In this study, the probabilistic fatigue life model for Ni-base alloys was developed based on the Weibull distribution using statistical analysis of fatigue data reported in NUREG/CR-6909 and the new fatigue data of Alloy 52M/152 and 82/182. The developed Weibull model can consider right-censored data (i.e., non-failed data) and quantify the improved safety (or reliability) based on the level of failure probability. The overall margin in the current fatigue design limit model (ASME design curve + NUREG/CR-6909 Fen model) is similar to that of the Weibull model with a cumulative failure probability of approximately 2.5%. The margin in the current fatigue design limit model demonstrated inconsistencies for the Ni-base alloy weld data, whereas the Weibull model showed a consistent margin. Therefore, the Weibull model can systematically mitigate the excessive safety margin.
In a wireless multicasting when a mobile host moves to the new bate station being in the same multicast group it needs to exchange information about data delivery between base stations to receive data from the new base station at once. However it is inefficient to use the existence schemes because it takes too much time to exchange information and many overheads. The next, a mobile host moving to the base station not being in the same multicast group, the old base station will pre-forward data to neighboring base stations to avoid transmission delay. However, if other mobile hosts move at short interval, the old base station may retransmit the same data to the same neighboring base stations. In this paper we proposed called Information Exchange Scheme (IES). In IES in the same multicast grope the base stations exchange information locally so it takes the minimum time and overheads to use IES. Also in IES the neighboring base stations delay to delete data for continuous moving of other MHs. We also present how our scheme is efficient by producing cost ad simulating.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.5
no.1
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pp.1-11
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2000
The purpose of Computer Aided Design is to design good products as quickly as possible. To do this, it is important to reuse the old designs and build on them. Most engineering designers, therefore. hale studied methods for reusing old designs, and the results of their study hale been applied to new designs Unfortunately, this only involves reuse of geometric data without design knowledge. If they can design products with the geometric data, including design knowledge, of the old designed and share them through the Internet, design efficiency will be improved. In other words, one way to improve designer's productivity is to share design information that includes knowledge and scattered data across design offices. This paper introduces a shared design environment with distributed knowledge-base. A product design environment based on distributed knowledge-base is proposed, which integrates the CORBA, OLE and WWW as the network architecture, a 3D CAD system, and an expert system shell. A design example of the lens barrel of a projection television is implemented to verify the idea.
In this paper, we experimented with speaker change detection that uses a statistical method for NOD (News On Demand) service. A specified speaker's change can find out content of each data in speech if analysed because it means change of data contents in news data. Speaker change detection acts as preprocessor that divide input speech by speaker. This is an important preprocessor phase for speaker tracking. We detected speaker change using GLR(generalized likelihood ratio) distance base division and BIC (Bayesian information criterion) base division among matrix method. An experiment verified speaker change point using BIC base division after divide by speaker unit using GLR distance base method first. In the experimental result, FAR (False Alarm Rate) was 63.29 in high noise environment and FAR was 54.28 in low noise environment in MDR (Missed Detection Rate) 15% neighborhood.
The widespread introduction of unmanned aircrafts has led to the understanding of the need to organize a common information space for manned and unmanned aircrafts, which is reflected in the Russian Unmanned aircraft system Traffic Management (RUTM) project. The present article deals with the issues of spatial information database (DB) organization, which is the core of RUTM and provides storage of various data types (spatial, aeronautical, topographical, meteorological, vector, etc.) required for flight safety management. Based on the analysis of functional capabilities and types of work which it needs to ensure, the architecture of spatial information DB, including the base of source information, base of display settings, base of vector objects, base of tile packages and also a number of special software packages was proposed. The issues of organization of these DB, types and formats of data and ways of their display are considered in detail. Based on the analysis it was concluded that the optimal construction of the spatial DB for RUTM system requires a combination of different model variants and ways of organizing data structures.
In this paper, we propose a strategy to distribute the energy consumption over the network. The proposed strategy is based on geographic routing. We use a smart base station that maintains the residual energy and location information of sensor nodes and selects a head node and an anchor node using this information. A head node gathers and aggregates data from the sensor nodes in a target region that interests the user. An anchor node then transmits the data that was forwarded from the head node back to the smart base station. The smart base station extends network lifetime by selecting an optimal head node and an optimal anchor node. We simulate the proposed protocol and compare it with the LEACH protocol in terms of energy consumption, the number of dead nodes, and a distribution map of dead node locations.
At the time of internationalization, it is inevitable to improve the quality of products to survive the international competition. ISO 9000 series have been recognized by most companies as the quality assurance system. However, it was known to require quite many records and data which need to be controlled and analyzed. The objective of this paper is to present the procedure in establishing the quality information data base which enables a company to easily handle the required records and data for the ISO 9000 series. Examples using the quality information data base are also presented.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.2
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pp.173-181
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1997
In oriental medicine, it is required that correct medical knowledge should be maintained for medical expert system which analyzes and diagnoses patients symptoms. Typical medical expert system has a knowledge base as its core, and the knowledge base contains a domain specific knowledge about patients records. However, oriental medicine diagnostic knowledge is formed mostly as qualitative data, knowledge could be ambiguous and uncertain. In this paper, we looked at quantification methods and propose a method for quantifying the oriental medicine diagnostic knowledge, which is improving the knowledge base of an oriental medicine expert system.
Landslide data base system is necessitated to make a mid-long term master plan to prevent landslide from past landslide data and their statistical analysis. This paper emphasis on application of the efficient management system of GIS to reduce landslide disasters basis on the result of survey analysis of landslide problems. In this paper explains landslide data base system by the cause of landslide from past landslide data & application of GIS to it.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.6
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pp.764-770
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2004
This paper presents a hybrid data mining mechanism to extract expert knowledge from historical data and extend expert systems' reasoning capabilities by using fuzzy neural network (FNN)-based learning & rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is based on association rule extraction mechanism, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Most of traditional data mining mechanisms are depended ()n association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining systems has not the learning ability. Therefore, there is a problem to extend the knowledge base adaptively. In addition, sequential patterns of association rules can`t represent the complicate fuzzy logic in real-world. To resolve these problems, we suggest the hybrid data mining mechanism based on association rule-based data mining, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is consisted of four phases. First, we use general association rule mining mechanism to develop an initial rule base. Then, in the second phase, we adopt the FNN learning algorithm to extract the hidden relationships or patterns embedded in the historical data. Third, after the learning of FNN, the fuzzy rule extraction algorithm will be used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we will combine the association rules (initial rule base) and fuzzy rules. Implementation results show that the hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based knowledge extraction and FNN-based knowledge extension.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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