Li, Shanlan;Park, Sunyoung;Park, Mi-Kyung;Jo, Chun Ok;Kim, Jae-Yeon;Kim, Ji-Yoon;Kim, Kyung-Ryul
Atmosphere
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v.24
no.2
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pp.245-251
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2014
Statistical trajectory analysis has been widely used to identify potential source regions for chemically and radiatively important chemical species in the atmosphere. The most widely used method is a statistical source-receptor model developed by Stohl (1996), of which the underlying principle is that elevated concentrations at an observation site are proportionally related to both the average concentrations on a specific grid cell where the observed air mass has been passing over and the residence time staying over that grid cell. Thus, the method can compute a residence-time-weighted mean concentration for each grid cell by superimposing the back trajectory domain on the grid matrix. The concentration on a grid cell could be used as a proxy for potential source strength of corresponding species. This technical note describes the statistical trajectory approach and introduces its application to estimate potential source regions of $CO_2$ enhancements observed at Korean Global Atmosphere Watch Observatory in Anmyeon-do. Back trajectories are calculated using HYSPLIT 4 model based on wind fields provided by NCEP GDAS. The identified $CO_2$ potential source regions responsible for the pollution events observed at Anmyeon-do in 2010 were mainly Beijing area and the Northern China where Haerbin, Shenyang and Changchun mega cities are located. This is consistent with bottom-up emission information. In spite of inherent uncertainties of this method in estimating sharp spatial gradients within the vicinity of the emission hot spots, this study suggests that the statistical trajectory analysis can be a useful tool for identifying anthropogenic potential source regions for major GHGs.
Kang Byung-Wook;Lee Young-Dai;Park Hyuk;Chun Yong-Hyun
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.478-481
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2002
In these days, Cost and Scheduling was managed effectively because of introduction of EVMS to construction project. However the EVMS is appropriate methods to advanced country, so it is difficult to apply into domestic construction project. in this paper weighted value n, m was used of compositive index(CI) to forecast Estimate At Completion (EAC) using statistical analysis in credible interval the objective of this paper is to verify compositive index(CI) and to forecast Estimate At Completion (EAC).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1815-1823
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1999
This study investigates the problem of potential bottleneck on FTTC access networks. The link capacity for multiplexed stream using the 2-state MMPP source model is estimate on the assumption of a single VC per user. An analytic from between the cell loss rate and the effective bandwidth has been used to estimate an appropriate ling bandwidth varying the fraction of active users.
In this paper, we estimate consumers' preferences for the key attributes of the future mobile telecommunication terminal using conjoint analysis. For statistical model, we estimate the mixed legit model which can reflect the heterogeneity of consumers' preferences, using the Bayesian approach with Gibbs sampling. The results show that there are large variations in consumers' preferences for the attributes of the future mobile telecommunication terminal, which justifies our using of mixed logit model. Also, the results show that most consumers prefer the medium size display and keyboard as input equipment. Additionally, far from general prediction, the results show that many consumers are indifferent to whether the future mobile telecommunication terminal is able to provide high quality internet service or not, and to operate many application programs and programs originally designed for PC. From those results, we can obtain some important implications for the R&D strategies. Additionally, the results on the heterogeneity of consumers' preferences reveal that it is possible that the complete device convergence may not happen.
Risk assessment is useful tool making good decisions on the risks of certain hazardous com-pound and suggests safe margin through scientific process using toxicological data, statistical tool, exposure value and relevant variants. The goal of risk management is to protect the public health from hazardous compound based on result of risk assessment having reality. For the suggestion of exact man-aging information, risk assessment must be designed to represent a "plausible estimate" of the exposure to the individuals and to minimize uncertainty. Risk assessment methodology and knowledge are expected to change more rapidly than before and up-to-date methodology should be applied in regulatory aspects through the Agency. For the useful application of risk assessment, the communication between the risk assessor and the risk manager is needed before the initiation of the risk assessment and upon its completion. Generally, the risk assessment itself as a practical tool in the regulatory decision making process would be regarded with social economic impact.ic impact.
In order to find the identification function from data and to apply the identification function for the pattern classification, we consider the existing problem of the number of patterns in such data. In this paper, a new criteria for the identification of Gaussaian mixture distribution could be established as a charateristic of the sample variance, which is a bootstrap estimate of the sample variance. We examine the properties and fittness of the criteria through a large scale of computer simulations.
Generally cluster size is predetermined when we use the stratified two-stage cluster sampling But in case that the sizes of clusters vary greatly one may want to make the sizes to be about equal. In this paper we study the optimal cluster size in stratified twostage cluster sampling. Also we find the optimal primary sampling unit sizes and optimal secondary sampling unit sizes under the given cost restriction.
Geostatistical data among spatial data is analyzed in three stages: (1) variogram estimation, (2) model fitting for the estimated variograms and (3) spatial prediction using the fitted variogram model. It is very important to estimate the variograms properly as the first stage(i.e., variogram estimation) affects the next two stages. In general, the variogram is estimated with the moment estimator. To estimate the variogram, we have to decide the 'lag increment' or the 'number of lags'. However, there is no established rule for selecting the number of lags in estimating the variogram. The present paper proposes a method of choosing the optimal number of lags based on the PRESS statistic. To show the usefulness of the proposed method, we perform a small simulation study and show an empirical example with with air pollution data from Korea.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1989.10a
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pp.59-64
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1989
On this condition of steel bridge member having a crack, occasionaly it is improssible to measure of stress history and to extract test specimen. Under this situation, tried to estimate remaining service life from statistical data on traffic and existing results of fatigue test without measuring of stress history and fatigue test. The main results are as following (1) Stress history of simple beam estimated from Montecallo simulation method with probabilistic model of traffic can be use to estimate remaining fatigue life instead of measuring of stress history. (2) In such a case measuring of remaining fatigue life at bridge member haying a crack, influences of RMS model and RMC model on fatigue crack growth rate are not differ without difference of applied stress range. (3) Application of cut off method may be overestimate remaining fatigue life.
In this paper we study the method to estimate weights of the elementary mathematics achievement factors to get reference index which improves elementary mathematics teaching. For it, we discuss not only a synopsis of AHP but also write out pairwise comparison matrix through statistical survey and estimate weights by eigenvector method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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