Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권3호
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pp.235-240
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2013
Generalized linear mixed models(GLMMs) are frequently used for the analysis of longitudinal categorical data when the subject-specific effects is of interest. In GLMMs, the structure of the random effects covariance matrix is important for the estimation of fixed effects and to explain subject and time variations. The estimation of the matrix is not simple because of the high dimension and the positive definiteness; subsequently, we practically use the simple structure of the covariance matrix such as AR(1). However, this strong assumption can result in biased estimates of the fixed effects. In this paper, we introduce Bayesian modeling approaches for the random effects covariance matrix using a modified Cholesky decomposition. The modified Cholesky decomposition approach has been used to explain a heterogenous random effects covariance matrix and the subsequent estimated covariance matrix will be positive definite. We analyze metabolic syndrome data from a Korean Genomic Epidemiology Study using these methods.
This paper presents a flexible finite-difference technique for analyzing the nonuniform guiding structures. Because the voltage and current variations along the nonuniform structure differ for each segment, this work considers the adaptable discretization steps. This technique increases the accuracy of the final response. Moreover, by applying the singular value decomposition and discarding the nonprincipal singular values, an optimal lower rank approximation of the discretization matrix is obtained. The computational cost of the introduced method is significantly reduced using the optimal discretization matrix. Also, the proposed method can be extended to the nonuniform waveguides. The technique is verified by analyzing several practical transmission lines and waveguides with nonuniform profiles.
Independent component analysis (ICA) is a method separating the mixture of signals into statistically and mutually independent ones. It has been applied to not only the Cocktail-party problem but also EEG analysis using the EEG waveform, digital signal processing, image processing and cognitive technique field actively. This study aims to propose a procedure to estimate the modal responses and mode shapes of a floating structure by using the ICA method from measured responses of the floating structure.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.133-138
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2006
Singular value decomposition (SDV) approach is applied to the observability analysis of GPS/INS in this paper. A measure of observability for a subspace is introduced. It indicates the minimum size of perturbation in the information matrix that makes the subspace unobservable. It is shown that the measure has direct connections with observability of systems, error covariance, and singular structure of the information matrix. The observability measure given in this paper is applicable to the multi-input/multi-output time-varying systems. An example on the observability analysis of GPS/INS is given. The measure of observability is confirmed to be less sensitive to system model perturbation. It is also shown that the estimation error for the vertical component of gyro bias can be considered unobservable for small initial error covariance for a constant velocity horizontal motion.
Water and energy are inextricably linked and referred to as 'Water-Energy Nexus'. Recently, this topic has been drawing a lot of attention from various studies due to the exacerbated water availability. Korea's water and energy consumption has been increasing consistently, which calls for better management. This paper aims to identify changes in electricity consumption in relation to water intake and purification processes. Using Log Mean Divisia Index (LMDI) Decomposition Analysis method, this study attributes the changes to major factors such as; Total population (population effect), household/population (structure effect), GDP/household (economic effect), and water-related energy use/GDP (unit effect). The population effect, structure effect, and economic effect contributed to an increase in water-related electricity consumption, while the unit effect contributed to a decrease. As of 2019, the economic effect increased the water supply sector's electricity consumption by 534 GWh, the population effect increased by 73 GWh, and the structure effect increased by 243 GWh. In contrast, the unit effect decreased the electricity consumption by -461 GWh. We would like to make the following suggestions based on the findings of this study; first, the unit effect must be improved by increasing the energy efficiency of water intake and purification plants and installing renewable energy power generation facilities. Second, the structure effect is expected to increase over time, and to mitigate it, water consumption must be reduced through water conservation policies and the improvement of water facilities. Finally, the findings of this study are expected to be used as foundational data for integrated water and energy management.
$LiMn_2O_4$ catalyst for $CO_2$ decomposition was synthesized by oxidation method for 30 min at 600$^{\circ}C$ in an electric furnace under air condition using manganese(II) nitrate $(Mn(NO_3)_2{\cdot}6H_2O)$, Lithium nitrate ($LiNO_3$) and Urea $(CO(NH_2)_2)$. The synthesized catalyst was reduced by $H_2$ at various temperatures for 3 hr. The reduction degree of the reduced catalysts were measured using the TGA. And then $CO_2$ decomposition rate was measured using the reduced catalysts. Phase-transitions of the catalysts were observed after $CO_2$ decomposition reaction at an optimal decomposition temperature. As the result of X-ray powder diffraction analysis, the synthesized catalyst was confirmed that the catalyst has the spinel structure, and also confirmed that when it was reduced by $H_2$, the phase of $LiMn_2O_4$ catalyst was transformed into $Li_2MnO_3$ and $Li_{1-2{\delta}}Mn_{2-{\delta}}O_{4-3{\delta}-{\delta}'}$ of tetragonal spinel phase. After $CO_2$ decomposition reaction, it was confirmed that the peak of $LiMn_2O_4$ of spinel phase. The optimal reduction temperature of the catalyst with $H_2$ was confirmed to be 450$^{\circ}C$(maximum weight-increasing ratio 9.47%) in the case of $LiMn_2O_4$ through the TGA analysis. Decomposition rate(%) using the $LiMn_2O_4$ catalyst showed the 67%. The crystal structure of the synthesized $LiMn_2O_4$ observed with a scanning electron microscope(SEM) shows cubic form. After reduction, $LiMn_2O_4$ catalyst became condensed each other to form interface. It was confirmed that after $CO_2$ decomposition, crystal structure of $LiMn_2O_4$ catalyst showed that its particle grew up more than that of reduction. Phase-transition by reduction and $CO_2$ decomposition ; $Li_2MnO_3$ and $Li_{1-2{\delta}}Mn_{2-{\delta}}O_{4-3{\delta}-{\delta}'}$ of tetragonal spinel phase at the first time of $CO_2$ decomposition appear like the same as the above contents. Phase-transition at $2{\sim}5$ time ; $Li_2MnO_3$ and $Li_{1-2{\delta}}Mn_{2-{\delta}}O_{4-3{\delta}-{\delta}'}$ of tetragonal spinel phase by reduction and $LiMn_2O_4$ of spinel phase after $CO_2$ decomposition appear like the same as the first time case. The result of the TGA analysis by catalyst reduction ; The first time, weight of reduced catalyst increased by 9.47%, for 2${\sim}$5 times, weight of reduced catalyst increased by average 2.3% But, in any time, there is little difference in the decomposition ratio of $CO_2$. That is to say, at the first time, it showed 67% in $CO_2$ decomposition rate and after 5 times reaction of $CO_2$ decomposition, it showed 67% nearly the same as the first time.
The thermal decomposition process of ammonium paratungstate $5(NH_4)_2O{\cdot}12WO_3{\cdot}5H_2O$ was analysed by the methods of thermogravimetric analysis, differential thermal analysis, quantitative analysis of the ammonia which is released during heating and X-ray powder diffraction in air and in vacuo. There are several endothermic peaks which indicate release of ammonia and exothermic peaks which indicate crystal growth and oxidation of decomposed prodects in air. After water is driven off the ammonia is released at intervals corresponding to the endothermic peaks. The highest temperature at which ammonia is released is about $420^{\circ}C$ in air and $480^{\circ}C$ in vacuo. In air the crystal structure of paratungstate is conserved up to a temperature of $300^{\circ}C$ at which the remaining ammonia is about 4 mols. At $320^{\circ}C$ the remaining ammonia becomes less than 2 mols and the paratungstate structure changes into the amorphous state. After that ${\gamma}$ oxide is produced and is oxidized to ${\alpha}$ oxide in the temperature range of 400-$500^{\circ}C$ in air. In vacuo however the endothermic peaks and structural changes occur at lower temperatures and the structure of ${\gamma}$ oxide is conserved up to temperatures higher than $500^{\circ}C$.
Thin plates are the most common spatially stressed members in engineering structures that bear out-of-plane loads. Therefore, it is of great significance to study the deformation performance characteristics of thin plates for structural design. By constructing 12 basic displacement and deformation basis vectors of the four-node square thin plate element, a deformation decomposition method based on the complete orthogonal mechanical basis matrix is proposed in this paper. Based on the deformation decomposition method, the deformation properties of the thin plate can be quantitatively analyzed, and the areas dominated by each basic deformation can be visualized. In addition, the method can not only obtain more deformation information of the structure, but also identify macroscopic basic deformations, such as bending, shear and warping deformations. Finally, the deformation properties of the bidirectional thin plates with different sizes of central holes are analyzed, and the changing rules are obtained.
The design cycle associated with large engineering systems requires an initial decomposition of the complex system into design processes which are coupled through the transference of output data. Some of these design processes may be grouped into iterative subcycles. In analyzing or optimizing such a coupled system, it is essential to determine the best order of the processes within these subcycles to reduce design cycle time and cost. This is accomplished by decomposing large multidisciplinary problems into several multidisciplinary analysis subsystems (MDASS) and processing it in parallel. This paper proposes new strategy for parallel decomposition of multidisciplinary problems to improve design efficiency by using the multiple objective genetic algorithm (MOGA), and a sample test case is presented to show the effects of optimizing the sequence with MOGA.
In this paper the problem of calculating the probability that the responses of a wind-excited structure exceed specified thresholds within a given time interval is considered. The failure domain of the problem can be expressed as a union of elementary failure domains whose boundaries are of quadratic form. The Domain Decomposition Method (DDM) is employed, after being appropriately extended, to solve this problem. The probability estimate of the overall failure domain is given by the sum of the probabilities of the elementary failure domains multiplied by a reduction factor accounting for the overlapping degree of the different elementary failure domains. The DDM is extended with the help of Line Sampling (LS), from its original presentation where the boundary of the elementary failure domains are of linear form, to the current case involving quadratic elementary failure domains. An example involving an along-wind excited steel building shows the accuracy and efficiency of the proposed methodology as compared with that obtained using standard Monte Carlo simulations (MCS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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