In the year 2000 we culminated a successful five year investigation of climate change by completing a preliminary east-west transect across Mongolia. An earlier tree-ring study at Tarvagatay Pass, Mongolia indicated unusual warming during the 20th century similar to other paleo-investigations of the northern hemisphere. This record had represented one of the few tree-ring records for central Asia. New data from several sites in western Mongolia confirmed the preliminary temperature. The highest twenty-year growth period for the composite record is from 1973-1994. The western Mongolian record was significantly correlated with the Taimyr Peninsula and two northern hemisphere temperature reconstructions reflecting large-scale temperature patterns while showing some important regional differences. These differences should prove useful for climate models. We have also developed a millennial length temperature-sensitive record at the Solongotyin Davaa site (formerly Tarvagatay Pass) using relict wood and living trees. Conspicuous features over the last 1000 years are a century scale temperature decline punctuated by the end of the Little Ice Age in the late-1800s and 20th century warming. The record also shows a cold period early in the 12th century and warm intervals late in the 10th, early in the 15th and at end of the 18th centuries. Despite a limited sample size before 900 AD, the long Solongotyin Davaa record is useful in indicating severe cold events and suggests some cold intervals nearly as severe. These tree ring series, spanning much of the circumpolar northern treeline, have been compiled to create a long-term reconstruction of the Earth's temperature over centuries. The new chronology, in addition to its value as a detailed record of Mongolian climate, provides independent corroboration for such hemispheric and global reconstructions and their indications of unusual warming during the 20th century.
본 연구에서는 공공 CCTV 함체 관리를 위한 블록체인 기반 함체기록 관리 시스템을 설계하였다. CCTV 영상 기록은 함체를 거쳐 관제센터까지 전송되기 때문에 영상기록의 변조 및 훼손 방지를 위한 함체 관리가 매우 중요하다. 최근 CCTV 함체 관리를 위해 실시간 원격 모니터링 및 개폐 상태 관리 기능을 갖춘 스마트 함체 모니터링 시스템을 사용하고 있으나 CCTV 영상기록의 안전성 확보에는 한계가 있다. 우리가 제안한 시스템은 함체기록을 블록체인에 분산 저장하여 해시값 비교를 통해 위조를 탐지하고 위조된 함체기록을 복구할 수 있다. 또한 관리서버가 수신하는 함체기록의 무결성을 확인할 수 있도록 무결성 검증 API를 제공하여 함체기록의 무결성을 보장한다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위해 실험을 통해 무결성 검증 정확도와 소요시간을 측정하였다. 실험 결과 함체기록의 무결성(정확도: 100%)을 확인하였고, 검증 소요시간(평균: 73ms)이 모니터링에 영향을 미치지 않을 것으로 확인하였다.
The points of failure of a decomposition process are defined to be the union of the points of failure from two component point processes for software reliability systems. Because sampling from the likelihood function of the decomposition model is difficulty, Gibbs Sampler can be applied in a straightforward manner. A Markov Chain Monte Carlo method with data augmentation is developed to compute the features of the posterior distribution. For model determination, we explored the prequential conditional predictive ordinate criterion that selects the best model with the largest posterior likelihood among models using all possible subsets of the component intensity functions. A numerical example with a simulated data set is given.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.119-133
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1999
마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.
Purpose: The aim was to measure the real-time trans-mission effect of blood-pressure and blood-glucose value based on u-healthcare for saving the time and effort of nursing recording time. Methods: This study used a u-healthcare system based on the international standards for the exchange of health information. In order to verify the effectiveness of the u-healthcare, a clinical trial for the system regarding blood-pressure and blood-glucose targeting of patients with endocrine disorders at KNUH from February 7 to 9, 2012 was performed. Results: According to the analyzed results, of the 86 times the 11 patients were tested, measuring blood-pressure and blood-glucose using the u-healthcare system, we found the time differences between the real-time transfer recording method and existing hospital records that were used in the hospital. Based on the average time interval, there was a difference of 1,090.45 seconds (18.17 minutes). Conclusion: Therefore, it's cumbersome that nurses in the hospital have to record the numerical values of the measured blood-pressure and blood-glucose manually and input the recorded values directly into the electronic nursing record system. However, it was found in terms of the newly designed system, that it could save time and effort for nurses, since measured information is sent to the hospital information system on a real-time basis.
This paper presents characterizations of the power distribution with the parameter $\beta=1$ by the independence of the lower record values. We prove $X\;{\in}\;POW({\alpha},\;1)$ for ${\alpha}\;>\;0$, if and only if $\frac{X_{L(n)}}{X_{L(m)}}$ and $X_{L(m)}$ for $1\;{\leq}\;m\;<\;n$ are independent. And we prove that $X\;{\in}\;POW({\alpha},\;1)$ for ${\alpha}\;>\;0$, if and only if $\frac{X_{L(m)}-X_{L(m+1)}}{X_{L(m)}}$ and $X_{L(m)$ for $m\;{\geq}\;1$ are independent or $\frac{X_{L(m)}-X_{L(m+1)}}{X_{L(m+1)}}$ and $X_{L(m)}$ for $m\;{\geq}\;1$ are independent.
In this paper, we present characterizations of the power function distribution by the independence of record values. We establish that $X{\in}$ POW(1, ${\nu}$) for ${\nu}$ > 0, if and only if $\frac{X_{L(n)}}{X_{L(n)}-X_{L(n+1)}}$ and $X_{L(n)}$ are independent for $n{\geq}1$. And we prove that $X{\in}$ POW(1, ${\nu}$) for ${\nu}$ > 0; if and only if $\frac{X_{L(n+1)}}{X_{L(n)}-X_{L(n+1)}}$ and $X_{L(n)}$ are independent for $n{\geq}1$. Also we characterize that $X{\in}$ POW(1, ${\nu}$) for ${\nu}$ > 0, if and only if $\frac{X_{L(n)}+X_{L(n+1)}}{X_{L(n)}-X_{L(n+1)}}$ and $X_{L(n)}$ are independent for $n{\geq}1$.
This paper presents characterizations based on the identical distribution and the finite moments of the exponential distribution by record values. We prove that $X{\in}EXP({\sigma})$, ${\sigma}$>0, if and only if $X_{U(n+k)}-X_{U(n)}$ and $X_{U(n)}-X_{U(n-k)}$ for n > 1 and $k{\geq}1$ are identically distributed. Also, we show that $X{\in}EXP({\sigma})$, ${\sigma}$>0, if and only if $E(X_{U(n+k)}-X_{U(n)})=E(X_{U(n)}-X_{U(n-k)})$ for n>1 and $k{\geq}1$.
Recently, the adaptive nonlinear static analysis method has been widely used in the field of performance based earthquake engineering. However, the proposed methods are almost deterministic and cannot directly consider the seismic record uncertainties. In the current study an innovative Stochastic Adaptive Pushover Analysis, called "SAPA", based on equivalent hysteresis system responses is developed to consider the earthquake record to record uncertainties. The methodology offers a direct stochastic analysis which estimates the seismic demands of the structure in a probabilistic manner. In this procedure by using a stochastic linearization technique in each step, the equivalent hysteresis system is analyzed and the probabilistic characteristics of the result are obtained by which the lateral force pattern is extracted and the actual structure is pushed. To compare the results, three different types of analysis have been considered; conventional pushover methods, incremental dynamic analysis, IDA, and the SAPA method. The result shows an admirable accuracy in predicting the structure responses.
In this paper, we establish some characterizations which is satisfied by the independence of the upper record values from the Pareto distribution. We prove that $X\;{\in}\;PAR(1,\;{\beta})$, $\beta$ > 0, if and only if $\frac{X_{U(n)}}{X_{U(m)}}$ and $X_{U(m)}$, $1\;{\le}\;m\;<\;n$ are independent. We show that $X\;{\in}\;PAR(1,\;{\beta})$, $\beta$ > 0 if and only if $\frac{X_{U(n)}+X_{U{(n+1)}}}{X_{U(n)}}$ and $X_{U(n)}$, $n\;{\ge}\;1$ are independent. And we characterize that $X\;{\in}\;PAR(1,\;{\beta})$, $\beta$ > 0, if and only if $\frac{X_{U(n)}}{X_{U(n)}+X_{U{(n+1)}}}$ and $X_{U(n)}$, $n\;{\ge}\;1$ are independent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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