Proceedings of the Korean Society of Community Living Science Conference
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2004.05a
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pp.168-168
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2004
평균수명과 노인인구의 증가로 단순한 수명 연장보다는 사는 동안 좀더 나은 신체적 기능을 유지하면서 건강한 삶을 살기를 원하게 되면서 건강관련 삶의 질이 매우 중요하게 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 농촌지역에 거주하는 65세 이상의 여자노인들을 대상으로 건강관련 삶의 질 실태를 파악하고, 이에 영향을 미치는 사회경제적인 요인을 분석하여 노년기 삶의 질을 향상시킬 수 있는 정책이나 프로그램 개발에 유용한 자료를 제공하고자 한다. (중략)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1658-1661
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2010
유비쿼터스 시대가 도래하면서 인프라 중 하나인 센서네트워크에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 배터리를 사용하는 센서들의 특성상 네트워크 수명을 최대화하는 것이 주요 이슈 중 하나인데, 모바일 싱크를 이용하여 패킷 전송에 소비되는 에너지 로드 밸런싱을 통해 효율적인 결과를 얻을 수 있었다. 전체 센서들의 잔여 에너지와 그 평균과의 편차를 싱크를 움직이는 기준으로 하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였고 최적에 가까운 결과를 얻었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.271-275
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2009
본 연구에서는 상수관로의 잔존수명을 통계적 기법 중 하나인 비례위험모형(PHM)에 적용하여 평가하였다. 비례위험모형을 구축하기 위한 개별관로의 생존시간은 관로의 파손율이 한계파손율에 도달하는 시간으로 정의하였다. 즉, Park and Loganathan(2002)에서 제시한 GPBM을 적용하여 시간에 따른 개별관로의 파손율을 추정하고 추정된 파손율과 한계파손율의 상등관계를 통해 생존시간을 산정하였다. 또한, 본 연구대상관로에 대한 GPBM을 구축함에 있어, 매설시점에서 누적파손횟수를 0으로 한 파손기록을 입력자료에 추가하는 방법과 가중계수(WF)의 범위를 수정함으로써 기존의 GPBM을 보완하였다. 이로써 파손사건이 최소 1회 이상 기록된 강관 및 주철관에 대한 비례위험모형을 구축하였다. 이와 같이 수정된 방법론은 관로 파손사건 등의 자료의 축적이 미비한 국내 여건에서 비례위험모형 및 GPBM과 같은 통계적 모형을 구축할 때 유용할 것으로 사료된다. 본 연구대상관로의 비례위험모형에 포함된 유의한 공변수는 관종과 관경 그리고 길이이며 관종은 비례성 가정을 위배하여 시간종속형 변수로 모형화되었다. 최종 채택된 PHM모형을 통해 생존함수를 추정하였으며 추정된 생존함수를 이용하여 개별관로의 잔존수명 및 경제적 수명 그리고 각 수명에 대한 95% 신뢰구간을 산정하였다. 또한 개별관로의 경제적 수명에 영향을 미치는 공변수의 위험비율도 분석하였다. 분석결과 강관의 평균 경제적 수명은 약 25.1년이고 주철관은 약 21년으로 산정되었다. 또한 관종에 따른 경제적 수명에 도달할 상대적인 위험률은 전반적으로 주철관이 높으나 20년 이상 매설된 관로에서는 강관의 위험률이 높을 것으로 분석되었다. 관경과 길이는 크기에 비례하여 상대적 위험률도 증가하였다.
설날, 어른께 세배를 올리며 으레 했던 덕담이 '오래 사세요' 라는 말이다. 이는 평균수명이 길지 않았던 시대에 자손들이 어른께 드리는 당부이자 소원이기도 했다. 집안 어른의 환갑잔치는 마을의 큰 행사였고 자손들뿐 아니라 온 마을 사람들이 찾아와 아낌없이 함께 기쁨을 나눴다. 하지만 최근에는 환갑잔치를 여는 집이 거의 드물고, 오히려 고희연을 옛날 환갑잔치하듯 크게 베푸는 경우가 많아졌다. 환갑은 이미 거의 다 거쳐 가는 여느 생일 그 이상도 아니게 된 것. 이처럼 의학의 발전과 더불어 물질적으로 풍족한 사회가 되면서 인간의 평균수명은 몰라보게 늘어났다. 우리나라도 이미 급속한 고령화 사회로 진입한지 오래다. 하지만 '오래' 만 사는 고령화는 결코 바람직하지 않다. 왜? '건강하지 않는' 고령화는 본인과 그 가족 그리고 더 나아가 사회적으로도 큰 고통이 아닐 수 없기 때문이다. 정기적인 건강 검진과 철저한 예방을 통해 젊고 건강하게 '구구팔팔이삼사' 하는 멋진 노후를 맞이해야 하지 않겠는가?
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.1
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pp.21-30
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1997
In accelerated life tests, the failure time of an item is observed under a high stress level, and based on the time the performances of items are investigated at the normal stress level. In this paper, when the mean of the prior of a failure rate is known in the exponential lifetime distribution with censored accelerated failure time data, we utilize the empirical Bayesian method by using the moment estimators in order to estimate the parameters of the prior distribution and obtain the empirical Bayesian predictive density and predictive intervals for a future observation under the normal stress level.
This paper studies item-life test plans with the specified item mean life $T_1$ (MTBF) - Producer's risk ${\alpha}$ and item mean life $T_2$ (MTBF, $T_2$ < $T_1$) - Consumer's risk ${\beta}$ when the probability of item survival follows the Weibull distribution (known shape parameter) as a expansion of [1]. And Operating Characteristic Curves and Average Life-testing Times of item-life test plans are computed for this paper and [1]. Cost analysis procedures are same as [1]. These results are computed by using computer program written in Level II Basic for Apple II Plus Micro-computer. Both this paper and [6] reduce the life-testing time for Weibull distribution in comparision with Exponential distribution, but results of [6] were computed for different criterions from this paper.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.16
no.4
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pp.33-41
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2012
The aim of the study is to investigate the method to estimate a shelf life of KM6 single base propellant by stochastic gamma process model. The state failure level is assumed that the degradation content of stabilizer is below 0.8%. The constant of time dependent shape function and the scale parameter of stationary gamma process are estimated by moment method. The state distribution at each storage time can be shown from probability density function of deterioration. It is estimated that the $B_{10}$ life, a time at which the cumulative failure probability is 10%, is 25 years and the $B_{50}$ life is 36 years from cumulative failure distribution function curve. The $B_{50}$ life can be treated as the average shelf life from the practical viewpoint and the lifetime can be expressed as distribution curve by using stochastic process theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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