This paper discusses the validity of models predicting the compressive strength of concrete subjected to various temperature histories and the shortcomings of existing rate constant model and apparent activation energy concept. Based on the discussion, a modified rate constant model is proposed. The modified rate constant model, in which apparent activation energy is a nonlinear function of curing temperature and age, accurately estimates the development of the experimental compressive strengths by a few researchers. Also, the apparent activation energy of concrete cured with high temperature decreases rapidly with age, but that of concrete cured with low temperature decreases gradually with age. Finally generalized models to predict apparent activation energy and compressive strength are proposed, which are based on the regression results.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권3호
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pp.655-665
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2000
Several information criterions, Schwarz information criterion (SIC), Akaike information criterion (AIC), and the modified Akaike information criterion ($AIC_c$), are proposed to locate a change point in the multiple linear regression model. These methods are applied to a stock Exchange data set and compared to the results.
The purpose of this paper is to propose the modified semiparametric estimators for survival function in the Cox's regression model with randomly censored data based on Tsiatis and Breslow estimators, and present their asymptotic variances estimates. The proposed estimators are compared to Tsiatis, Breslow, and Kaplan-Meier estimators through a small-sample Monte Carlo study. The simulation results show that the proposed estimators are preferred for small sample sizes.
Desorption equilibrium moisture contents of oak mushroom were measured by the static method using salt solutions at flour temperature levels of 35$\^{C}$, 45$\^{C}$, 55$\^{C}$ and 6$\^{C}$ and five relative humidity levels in the range from 11.0% to 90.8%. EMC data were fitted to the modified Henderson, Chung-Pfost, modified Halsey and modified Oswin models using nonlinear regression analysis. Drying tests far oak mushroom were conducted in an experimental dryer equipped with air conditioning unit. The drying test were performed in triplicate at flour air temperatures of 35$\^{C}$, 45$\^{C}$, 55$\^{C}$ and 65$\^{C}$ and three relative humidities of 30%, 50% and 70% respectively. Measured moisture ratio data were fitted to the selected four drying models(Lewis, Page, simplified diffusion and Thompson models) using stepwise multiple regression analysis. The results of comparing root mean square errors for EMC models showed that modified Halsey was the best model, and modified Oswin models could be available far oak mushroom. The results of comparing coefficients of determination and root mean square errors of moisture ratio for four drying models showed that Page model were found to fit adequately to all drying test data with a coefficient of determination of 0.9990 and root mean square error of moisture ratio of 0.00739.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1103-1118
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2009
유한모집단의 평균 또는 합계를 추정하고자 하는 경우 모집단 단위들의 배열순서는 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 표집률의 역수가 짝수이고 표본 크기가 홀수인 경우 선형추세를 갖는 모집단의 평균 또는 합계를 추정하기 위한 두 가지의 방법을 제시하였다. 첫째 방법은 Singh 등(1968)의 변형계통표집을 일반화한 방법으로 표본을 뽑은 뒤, 추정량을 정하는 과정에서 보간법을 사용한 것이며, 둘째 방법은 변형계통표집으로 표본을 뽑은 뒤, 회귀추정법으로 모수를 추정하는 것이다. Cochran (1946)의 무한초모집단 모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 기존의 방법들과 제시된 방법들을 비교하였으며, 제시된 두 방법 간의 상호 비교도 시행하였다.
Free running model tests gives us only maneuvering indices not hydrodynamic derivatives. For this reason, system identification method has been applied to the measured data to identify mathematical model describing hydrodynamic force. However It is difficult to obtain complete set of maneuvering derivatives because of strong correlation of sway velocity and yaw rate. Therefore, in this paper, we assumed that sway velocity related coefficients would be obtained by oblique towing test. and then proposed new procedure to estimate yaw related coefficients. To do this, correlation and regression analyses were carried out to establish modified model and estimate maneuvering derivatives. Also D-optimal rudder input scenario was found based on the modified model and confirmed the validity of its sufficient richness as a input scenario.
PURPOSES : The objective of this study is to develop a simple regression model in designing the asphalt concrete (AC) overlay thickness using the Mechanistic-empirical pavement design guide (MEPDG) program. METHODS : To establish the AC overlay design equation, multiple regression analyses were performed based on the synthetic database for AC thickness design, which was generated using the MEPDG program. The climate in Seoul city, a modified Hirsh model for determining dynamic modulus of asphalt material, and a new damaged master curve approach were used in this study. Meanwhile, the proposed rutting model developed in Seoul city was then used to calibrate the rutting model in the MEPDG program. The AC overlay design equation is a function of the total AC thickness, the ratio of AC overlay thickness and existing AC thickness, the ratio of existing AC modulus and AC overlay modulus, the subgrade condition, and the annual average daily truck traffic (AADTT). RESULTS : The regression model was verified by comparing the predicted AC thickness, the AADTT from the model and the MEPDG. The regression model shows a correlation coefficient of 0.98 in determining the AC thickness and 0.97 in determining AADTT. In addition, the data in Seoul city was used to validate the regression model. The result shows that correlation coefficient between the predicted and measured AADTT is 0.64. This indicates that the current model is more accuracy than the previous study which showed a correlation coefficient of 0.427. CONCLUSIONS:The high correlation coefficient values indicate that the regression equations can predict the AC thickness accurately.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권4호
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pp.377-391
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2024
Accurate household projections are essential for sectors such as housing supply and tax policy planning, given the rapid social changes like declining birthrates, an aging population, and a rise in single-person households that impact household size and type. Korea introduced its first register-based census in 2015, transitioning from five-year general survey-based approach to an annual administrative data-based census. This change in census allows for more frequent and effective capturing the rapid demographic shifts and trends. However, this change in census has caused challenges in future projection by the existing household projection model due to the rapid dynamics. This paper proposes a new household projection method, the N-point Modified Exponential Model (MEM), that accurately reflects register-based census data and mitigates the impact of rapid demographic changes, in three types: the Weighted N-point MEM, the Regression-based N-point MEM, and the Rolling Weighted N+point MEM. Using register-based census data from 2016 to 2020 to forecast household headship rates by age, household size, and household type to 2051, the N-point modified exponential model outperformed the existing model in both long- and short-term forecast accuracy, suggesting its suitability as a future household projection model for Korea.
In this paper, we propose competitive fuzzy polynomial neurons-based advanced Self-Organizing Neural Networks(SONN) architecture for optimal model identification and discuss a comprehensive design methodology supporting its development. The proposed SONN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. And it consists of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules and regression polynomial. Each activation node is presented as Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) which includes either the simplified or regression polynomial fuzzy inference rules. As the form of the conclusion part of the rules, especially the regression polynomial uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership (unction are studied and the number of the premise input variables used in the rules depends on that of the inputs of its node in each layer. We introduce two kinds of SONN architectures, that is, the basic and modified one with both the generic and the advanced type. Here the basic and modified architecture depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer. The number of the layers and the nodes in each layer of the SONN are not predetermined, unlike in the case of the popular multi-layer perceptron structure, but these are generated in a dynamic way. The superiority and effectiveness of the Proposed SONN architecture is demonstrated through two representative numerical examples.
Duncan & Chang(1970)는 던컨-창 모델을 제안하면서 흙시료의 초기 접선계수와 극한 축차응력을 구하기 위하여 쌍곡선이론을 사용하여 삼축압축시험의 응력-변형률의 비선형관계를 변환된 변형률/축차응력-변형률의 선형관계로 재구성하였다. 그러나 변환된 응력-변형률 관계는 이론적으로 선형관계를 나타내지만, 실제로는 시험이 시작되는 변형률이 작은 구간과 시료가 파괴에 이르는 변형률이 큰 구간에서는 비선형관계를 보인다. 이러한 현상은 삼축압축시험의 응력-변형률 곡선이 완전한 쌍곡선 형태가 아님을 나타낸다. 따라서 변환된 응력-변형률 곡선의 전 구간에 대하여 선형 회귀분석을 실시하여 직선의 식을 구하게 되면, 비선형관계를 나타내는 구간의 범위에 따라 선형관계식의 산정에 편차가 발생하게 된다. 이러한 편차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 변환응력-변형률 관계에서 비선형을 나타내는 초반과 종반 구간을 제외한 구간에 대하여 선형회귀분석을 실시함으로써 초기접선계수와 극한 축차응력을 산정하는 수정회귀분석법을 제안하였다. 수정회귀분석법을 검증하기 위하여, 풍화토의 다짐시료에 대하여 압밀-배수 삼축압축시험을 실시하였다. 삼축압축시험의 응력-변형률 곡선으로부터 구한 변환응력-변형률 관계에 대해서 수정회귀분석을 실시하여 Duncan et al.(1980)이 제안한 2점법으로 구한 결과와 비교하였다. 분석결과 수정회기분석법에 비해 Duncan의 2점법으로 산정한 초기 접선계수는 4.0% 크게, 그리고 극한 축차응력은 2.9% 작게 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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