The construction of a new cavern modifies the state of stresses and displacements in a zone around the existing cavern. For multiple caverns, the size of this influence zone depends on the ground type, the in situ stress, the cavern span and shape, the width of the pillar separating the caverns, and the excavation sequence. Performances of underground twin caverns can be unsatisfactory as a result of either instability (collapse) or excessive displacements. These two distinct failures should be prevented in design. This study simulated the ultimate and serviceability performances of underground twin rock caverns of various sizes and shapes. The global factor of safety is used as the criterion for determining the ultimate limit state and the calculated maximum displacement around the cavern opening is adopted as the serviceability limit state criterion. Based on the results of a series of numerical simulations, simple regression models were developed for estimating the global factor of safety and the maximum displacement, respectively. It was proposed that a proper pillar width can be determined based on the threshold influence factor value. In addition, design charts with regard to the selection of the pillar width for underground twin rock caverns under similar ground conditions were also developed.
로지스틱회귀에서 일반적으로 사용되는 최대우도추정법은 이상점에 대해 로버스트 하지 않다. 따라서 본 논문에서는 로지스틱회귀모형의 로버스트 추정을 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘은 V-마스크 형태의 경계기준에 의해 나쁜 지렛점과 수직이상점을 식별하고, 식별 결과를 바탕으로 이상점의 영향력을 감소시키기 위한 효과적인 방안을 모색한다. 이상점의 영향력 감소는 가중치와 조정치를 적절히 선정함으로 가능하며, 그 결과 붕괴점이 높은 추정치를 얻게 된다. 제안된 알고리즘을 다양한 자료에 적용하여 정분류율을 측정하여 비교하였는데, 새로운 알고리즘이 최대우도추정보다 정확한 분류를 해 주는 것으로 평가되었다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.1-10
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2021
This study examines the dynamic pattern of the exchange rate volatilities of the ASEAN-5 currencies from January 2006 to August 2020. The exchange rates applied in this study comprise bilateral and effective exchange rates in order to investigate the influence of the US dollar on the stability of the ASEAN-5 currencies. Since a volatility model employed in this study is a natural cubic spline volatility model, the Monte Carlo simulation is consequently conducted to determine an appropriate criterion to select a number of quantile knots for this model. The simulation results reveal that, among four candidate criteria, Generalized Cross-Validation is a suitable criterion for modeling the ASEAN-5 exchange rate volatilities. The estimated volatilities showed the inconstant dynamic patterns reflecting the uncertain exchange rate risk arising in international transactions. The bilateral exchange rate volatilities of the ASEAN-5 currencies to the US dollar are more variable than their corresponding effective exchange rate volatilities, indicating the influence of the US dollar on the stability of the ASEAN-5 currencies. The findings of this study suggest that the natural cubic spline volatility model with the quantile knots selected by Generalized Cross-Validation is practical and can be used to examine the dynamic patterns of the financial volatility.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.65-83
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2022
Although various statistical methods have been developed to map time-dependent genetic factors, most identified genetic variants can explain only a small portion of the estimated genetic variation in longitudinal traits. Gene-gene and gene-time/environment interactions are known to be important putative sources of the missing heritability. However, mapping epistatic gene-gene interactions is extremely difficult due to the very large parameter spaces for models containing such interactions. In this paper, we develop a Gaussian process (GP) based nonparametric Bayesian variable selection method for longitudinal data. It maps multiple genetic markers without restricting to pairwise interactions. Rather than modeling each main and interaction term explicitly, the GP model measures the importance of each marker, regardless of whether it is mostly due to a main effect or some interaction effect(s), via an unspecified function. To improve the flexibility of the GP model, we propose a novel grid-based method for the within-subject dependence structure. The proposed method can accurately approximate complex covariance structures. The dimension of the covariance matrix depends only on the number of fixed grid points although each subject may have different numbers of measurements at different time points. The deviance information criterion (DIC) and the Bayesian predictive information criterion (BPIC) are proposed for selecting an optimal number of grid points. To efficiently draw posterior samples, we combine a hybrid Monte Carlo method with a partially collapsed Gibbs (PCG) sampler. We apply the proposed GP model to a mouse dataset on age-related body weight.
In structural health monitoring, it is meaningful to comprehensively utilize accelerometers and strain gauges to obtain the modal information of a structure. In this paper, a modal estimation theory is proposed, in which the displacement modes of the locations without accelerometers can be estimated by the strain modes of selected strain gauge measurements. A two-stage sensor placement method, in which strain gauges are placed together with triaxial accelerometers to obtain more structural displacement mode information, is proposed. In stage one, the initial accelerometer locations are determined through the combined use of the modal assurance criterion and the redundancy information. Due to various practical factors, however, accelerometers cannot be placed at some of the initial accelerometer locations; the displacement mode information of these locations are still in need and the locations without accelerometers are defined as estimated locations. In stage two, the displacement modes of the estimated locations are estimated based on the strain modes of the strain gauge locations, and the quality of the estimation is seen as a criterion to guide the selection of the strain gauge locations. Instead of simply placing a strain gauge at the midpoint of each beam element, the influence of different candidate strain gauge positions on the estimation of displacement modes is also studied. Finally, the modal assurance criterion is utilized to evaluate the performance of the obtained multitype sensor placement. A bridge benchmark structure is used for a numerical investigation to demonstrate the effectiveness of the proposed multitype sensor placement method.
네트워크 구조상에서는 트래픽 소통경로상에서 악성코드 침투와 보안차단기능이 수행된다. 보안도메인이란 침투와 보안차단기능이 수행되는 네트워크 구조상에서의 트래픽처리 영역과 그룹을 차별화하여 구분시키는 개념이다. 각 보안도메인은 영역과 기능을 기준으로 타 도메인과 차별화가 가능하고 따라서 도메인별로 차별화된 보안 메커니즘이 개발되고 적용되어야한다. 네트워크는 구조적으로 어떤 기준으로 보안 도메인이 설정되어야하는가에 대한 방법론 개발을 위해 본 논문에서는 네트워크 형상(Topology) 결정 요소, 보안도메인 설정기준, 구조도 선택기준, 차단위치 결정, 경로방역망 구성기준을 도출한다. 설계된 방법론을 적용할 경우 전통적인 네트워크 구조상에서보다 바이러스 차단효율이 증대되고 있음이 실험을 통해 입증되었다. 따라서 보안도메인 영역기준에 따라 차별화된 차단기능이 필요하며 보안메커니즘 개발이 요구되고 있음을 본 연구를 통해 제시하고자한다.
인트라넷의 네트워크는 악성트래픽의 확산과 분산을 차단하는 역할이 수행되는 영역이다. 네트워크 구조상에서는 트래픽 소통경로상에서 악성코드 침투와 보안차단기능이 수행된다. 네트워크보안 아키텍쳐란 침투와 보안차단기능이 수행되는 네트워크 구조상에서의 트래픽처리 영역과 그룹을 차별화하여 구분시키는 개념이다. 인트라넷 네트워크 아키텍쳐는 보안도메인은 영역과 가능을 기준으로 차별화가 가능하고 따라서 도메인별로 차별화된 보안 메커니즘이 개발되고 적용되어야한다. 본 논문는 네트워크 아키텍쳐의 보안 취약성을 진단하고 네트워크는 구조적으로 어떤 가준으로 보안 도메인이 설정되어야하는가에 대한 방법론 개발을 위해 네트워크 형상(Topology) 결정 요소, 보안 아키텍쳐 설정기준, 구조도 선택기준, 차단위치 결정, 경로 방역망 구성기준을 도출한다. 설계된 방법론을 적용할 경우 전통적인 네트워크 구조상에서보다 바이러스 차단 효율이 증대되고 있음이 실험을 통해 입증한다. 따라서 아키텍쳐 영역기준에 따라 차별화된 차단기능이 필요하며 보안 메커니즘 개발이 요구되고 있음을 본 연구를 통해 제시하고자한다.
본 연구에서는 해상교량의 선박충돌 해석을 위한 설계선박을 결정하기 위한 선박충돌 위험도 분석을 수행하였다. 확률기반 해석과정을 포함하는 Method II를 이용하여 선박충돌 위험도 해석결과로부터 선박충돌에 대한 설계선박을 선정하였다. 계산연간파괴빈도와 허용기준을 반복 비교하는 해석과정에서는 연간파괴빈도 허용기준의 분배방법이 포함된다. 주탑집중 분배방법이 주탑에 비해 과대평가되는 교각의 설계 수평내하력을 적절히 수정할 경우에는 보다 경제적인 결과를 가져오지만, 교량부재의 중요도를 고려한 가중치에 의한 분배방법이 설계인자의 특성들을 정량적으로 고려하기 때문에 보다 합리적인 것으로 보인다. 선박충돌에 노출된 교각 각각에 대한 선박충돌위험도 평가로부터 교량의 대표 설계선박이 선정되었다. 설계선박은 같은 교량에서도 선박통행량 특성에 따라 많은 차이가 있다.
Entering into the new millennium, the Korean wine market has recorded the highest growth rate among the domestic alcoholic beverage market and been recognized as a rapidly emerging market with further escalation potential. Responding to the current drastic escalation of Korean wine market in terms of its volume, the present study scrutinizes the considerable wine-selection attributes that are related to individual wine consumer‘s characteristics including demographic variables. These attributes are also expected to be precursors of wine consumers‘ satisfaction. ANOVA results suggest that each demographical variable-gender, age, income level, and the frequency of wine consumption-pertains to specific wine-selection attribute(s). Likewise, wine consumers‘ characteristics are also associated with those attributes. As wine consumers are experienced, they rely less on information; rather, their selections tend to be dependent upon quality, value, contexts, and preferences. The subsequent multiple-regression investigating the relationship between wine-selection attributes and satisfaction signifies that quality, contexts, and preference attributes are the substantial antecedents of wine consumers‘ satisfaction. When consumers purchase a wine, "information on purchase" was the most important criterion for the Newcomers and the Outsiders, while the Connoisseurs mainly depended on "marketability", "wine values" and "viticulture environment". "Preference" attributes influenced the Aspirants the most in buying decision. The Newcomers and the Outsiders need more information before deciding to purchase as their wine knowledge was very limited. The Connoisseurs were likely to consider the quality as a more important factor than the price and it is necessary to develop high quality wine at a reasonable price in order to attract this group.
Early predictions of crop yields call provide information to producers to take advantages of opportunities into market places, to assess national food security, and to provide early food shortage warning. The objectives of this study were to identify the most useful parameters for estimating yields and to compare two model selection methods for finding the 'best' model developed by multiple linear regression. This research was conducted in two 65ha corn/soybean rotation fields located in east central South Dakota. Data used to develop models were small temporal variability information (STVI: elevation, apparent electrical conductivity $(EC_a)$, slope), large temporal variability information (LTVI : inorganic N, Olsen P, soil moisture), and remote sensing information (green, red, and NIR bands and normalized difference vegetation index (NDVI), green normalized difference vegetation index (GDVI)). Second order Akaike's Information Criterion (AICc) and Stepwise multiple regression were used to develop the best-fitting equations in each system (information groups). The models with $\Delta_i\leq2$ were selected and 22 and 37 models were selected at Moody and Brookings, respectively. Based on the results, the most useful variables to estimate corn yield were different in each field. Elevation and $EC_a$ were consistently the most useful variables in both fields and most of the systems. Model selection was different in each field. Different number of variables were selected in different fields. These results might be contributed to different landscapes and management histories of the study fields. The most common variables selected by AICc and Stepwise were different. In validation, Stepwise was slightly better than AICc at Moody and at Brookings AICc was slightly better than Stepwise. Results suggest that the Alec approach can be used to identify the most useful information and select the 'best' yield models for production fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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