Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.9
no.2
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pp.289-298
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1998
We investigate the distribution of likelihood ratio test(LRT) of null hypothesis a sample is from single gamma with unknown shape and scale against the alternative hypothesis a sample is from a mixture of two gammas, each with unknown scale and unknown (but equal) scale. To obtain stable maximum likelihood estimates(MLE) of a mixture of two gamma distributions, the EM(Dempster, Laird, and Robin(1977))and Modified Newton(Jensen and Johansen(1991)) algorithms were implemented. Based on EM, we made a simple structure likelihood equation for each parameter and could obtain stable solution by Modified Newton Algorithms. Simulation study was conducted to investigate the distribution of LRT for sample size n = 25, 50, 75, 100, 50, 200, 300, 400, 500 with 2500 replications. To determine the small sample distribution of LRT, I considered the model of a gamma distribution with shape parameter equal to 1 + f(n) and scale parameter equal to 2. The simulation results indicate that the null distribution is essentially invariant to the value of the shape parameter. Modeling of the null distribution indicates that it is well approximated by a gamma distribution with shape parameter equal to the quantity $0.927+1.18/\sqrt{n}$ and scale parameter equal to 2.16.
Due to environmental concerns $CO_2$ has been reintroduced as a potential candidate to replace HFCs in refrigeration systems. Oils are always required in a vapor-compression cycle, and thus actual working fluid in the system is $CO_2$-oil mixtures even though the oil concentrations are low at the heat exchangers and the expansion device. The cooling heat transfer coefficients for $CO_2$-oil mixtures under supercritical condition are required to designing of the gas cooler in the $CO_2$ refrigeration system properly. In the present study, the gas cooling heat transfer coefficients for $CO_2$-PEC9 was estimated by using the Gnileinski correlation, and the Kim and Ghajar model through the previous prediction models for the thermo-physical properties of $CO_2$-oil mixture. The Gnileinski correlation was used when the oil wt.% in the mixture is less than 1.0, and for the higher oil concentration the Kim and Ghajar model was applied. The estimated results agree with the experimental results conducted by the Dang et al.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.6
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pp.167-176
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2005
This paper describes how the state tying model based on the decision tree which is one of Acoustic models used for speech recognition optimizes the model by reducing the number of mixture Gaussians of the output probability distribution. The state tying modeling uses a finite set of questions which is possible to include the phonological knowledge and the likelihood based decision criteria. And the recognition rate can be improved by increasing the number of mixture Gaussians of the output probability distribution. In this paper, we'll reduce the number of mixture Gaussians at the highest point of recognition rate by clustering the Gaussians. Bhattacharyya and Euclidean method will be used for the distance measure needed when clustering. And after calculating the mean and variance between the pair of lowest distance, the new Gaussians are created. The parameters for the new Gaussians are derived from the parameters of the Gaussians from which it is born. Experiments have been performed using the STOCKNAME (1,680) databases. And the test results show that the proposed method using Bhattacharyya distance measure maintains their recognition rate at $97.2\%$ and reduces the ratio of the number of mixture Gaussians by $1.0\%$. And the method using Euclidean distance measure shows that it maintains the recognition rate at $96.9\%$ and reduces the ratio of the number of mixture Gaussians by $1.0\%$. Then the methods can optimize the state tying model.
In this study, scaled model tests were performed to investigate the deformation behaviors around twin tunnels. Eleven types of test models which had respectively different pillar widths, rock types and loading conditions were mode, where the modelling materials were the mixture of sand, plaster and water. The models with shallower pillar width were cracked under lower pressure than the models with thicker pillar width, and they showed the more tunnel convergences and the clear spatting failures. The models of hard rock were cracked under 50% higher pressure than the models of soft rock and they showed the less tunnel convergences. The failure and deformation behaviors of twin tunnels were also dependent on the loading conditions of models. Futhermore, the results of FLAC analysis were qualitatively coincident with the test results.
The Langmuir competitive model and the IAS(ideal adsorption solution) model were eveluated and compared in a multisolute adsorption study using five organic compounds (phenol, 2, 4-dichlorophenol, 2, 4, 6-trichlorophenot brucine, and thiourea) and two soils. The chemicals were evaluated individually and in mixtures. In general, the IfS model predicted the equilibrium concentration of a chemical in a mixture better than the Langmuir model. The Langmuir model underestimated the sorption of phenol when the concentration of another compound in a mixture with phenol was high. Neither of the models predicted satisfactorily the equilibrium concentration of thiourea in the mixtures. Thiourea is an aliphatic compound while the other four chemicals are aromatic compounds.
Within the scope of this study, the foam solution was prepared by properly mixing sulfonate based foam agent with water. Furthermore, this solution was mixed with the mixture of fine sand, cement, and water to produce foamed concrete. The mixture ratios which are the percentage of foam solution used in foam concrete were chosen as 0, 20, 40 and 60% by vol. After these groups reached 28 days of strength, they were heated to 20, 100, 400 and $700^{\circ}C$ respectively. Afterward, high-temperature effects on the foamed concrete were obtained by employing physical and mechanical properties tests. Additionally, SEM (scanning electron microscope) and EDX (energy-dispersive X-ray spectroscopy) tests were employed to analyze the microstructure, and ${\mu}-CT$ (micro computed tomography) images were used to reconstruct 3-D models of the heat-treated specimens. Then, these models are analyzed to examine the void structures and the changes in these structures due to the high temperatures. The study has shown that the void structures reduce the high-temperature effects and the foam solution could be mixed with concrete up to 40 % by vol. where the high strength of foamed concrete is non-mandatory.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.596-601
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2013
In the current pavement construction practice, the state agencies traditionally determine the quality of the as-constructed pavement mix based on individual mixture material parameters (e.g., air voids, cement or asphalt content, aggregate gradation, etc.) and consider these parameters as key variables to influence payment schedule to the contractors and the present and future quality of the as-constructed mixture. A set of empirically pre-determined pay adjustment schedule for each parameter that was differently developed and being used by the individual agencies is then applied to a given project, in order to judge whether each parameter conforms to the designated specifications and consequently the contractor may either be rewarded or penalized in accordance with the payment schedule. With an improved quality assurance system, the Performance Related Specification, the individual parameters are not utilized as a direct judgment factor; rather, they become independent variables within a performance prediction function which is directly used to predict the performance. The quantified performance based on the prediction model is then applied to evaluate the pavement quality. This paper presents the brief history of the quality assurance in asphalt pavement construction including the Performance Related Specifications, statistical performance models in terms of fatigue and rutting distresses, as an example of the performance prediction models, and envisions the possibilities as to how this Performance Related Specification could be utilized in other infrastructures construction quality assurance.
This paper describes optimization methods of acoustic models in HMM-based continuous speech recognition. Most of the conventional speech recognition systems use the same number of Gaussian mixture components for each HMM state. However, since the number of data samples available for each state is different from each other, it is possible to reduce the overall number of model parameters and the computational cost at the decoding step by optimizing the number of Gaussian mixture components. In this study, we introduced the Gaussian mixture weight term at the merging stage of Gaussian components in the minimum description length (MDL) based acoustic modeling optimization. Experimental results showed that the proposed method can obtain better ASR accuracy than the previous optimization method which does not consider the Gaussian mixture weight term.
Synchronous multi-pressure measurements were carried out with relatively long time duration for a double-layer reticulated shell roof model in the atmospheric boundary layer wind tunnel. Since the long roof is open at two ends for the storage of coal piles, three different testing cases were considered as the empty roof without coal piles (Case A), half coal piles inside (Case B) and full coal piles inside (Case C). Based on the wind tunnel test results, non-Gaussian time-dependent statistics of net wind pressure on the shell roof were quantified in terms of skewness and kurtosis. It was found that the direct statistical estimation of high-order moments and peak factors is quite sensitive to the duration of wind pressure time-history data. The maximum value of COVs (Coefficients of variations) of high-order moments is up to 1.05 for several measured pressure processes. The Mixture distribution models are proposed for better modeling the distribution of a parent pressure process. With the aid of mixture parent distribution models, the existing translated-peak-process (TPP) method has been revised and improved in the estimation of non-Gaussian peak factors. Finally, non-Gaussian peak factors of wind pressure, particularly for those observed hardening pressure process, were calculated by employing various state-of-the-art methods and compared to the direct statistical analysis of the measured long-duration wind pressure data. The estimated non-Gaussian peak factors for a hardening pressure process at the leading edge of the roof were varying from 3.6229, 3.3693 to 3.3416 corresponding to three different cases of A, B and C.
The ionic conductivity of $Li_2O-ZrO_2-SiO_2$ glasses has been designed and analyzed on the basis of a mixture design experiment with constraints. Fitted models for the activation energy and the ionic conductivity are as follows: $Q(kJ/moi)=54.8565x_1+144.825x_2+133.846x_3-170.908x_1x_3-334.338x_2x_3$$log{\sigma}(300K)=-5.00245x_1-1.17876x_2-15.5173x_3+17.4522x_1x_3$. The electrical properties are very sensitive to the ratio of $Li_2O/SiO_2$. The effect of $ZrO_2$ is less than that of this ratio but $ZrO_2$ component attributes to the reduction of the activation energy. The optimal composition for best ionic conduction based on these fitted models is $55Li_2O{\cdot}10ZrO_2{\cdot}35SiO_2$. Its activation energy and ionic conductivity at 300 K are 46.98 kJ/mol and $1.08{\times}10^{-5}{\Omega}^{-1}{\cdot}cm^{-1}$, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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