In order to guarantee the process safety and prevent accidents, the deviations from normal operating conditions should be monitored and their root causes have to be identified as soon as possible. The statistical theories-based method among various fault diagnosis methods has been gaining popularity, due to simplicity and quickness. However, according to fault magnitudes, the scalar value generated by statistical methods can be changed and this point can lead to produce wrong information. To solve this difficulty, this work employs PCA (Principal Component Analysis) based method with qualitative information. In the case study of our previous study, the number of assumed faults is much smaller than that of process variables. In the case study of this study, the number of predefined faults is 19, while that of process variables is 6. It means that a fault diagnosis becomes more difficult and it is really hard to isolate a single fault with a small number of variables. The PCA model is constructed under normal operation data in order to get a loading vector and the data set of assumed faulty conditions is applied with PCA model. The significant changes on PC (Principal Components) axes are monitored with CUSUM (Cumulative Sum Control Chart) and recorded to make the information, which can be used to identify the types of fault.
PURPOSE. The objective of this literature review was to analyze the cumulative survival rates (CSRs) of rigid and non-rigid double-crown-retained removable dental prostheses. MATERIALS AND METHODS. Screening of the literature published from January 1995 to December 2019 was performed by using electronic data base (Pubmed) and manual search. The CSRs of rigid and non-rigid double crown removable dental prostheses were investigated. RESULTS. A total of 403 articles were reviewed and 56 relevant articles of them were selected. Subsequently, 25 articles were included for data extraction. These articles were classified according to rigid and non-rigid type double crowns and further subdivided into teeth, implants, and teeth-implant combination types. The CSRs of rigid type double crown ranged from 68.9% to 95.1% of 5 to 10 years in tooth abutments, 94.02% to 100% over a 3-year mean observation periods in implant abutments, and 81.8% to 97.6% in tooth-implant combination. Non-rigid type double crowns had various CSR ranges from 34% to 94% maximum during 10 years observation in teeth abutment. The CSRs of non-rigid type had over 98% in implant abutments, and ranged from 85% to 100% in tooth-implant combination. CONCLUSION. The CSRs of double crowns varies according to types. With accurate evaluation of the remaining teeth and plan of the strategic implant placement, it could be successful treatment alternatives for partially or completely edentulous patients.
본 논문에서는 폭력사건범- 특히 강도에 의해 상해를 당하는 사람들을 집중적으로 다루어 보았다. 시간이 흐르면서 범죄피해 발생수가 변하고 있으며 피해자의 태도와 범행 대상이 되는 빈도와의 상관관계 간에 형태의 변화도 볼 수 있다. UCR와 NCVS자료를 통해서 1980년대와 1990년대 초 정점에 달한 이후 범죄피해 유형 중 다수는 발생 빈도가 줄어들고 있음을 보여주고 있다. 누적위험을 통해서 일생을 통해 피해자가 될 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 차등 위험에서는 인구통계학적 집단별로 범죄 피해자가 되는 비율이 다르다는 사실을 강조하고 있다.
This paper proposes penalty factor equations that take into consideration the weld strength over-match given in the classified form similar to the revised equations presented in the Code Case N-779 via cyclic elastic-plastic finite element analysis. It was found that the $K_e$ analysis data reflecting elastic follow-up can be consolidated by normalizing the primary-plus-secondary stress intensity ranges excluding the nonlinear thermal stress intensity component, $S_n$ to over-match degree of yield strength, $M_F$. For the effect of over-match on $K_n{\times}K_{\nu}$, dispersion of the $K_n{\times}K_{\nu}$ analysis data can be sharply reduced by dividing total stress intensity range, excluding local thermal stresses, $S_{p-lt}$ by $M_F$. Finally, the proposed equations were applied to the weld between the safe end and the piping of a pressurizer surge nozzle in pressurized water reactors in order to calculate a cumulative usage factor. The cumulative usage factor was then compared with those derived by the previous $K_e$ factor equations. The result shows that application of the proposed equations can significantly reduce conservatism of fatigue assessment using the previous $K_e$ factor equations.
The objective of the research was to study the determinants affecting the decision to study nautical science program within a Thai maritime institute in preparation for working post-graduation as a ship officer on a merchant ship. The samples are classified by institute, academic year, cumulative score level, domicile, and parent's monthly income. The total sample of study was 386 Thai merchant marine students. The data collection method was a one to five rating scale questionnaire. The statistical methods applied in analyzing the data were percentage, mean, standard deviation, t-test, one way analysis of variance and a Sheffe's test. The study shows seven factors that influenced the decision in descending order; expectations, tuition and scholarships, selection system, quality of the institute, background and private capability, generality of the institute and external influences on the decision. The decision to select an institute was classified by institute and revealed that different institutes had distinct determinants that led to the decision. The students were from The Merchant Marine Training Center and from The International Maritime College, Kasetsart University were differences. There were no dissimilarity between academic year, cumulative score level, domicile, and parent's monthly income.
There are many recommendation systems offer an effort to get better preciseness the information to the users. In order to further improve more accuracy, the social network analysis method which is used to analyze data to community detection in social networks was introduced in the recommendation system and the result shows this method is improving more accuracy. In this paper, we propose a movie recommendation system using social network analysis and normalized discounted cumulative gain with the best accuracy. To estimate the performance, the collaborative filtering using the k nearest neighbor method, the social network analysis with collaborative filtering method and the proposed method are used to evaluate the MovieLens data. The performance outputs show that the proposed method get better the accuracy of the movie recommendation system than any other methods used in this experiment.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.1-7
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2021
The study examines the influence of COVID-19 on the stock market returns of Saudi Arabia. The data was analyzed through event study methodology using daily price data of Tadawul All Share Index (TASI). The study examines the behavior pattern of the Saudi Arabian stock market in different phases during the event period by selecting six-event windows with a range of 10 days. The results report a negative Abnormal Return (AR) of -0.003 on the event date, while the abnormal returns reversed the next day to 0.005 positively. The result of Cumulative Abnormal Return (CAR) is negative and significant at the 1 percent level in all the six-event windows starting from the event date to day 59 after the event for the TASI index. Even though the influence of the COVID-19 pandemic decreased after 30 days of the event date, it increased during the last ten days of the event window. The stock market volatility of Saudi Arabia increased during the post-event period compared to the pre-event period with a negative mean return of -0.326 and a greater standard deviation. In a conclusion, the study found a significant influence of the COVID-19 pandemic on the stock market returns of TASI.
This paper investigates the importance of various environmental factors that have a strong influence on strawberry yields grown in greenhouse using the pattern recognition methods. The environmental factors influencing the production of strawberries were six factors such as average inside temperature, average inside humidity, average $CO_2$ level, average soil temperature, cumulative solar radiation, and average illumination. The results of analyzing the observed data using Dynamic Time Warping (DTW) showed that the most significant factor influencing the strawberry production was average soil temperature, average inside humidity, and cumulative solar radiation. Second, the results of analyzing the observed data using Multidimensional Scaling (MDS) showed that the most influential factors on the strawberry yields, such as average $CO_2$ level, average inside humidity, and average illumination were differently given for each farms. However, these results are based on the distance in 3D space and can be deduced from the fact that there is not a large difference between these distances. Therefore, in order to increase the harvest of strawberries cultivated in the farms, it is necessary to manage the environmental factors such as thoroughly controlling the humidity and maintaining the concentration of $CO_2$ constantly by ventilation of the greenhouse.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2627-2647
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2022
The easy scalability and low cost of range-free localization algorithms have led to their wide attention and application in node localization of wireless sensor networks. However, the existing range-free localization algorithms still have problems, such as large cumulative errors and poor localization performance. To solve these problems, an incremental strategy-based residual regression network is proposed for node localization in wireless sensor networks. The algorithm predicts the coordinates of the nodes to be solved by building a deep learning model and fine-tunes the prediction results by regression based on the intersection of the communication range between the predicted and real coordinates and the loss function, which improves the localization performance of the algorithm. Moreover, a correction scheme is proposed to correct the augmented data in the incremental strategy, which reduces the cumulative error generated during the algorithm localization. The analysis through simulation experiments demonstrates that our proposed algorithm has strong robustness and has obvious advantages in localization performance compared with other algorithms.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.459-465
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2009
For an inverse double Weibull distribution which is symmetric about zero, we obtain distribution and moment of ratio of independent inverse double Weibull variables, and also obtain the cumulative distribution function and moment of a skew-symmetric inverse double Weibull distribution. And we introduce a skew-symmetric inverse double Weibull generated by a double Weibull distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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