본 연구는 40대 - 50대 소비자들을 대상으로 아웃도어 제품에 대한 구매의도를 분석하였다. 구매의도에 미치는 영향요인은 다양한 요인이 있을 수 있으나 탐색적인 관점에서 서비스 품질과 소비가치로 설정하여 분석을 하였다. 서비스 품질은 세부 변수를 유형성, 대응성, 신뢰성으로 설정하였고, 소비가치는 기능적 소비가치, 진귀적 소비가치, 상황적 소비가치로 설정하였다. 분석결과, 서비스 품질의 유형성, 대응성, 신뢰성과 소비가치의 기능적 소비가치는 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 소비가치의 진귀적 소비가치, 상황적 소비가치는 구매의도에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 40대 - 50대 소비자들 한테는 서비스 품질이 소비자의 구매의도에 매우 중요한 요인임을 알 수 있었으나 소비가치는 구매의도에 그다지 중요한 요인이 아니라는 점을 알 수 있었다.
For successful automatic target recognition(ATR) with synthetic aperture radar(SAR) imagery, SAR target images of the database should have the identical or highly similar resolution with those collected from SAR sensors. However, it is time-consuming or infeasible to construct the multiple databases with different resolutions depending on the operating SAR system. In this paper, an approach for resolution conversion of SAR target images is proposed based on conditional generative adversarial network(cGAN). First, a number of pairs consisting of SAR target images with two different resolutions are obtained via SAR simulation and then used to train the cGAN model. Finally, the model generates the SAR target image whose resolution is converted from the original one. The similarity analysis is performed to validate reliability of the generated images. The cGAN model is further applied to measured MSTAR SAR target images in order to estimate its potential for real application.
In this paper, we show that Petri nets can be applied to design and reliability analysis of concurrent, parallel and embedded mode system such as a lift system that is familiar to our daily life. Modeling the behavioral characteristics of the lift system we extend the standard Petri nets by nadditionally constant timed transition, fault transition, stochastic imed ttransition and conditional transition concepts. Likewise, we present esults of rdesign and analysis of the system. This method can be applied to esign and danalysis of any other concurrent systems.
There exists popular approach using certainty factor (CF) for the development of effective reasoning mechanism under uncertainty in Expert System, However, there is a problem with CF. The CF values could be resulted in the opposite of given conditional probabilities. In this paper, a method for, reasoning under uncertainty using reliability theory to overcome the problem is proposed. And the proposed method is used in the development of Expert System for the selection of equipment for automated warehouses.
It is essential to update the model with reflecting observation or inspection data for reliability estimation of existing structures. Authors proposed updated reliability analysis by using Particle Filter. We discuss how to apply the proposed method through numerical examples on reinforced concrete structures after verification of the method with hypothetical linear Gaussian problem. Reinforced concrete structures in a marine environment deteriorate with time due to chloride-induced corrosion of reinforcing bars. In the case of existing structures, it is essential to monitor the current condition such as chloride-induced corrosion and to reflect it to rational maintenance with consideration of the uncertainty. In this context, updated reliability estimation of a structure provides useful information for the rational decision. Accuracy estimation is also one of the important issues when Monte Carlo approach such as Particle Filter is adopted. Especially Particle Filter approach has a problem known as degeneracy. Effective sample size is introduced to predict the covariance of variance of limit state exceeding probabilities calculated by Particle Filter. Its validity is shown by the numerical experiments.
양쪽중단(doubly censored)된 지수분포에서 모수와 신뢰도함수를 계층적 베이지안(hierarchical Bayesian)방법을 이용하여 추정하였다. 베이즈 계산은 깁스표본기법(Gibbs sampler)을 이용하고 또한 완전조건부 분포(full conditional distribution)의 정량화 상수를 모르는 경우에는 적합기각방법(adaptive rejection sampling)을 이용하였다. 그리고 실제자료를 이용하여 분석을 하였다.
Thermal-hydraulic passive safety systems (PSSs) are incorporated into many advanced reactor designs on the bases of simplicity, economics and inherent safety nature. Several factors among which are the critical parameters (CPs) that influence failure and reliability of thermal-hydraulic (t-h) passive systems are now being explored. For simplicity, it is assumed in most reliability analyses that the CPs are independent whereas in practice this assumption is not always valid. There is need to critically examine the dependency influence of the CPs on reliability of the t-h passive systems at design stage and in operation to guarantee safety/better performance. In this paper, two multivariate analysis methods (covariance and conditional subjective probability density function) were presented and applied to a simple PSS. The methods followed a generalized procedure for evaluating t-h reliability based on dependency consideration. A passively water-cooled steam generator was used to demonstrate the dependency of the identified key CPs using the methods. The results obtained from the methods are in agreement and justified the need to consider the dependency of CPs in t-h reliability. For dependable t-h reliability, it is advisable to adopt all possible CPs and apply suitable multivariate method in dependency consideration of CPs among other factors.
Wind tunnel experiment was carried out to study the cross-wind layer forces on a square cross-section building model using a synchronous multi-pressure sensing system. The stationarity of measured wind loadings are firstly examined, revealing the non-stationary feature of cross-wind forces. By converting the measured non-stationary wind forces into an energetically equivalent stationary process, the characteristics of local wind forces are studied, such as power spectrum density and spanwise coherence function. Mathematical models to describe properties of cross-wind forces at different layers are thus established. Then, a conditional simulation method, which is able to ex-tend pressure measurements starting from experimentally measured points, is proposed for the cross-wind loading. The method can reproduce the non-stationary cross-wind force by simulating a stationary process and the corresponding time varying amplitudes independently; in this way the non-stationary wind forces can finally be obtained by combining the two parts together. The feasibility and reliability of the proposed method is highlighted by an ex-ample of across wind loading simulation, based on the experimental results analyzed in the first part of the paper.
During the past 25 years, in the context of probabilistic safety assessment, efforts have been directed towards establishment of comprehensive pipe failure event databases as a foundation for exploratory research to better understand how to effectively organize a piping reliability analysis task. The focused pipe failure database development efforts have progressed well with the development of piping reliability analysis frameworks that utilize the full body of service experience data, fracture mechanics analysis insights, expert elicitation results that are rolled into an integrated and risk-informed approach to the estimation of piping reliability parameters with full recognition of the embedded uncertainties. The discussion in this paper builds on a major collection of operating experience data (more than 11,000 pipe failure records) and the associated lessons learned from data analysis and data applications spanning three decades. The piping reliability analysis lessons learned have been obtained from the derivation of pipe leak and rupture frequencies for corrosion resistant piping in a raw water environment, loss-of-coolant-accident frequencies given degradation mitigation, high-energy pipe break analysis, moderate-energy pipe break analysis, and numerous plant-specific applications of a statistical piping reliability model framework. Conclusions are presented regarding the feasibility of determining and incorporating aging effects into probabilistic safety assessment models.
This paper examines the contribution of three sources of uncertainties to probabilistic seismic behaviour of wood frame buildings, including ground motions, intensity and seismic mass. This sensitivity analysis is performed using three methods, including the traditional method based on the conditional distributions of ground motions at given intensity measures, a method using the summation of conditional distributions at given ground motion records, and the Monte Carlo simulation. FEMA P-695 ground motions and its scaling methods are used in the analysis. Two archetype buildings are used in the sensitivity analysis, including a two-storey building and a four-storey building. The results of these analyses indicate that using data-fitting techniques to obtain probability distributions may cause some errors. Linear interpolation combined with data-fitting technique may be employed to improve the accuracy of the calculated exceeding probability. The procedures can be used to quantify the risk of wood frame buildings in seismic events and to calibrate seismic design provisions towards design code improvement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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