It is quite important for manufacturing firms to stably secure water, because industrial water is used for a variety of purposes as one of the important inputs in the production process. Despite the significance of industrial water use and the increase of industrial water demand, relatively little has studied regarding the industrial water use in Korea. This paper employs the marginal productivity approach in order to estimate the economic value of water in Korean manufacturing industry, and we use the information of 53,912 factories surveyed in 2003. The result of the likelihood ratio test shows that Trans-log is an appropriate model for estimating the data of this study. In Trans-log function model, the industry-wide output elasticity of water is 0.0104, and the marginal value is KRW 1,156 per ton. The estimated values differ across the sectors and these values range from the high value of about KRW 13,760 per ton in the transportation equipment sector to low values of KRW 428 per ton in the precision instrument sector. The research provides useful information to help policy-makers in developing and implementing more appropriate policies regarding the management and distribution of water resources by estimating the value of water resources by sector. In addition, Korean government enables the drafting of future water pricing scenarios based on the estimated value information.
The force distribution in multi-legged robots is a constrained, optimization problem. The solution to the problem is the set points of the leg contact forces for a particular system task. In this paper, an efficient and general formulation of the force distribution problem is developed using linear programming. The considered walking robot is a quadruped robot with a locked-joint failure, i.e., a joint of the failed leg is locked at a known place. For overcoming the drawback of marginal stability in fault-tolerant gaits, we define safety margin on friction constraints as the objective function to be maximized. Dynamic features of locked-joint failure are represented by equality and inequality constraints of linear programming. Unlike the former study, our result can be applied to various forms of walking such as crab and turning gaits. Simulation results show the validity of the proposed scheme.
Various loads induced by marine environmental conditions, such as waves, currents, and wind, are crucial for the operation and viability of offshore wind power (OWP) systems. In particular, waves have a significant impact on the stress and fatigue load of offshore structures, and highly reliable design parameters should be derived through extreme value analysis (EVA) techniques. In this study, extreme wave analyses were conducted with various Weibull distribution models to determine the reliable design parameters of an OWP system suitable for the Ulsan area. Forty-three years of long-term hindcast data generated by a numerical wave model were adopted as the analyses data, and the least-squares method was used to estimate the parameters of the distribution function for EVA. The inverse first-order reliability method was employed as the EVA technique. The obtained results were compared among themselves under the assumption that the marginal probability distributions were 2p, 3p, and exponentiated Weibull distributions.
Suppose that a stationary process ${X_t}$ has a marginal distribution whose support consists of sufficiently large integers. We are concerned with some analogous law of large numbers for such distribution function F. In particular, we determine a weak law of large numbers for maximum queueing length in $M/M\infty$ system. We also present a limiting behavior for the maxima based on AR(1) process with binomial thining and poisson marginals (INAR(1)) introduced by E. Mckenzie. It turns out that the result of AR(1) process is the same as that of $M/M/\infty$ queueing process in limit when we observe the queues at regularly spaced intervals of time.
In this paper, we investigate a Bayesian inference for software reliability models based on mean value functions which take the form of the mixture of beta distribution functions. The posterior simulation via the Markov chain Monte Carlo approach is used to produce estimates of posterior properties. Its applicability is illustrated with two real data sets. We compute the predictive distribution and the marginal likelihood of various models to compare the performance of them. The model comparison results show that the model based on the beta-mixture performs better than other models.
Box-Cox model and T-factor method have been widely used to measure economic depreciations for industrial property. The Box-Cox model which combines economic efficiency with depreciation pattern is here extended to the reliability function. To do so a Rayleigh distribution which has been used to estimate the reliability of current assets was chosen as an efficiency curve of marginal productivity. Such an approach provides the possibility to classify the efficiency curves into four categories. It is also possible to analyze the types of depreciation curves. Therefore, the power family of a non-linear Box-Cox model could be set at certain constant values, then the model can be transformed into a linear model to estimate the economic depreciation rates by utilizing the reliability function. Estimating the resultant linear regression equation requires minimal number of observations, while at the same time facilitating the test of hypothesis on depreciation rates.
This study proposed a new algorithm to assess autonomic function activity using Time-Frequency Representation(TFR). TFR is a way of describing the time-valiant energy of a signal. A discrete Wigner representation that is capable of filtering out any cross terms occuring in the Wigner-Ville Distribution(WVD) is used for time-variant energy distribution of heart rate variability(HRV) signals. And the marginal condition are evaluated to estimate power spectrum of HRV signals. The proposed algorithm showed that estimated power spectrum of HRV signals well describe the autonomic nerve system function and also showed the dynamics of autonomic nervous system response.
최근 지구온난화로 인한 기상변동성 증가로 인해 극한기후현상의 발생빈도가 점차 증가하고 있으며 유역단위의 수자원을 효율적으로 운영하는데 문제점을 해소하고자 다양한 측면에서 체계적인 수자원 운영을 위한 연구가 이루어지고 있다. 수공구조물을 설계하는데 있어서 가장 일반적인 가정 사항은 수문모형에 사용되는 강우의 빈도와 유출의 빈도가 동일하다는 가정에 근거한다. 즉, 유역의 초기함수조건, 강우강도, 강우의 시간적 분포와 관계없이 동일한 빈도로 고려되는 문제점이 있다. 이러한 점에서 비교적 장기간의 자료를 확보하고 있는 계측유역에 대해서 다변량 확률밀도함수를 적용하여 비선형관계를 고려한 수문빈도해석기법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 이변량 분석기법(bivariate analysis) 중 전통적인 이변량 분포에 비해 주변분포형(marginal distribution)을 자유롭게 선택할 수 있는 장점이 있는 추계학적 Copula 모형을 활용하여 댐 및 저수지 상류유역의 강우량과 유입량을 대상으로 이변량 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 비선형 관계에 있는 강수량과 유출량 사이에 이변량 빈도해석 모형을 개발하고 기존 해석방법과의 종합적인 비교를 실시하였다.
Jehanzaib, Muhammad;Kim, Ji Eun;Park, Ji Yeon;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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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.
본 연구에서는 지구물리 자료의 베이지안 역산을 효과적으로 수행하는 방법에 관해 논의하였다. 베이지안 처리에서 가장 문제가 되는 사전확률분포를 구하기 위해 지구통계학적 방법을 적용하였으며, 사후확률분포의 추정을 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 적용하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료의 2차원 역산을 위해 슐럼버저배열 전기비저항탐사 자료와 시추공 자료를 사전 정보로 이용하였으며, 이들 사전정보에 대해 지구통계학적 방법을 적용하여 사전확률분포를 작성하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료를 최대 우도함수로 하는 사후확률분포는 차원이 매우 높은 적분을 요구하므로, 이를 추정하기 위해 MCMC기술을 적용하였으며, 보다 효율적인 접근을 위해 Gibbs샘플링 방법을 이용하였다. 그 결과 비모수적 방식으로 사후확률분포를 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 해를 구할 수 있었으며, 주변화(marginalization)된 사후확률분포를 이용하여 다양한 분석을 적용할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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