Multivariate statistical approaches to classify sampling sites with measuring their similarity by water quality data and understand the characteristics of classified clusters have been discussed for the optimal water quality monitering network. For empirical study, data of two years (2005, 2006) at the 9 sampling sites with the combination of 2 depth levels and 7 important variables related to water quality is collected in Yongdam reservoir. The similarity among sampling sites is measured with Euclidean distances of water quality related variables and they are classified by hierarchical clustering method. The clustered sites are discussed with principal component variables in the view of the geographical characteristics of them and reducing the number of measuring sites. Nine sampling sites are clustered as follows; One cluster of 5, 6, and 7 sampling sites shows the characteristic of low water depth and main stream of water. The sites of 2 and 4 are clustered into the same group by characteristics of hydraulics which come from that of main stream. But their changing pattern of water quality looks like different since the site of 2 is near to dam. The sampling sites of 3, 8, and 9 are individually positioned due to the different tributary.
Multivariate statistical approaches to classify sampling sites with measuring their similarity by water quality data. For empirical study, data of two years at the 9 sampling sites with the combination of 2 depth levels and 7 important variables related to water quality is collected in reservoir. The similarity among sampling sites is measured with Euclidean distances of water quality related variables and they are classified by hierarchical clustering method. The clustered sites are discussed with principal component variables in the view of the geographical characteristics of them and reducing the number of measuring sites. Nine sampling sites are clustered as follows; One cluster of 5, 6, and 7 sampling sites shows the characteristic of low water depth and main stream of water. The sites of 2 and 4 are clustered into the same group by characteristics of hydraulics which come from that of main stream. But their changing pattern of water quality looks like different since the site of 2 is near to dam. The sampling sites of 3, 8, and 9 are individually positioned due to the different tributary.
본 연구에서는 예비교사들의 통계적 표집에 대한 이해를 조사하였다. 먼저 선행 연구를 바탕으로 표집의 이해와 관련된 주요 주제를 표본의 대표성, 표집 변이성, 표집분포로 구분하고, 각각의 주요 주제에 대한 세부 개념 요소들을 선정하였다. 이에 대한 예비교사들의 이해를 조사한 결과 대부분의 예비교사들이 편의를 일으키지 않는 무작위 추출이 표집방법으로 적절함을 이해하고 있었으나 약 64%의 예비교사들만이 표본을 모집단의 준비례적 축소버전으로 인식하고 있었다. 표집에서 표본이 모집단에서 차지하는 비율보다 표본의 크기 자체가 중요함을 인식하는 예비교사는 극소수에 불과했으며, 조사 대상의 절반에 해당하는 예비교사들만이 신뢰할 수 있는 결과를 도출하기 위해 전체 표본의 크기가 아니라 표집 횟수가 중요함을 인식하였다. 그리고 표집분포는 모집단 분포의 형태와 무관하게 모집단의 평균을 중심으로 대칭적인 형태를 나타낸다는 것을 이해하는 예비교사는 매우 적었다.
표본설계 단계에서 이용 가능한 보조정보가 있는 경우 효율적인 표본추출방법으로 층화추출법이 흔히 고려된다. 특별히 층화변수로 이용할 수 있는 변수가 많은 경우 전체 층의 숫자가 커지게 되며, 이때 각 층으로부터 한 단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출이 효율적임이 알려져 있다. 그러나 각 층으로부터 하나의 추출단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출의 경우 불편 분산 추정량의 계산이 불가능하다. 불편 분산 추정량의 계산은 층의 수를 줄이고 각 층으로부터 두 개의 표본추출단위를 표집하는 층 표본크기가 2인 층화추출에서 가능하나 중요 층화변수가 누락될 경우 층 표본크기가 1인 층화추출에 비해 그 효율성이 떨어진다. 본 연구에서는 Park & Fuller(2008)에 의해 제시된 층 표본크기가 2인 균형 층화추출과 호르비츠-톰슨 추정량의 불편 분산 추정량을 살펴보고, 모의실험을 통하여 여러 가지 층화추출법과 계통추출법을 비교한다. 또한 제시된 표본추출법을 2006년 청년패널 자료에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
마르코프체인 시뮬레이션으로 추출한 점을 기반으로 커널 밀도함수를 구성하고 중요도 추출함수로 가정하였다. 크리깅 근사모델은 한계상태식 근방에서 상세히 구성되었다. 고장확률은 크리깅 근사모델에 대해 중요도 추출법을 수행하여 계산하였다. 커널 밀도함수가 한계상태식의 근방에서 더 많은 점을 추출할 수 있도록 기존의 방법을 개선하였다. 커널 밀도함수의 파라메터를 찾기 위한 안정적인 수치계산 방안이 제시된다. 크리깅 근사모델의 불확실성으로 인해 계산된 고장확률이 변경될 가능성을 계산하여, 크리깅 근사모델의 완성도를 평가하였다.
A respirator is useful to protect a worker from the harmful gases and vapors in the workplace, and the evaluation of respirator cartridge service life is important for the worker's health and safety. The performance of cartridge is effected by several factors such as concentration of gas and vapor, humidity, temperature, adsorbents and cartridge packing density. Adsorption model was applied to both sampling tube and respirator cartridge to predict the service life for organic vapors. The variables of the adsorption model were measured from the experiment with the sampling tube, and it was used to predict the service life of respirator cartridge. In the experiment, we used carbon tetrachloride as a organic vapor and activated carbon take out respirator cartridge as activated carbon. As a result, it was possible to predict the service life of respirator cartridge and predicted service life was quite correct. Breakthrough time decreased with increase of CCl4 concentration. In case of sampling tube, adsorbed amount of CCl4 was larger than respirator cartridge due to linear velocity. Also, rate constant of sampling tube was larger than respirator cartridge, because of, effect of flow rate, packing density. In the prediction of service life of respirator cartridge by using sampling tube, the time required for 50% contaminant breakthrough(${\tau}$) is more effective than the rate constant(k').
This paper represents the new techniques for optimal sampling plans of reliability applying the mathematical complex number(real and imaginary number) in the complex system of reliability. The research formulation represent a mathematical model Which preserves all essential aspects of the main and auxiliary factors of the research objectives. It is important to formule the problem in good agreement with the objective of the research considering the main and auxilary factors which affect the system performance. This model was repeatedly tested to determine the required statistical chatacteristics which in themselves determine the actual and standard distributions. The evaluation programs and techniques are developed for establishing criteria for sampling plans of reliability effectiveness, and the evaluation of system performance was based on the complex stochastic process(derived by the Runge-Kutta method. by kolmogorv's criterion and the transform of a solution to a Sturon-Liouville equation.) The special structure of this mathematical model is exploited to develop the optimal sampling plans of reliability in the complex system.
This research proposes an efficient Monte Carlo algorithm for computing error probability in high performance digital communication st stems. It characterizes special features of the problem and suggests an importance sampling algorithm specially designed to handle the problem. It uses a shifted exponential density as the importance sampling density, and shows an adaptive way of choosing the rate and the origin of the shifted exponential density. Instead of equal allocation, an intelligent allocation of the samples is proposed so that more samples are allocated to more important part of the error probability. The algorithm uses the nested feature of the error space and avoids redundancy in estimating the probability. The algorithm is applied to an example data set and shows a great improvement in accuracy of the error probability estimation.
In this paper, we propose a method that applies Adaptive Frequency Sampling(AFS) technique to the equivalent circuit model for RF passive components. Thes days wireless communication system is getting smaller and smaller. So EMI/EMC is an issue in RF. We can solve PI(Power Integrity)/SI(Signal Integrity) that one of EMI/EMC problem apply IFFT for 3D EM simulation multiple with input signal. That is time comuming task. Therefore equivalent circuit model using RF passive component is important. AFS schemes are implemented to obtain the rational functions. S parameters of the equivalent circuit moldel is compared to those of EM simulation in case of the microstrip line structure.
Sampling rate of Hydraulic pressure data, depending on the intended use of the water distribution system is an important factor. If sampling interval of hydraulic data is short, that will be more useful but it demand a lot of expense for maintenance. In this study, based on simulation of water distribution system 2 khz data, statistical techniques of student t distribution, non-exceedance probability using the optimal sampling rate for research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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