a computerized human error analysis system focused on the railway industry on the basis of human error analysis mechanism. The proposed framework consists of human error analysis (HEA) module, similar accident tracking (SAT) module, cause factor recommendation (CFR) module, cause factor management (CFM) module, and statistics (ST) module.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권4호
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pp.349-359
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2015
We study a semiparametric Bayesian approach to small area estimation under a nested error linear regression model with area level covariate subject to measurement error. Consideration is given to radial basis functions for the regression spline and knots on a grid of equally spaced sample quantiles of covariate with measurement errors in the nested error linear regression model setup. We conduct a hierarchical Bayesian structural measurement error model for small areas and prove the propriety of the joint posterior based on a given hierarchical Bayesian framework since some priors are defined non-informative improper priors that uses Markov Chain Monte Carlo methods to fit it. Our methodology is illustrated using numerical examples to compare possible models based on model adequacy criteria; in addition, analysis is conducted based on real data.
The purpose of this study is to investigate the cause of an error of prefounded column straightness and to measure the error during Top-Down construction. There are several causes of an error of prefounded column : (1) The columns are connected by welding or other methods. (2) concrete and aggregates are put in columns. (3) The columns are constructed during the construction. The error of column straightness is different for each column, and the tilting of columns is shown in one or two directions between floors. The additional loads caused by the error of straightness may give damage to buildings.
최근, 유한요소해석견과의 신뢰도를 향상시키기 위하여 활발하게 연구되고 있는 적응유한요소해석은 반복계산을 통해서 해석결과의 오차가 사용자에 의해 지정된 허용오차와 같아지도록 하는 해석방법이다. 이와 간은 적응유한요소해석은 해석결과의 오차평가와 이에 따른 유한요소의 재구성과정으로 나누어진다. rp방법에서는 절점의 위치를 이동시켜 요소의 크기를 조절하는 r방법과 형상함수찻수를 증가시키는 p방법을 동시에 적용함으로써 적응해석의 유효성을 향상시키고자 하였다. 제안한 rp방법의 특성을 규명하고 적응해석의 유효성을 보이기 위하여 전형적인 이차원 평면문제들을 해석하고 그 결과를 검토하였다.
To prevent similar accidents with the basis of industrial accidents already occurred in industrial plants, it would be possible only after true causes are grasped. Unfortunately, however, most accident investigation carried out with the basis of legal regulation failed to grasp them so that similar accidents have been repeated without cease. This research aimed to find out differences between results from conventional accident investigation and those from human error analysis, and to draw out effective and practical counter-plans against industrial accidents occurred repeatedly in an autoglass manufacturing company. As for analysis, about 110 accident cases that occurred for last 7 years were collected, and by adopting the Comprehensive Human Error Analysis Technique developed by the previous researchers, not direct causes but basic fundamental causes that might induce workers to human errors were sought. In consequence, the result showed that facility factors or environmental factors such as improper layout, mistakes in engineering design, and malfunction of interlock system were authentic major accident causes as opposed to managerial factors such as personal carelessness or failure to wearing personal protective equipments, and/or improper work methods.
Adaptive finite element analysis, which its solution error meets with the user defined allowable error, is recently used far improving reliability of finite element analysis results. This adaptive analysis is composed of two procedures; one is the error estimation of an analysis result and another is the reconstruction of finite elements. In the rp-method, an element size is controlled by relocating of nodal positions(r-method) and the order of an element shape function is determined by the hierarchical polynomial(p-method) corresponding to the element solution error. In order to show the effectiveness and accuracy of the suggested rp-method, various numerical examples were analyzed and these analysis results were examined by comparing with those obtained by the existed methods. As a result of this study, following conclusions are obtained. (1) rp-method is more accurate and effective than the r- and p-method. (2) The solution convergency of the rp-method is controlled by means of the iterative calculation numbers of the r- and p- method each other.
본 논문에서는 다중입출력 (MIMO : multiple-input multiple-output) 시스템에서 순차적 간섭 제거 기반 (SIC : successive interference cancellation) 신호 검출 기법의 성능을 분석한다. 고려되는 신호검출 기법들은 SIC 기법와 LR-SIC 기법이며, 이러한 신호 검출 기법들의 블록오류확률 (BLER; block error ratio) 성능을 나타내는 식을 유도 하고, 모의실험 결과를 통해 유도된 식과 성공적으로 일치함을 확인한다.
When conducting large-scale cohort studies, numerous statistical issues arise from the range of study design, data collection, data analysis and interpretation. In genomic cohort studies, these statistical problems become more complicated, which need to be carefully dealt with. Rapid technical advances in genomic studies produce enormous amount of data to be analyzed and traditional statistical methods are no longer sufficient to handle these data. In this paper, we reviewed several important statistical issues that occur frequently in large-scale genomic cohort studies, including measurement error and its relevant correction methods, cost-efficient design strategy for main cohort and validation studies, inflated Type I error, gene-gene and gene-environment interaction and time-varying hazard ratios. It is very important to employ appropriate statistical methods in order to make the best use of valuable cohort data and produce valid and reliable study results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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