Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.387-394
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2004
Zero-Inflated Poisson distribution is Poisson distribution with excess zeros. Recently defects of product hardley happen in the manufacturing process. In this case it is desirable to apply to the Zero-Inflated Poisson distribution rather than Poisson. Our target of this paper is to study the tests for changes of rate of defects after the unknown change-point. We are going to compare the powers of the two proposed tests with likelihood tests by the simulations.
International Journal of Reliability and Applications
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제11권1호
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pp.23-40
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2010
Recently, Zaindin and Sarhan (2009) introduced a new distribution named new generalized Weibull distribution. This paper deals with the problem of estimating the parameters of this distribution in the case where the data is grouped and censored. We use both the maximum likelihood and Bayes techniques. The results obtained are illustrated on a set of real data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.687-705
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2006
In this paper we consider GPH distribution that is defined as a distribution for sum of random number of random variables following exponential distribution. We establish approximation process of general distributions to GPH distributions and offer numerical results for various cases to show the accuracy of the approximation. We also propose analysis method of delay distribution of queueing systems using approximation to GPH distributions and offer numerical results for various queueing systems to show applicability of GPH approximation.
Sewer deterioration models are needed to forecast the remaining life expectancy of sewer networks by assessing their conditions. In this study, the serious defect (or condition state 3) occurrence probability, at which sewer rehabilitation program should be implemented, was evaluated using four probability distribution functions such as normal, lognormal, exponential, and Weibull distribution. A sample of 252 km of CCTV-inspected sewer pipe data in city Z was collected in the first place. Then the effective data (284 sewer sections of 8.15 km) with reliable information were extracted and classified into 3 groups considering the sub-catchment area, sewer material, and sewer pipe size. Anderson-Darling test was conducted to select the most fitted probability distribution of sewer defect occurrence as Weibull distribution. The shape parameters (β) and scale parameters (η) of Weibull distribution were estimated from the data set of 3 classified groups, including standard errors, 95% confidence intervals, and log-likelihood values. The plot of probability density function and cumulative distribution function were obtained using the estimated parameter values, which could be used to indicate the quantitative level of risk on occurrence of CS3. It was estimated that sewer data group 1, group 2, and group 3 has CS3 occurrence probability exceeding 50% at 13th-year, 11th-year, and 16th-year after the installation, respectively. For every data groups, the time exceeding the CS3 occurrence probability of 90% was also predicted to be 27th- to 30th-year after the installation.
This study was intended to interpose an objection about the analysis of rainfall spatial distribution without a proper standard, and offer the improved approach using 1,he geostatistical analysis method to analyze it. For this, spatially distributed daily rainfall data sets were collected for 41 weather stations in study area, and variogram and correlation analysis were conducted. In the results of correlation analysis, it was found that the longer distance between the stations reduces the correlation of the rainfall data, and maltes the characteristics of the rainfall spatial distribution. The variogram analysis shows that correlation range was less than 50 km for the 17 daily rainfall data sets of total 91 sets. It says that it involves some rike, to determine the application method for rainfall spatial distribution without some qualifications, hence the Application standards of the Rainfall Spatial Distribution Analysis Technique, were essential and that was contingent on characteristics of rainfall and landscape.
Distribution line fault has been reduced gradually by the efforts on improving the quality of electrical materials and distribution system maintenance. However faults caused by medium voltage customers have been increased gradually even though we have done many efforts. The problem is that we don't know which customer will cause the fault. This paper presents the concept to find these customers using data mining techniques, which is based on accumulated fault records of medium voltage customers in the past. It also suggests the prediction model construction of medium voltage customers causing distribution line fault and methods to enhance the reliability of distribution system. We expect that we can effectively reduce faults resulted from medium voltage customers, which is 30% of total faults.
This study compares and analyzes the spatial distribution of people in two cities using location information in twitter data. The target cities were selected as Paris, a traditional tourist city, and Dubai, a tourist city that has recently attracted attention. The data was collected over 123 days in 2016 and 125 days in 2018. We compared the spatial distribution of two cities according to the two periods and residence status. In this study, we have found a hot place using a spatial statistical model called dart-shaped space division and estimated the urban area by reflecting the distribution of tweet population. And we visualized it as a CDF (cumulative distribution function) curve so that the distance between all the tweets' occurrence points and the city center point can be compared for different cities.
본 연구에서는 국내의 연속류 자전거도로에 대한 차두시간 분포 모형을 개발하고자 하였다. 현장조사를 통해 수집된 데이터를 교통량으로 구분하여 분석하였으며, 교통량의 기준은 전체 교통량을 분포를 고려하여 1분당 8대 미만은 낮은 수준의 교통량으로 하고 8대 이상은 높은 수준의 교통량으로 구분하였다. 차두시간의 집계간격은 기존의 자동차교통류에서 일반적으로 적용해오던 0.5초를 적용하였다. 적용된 분포는 기본적인 정규분포와 함께 음지수분포, 전이된 음지수분포, 피어슨 III분포이며, 카이스퀘어 검정 분석결과 음지수분포와 전이된 음지수분포에서 방향과 교통량 구분 모두에서 이론치와 관측치간에 적합한 것으로 나타났다. 제시된 자전거 차두시간 분포모형의 적정성을 판단하기 위한 분석결과, 역시 동일하게 음지수분포와 전이된 음지수분포가 적합한 것으로 나타났다.
The development of overload management systems for distribution transformers offers new opportunities for improving the reliability of distribution systems. It allows network planners to optimize the system resource utilization and investment cost. Such an improvement in the flexibility of the distribution network is only possible if the operator has more accurate knowledge of the realtime conditions of distribution transformers. In this paper, we present an improved overload decision system for distribution transformers using realtime monitoring data. Our study can be categorized into two parts: (a) improvement in the criteria for judging the overload conditions of distribution transformers and (b) development of an overload evaluation system using realtime monitoring data. In order to determine the overload criteria, overload experiments are performed on sample transformers; the results of these experiments are used to define the relationship between the transformer overload and the increase in the top-oil temperature. To verify the accuracy of the experimental results, field tests are performed using specially manufactured transformers, the loads and top-oil temperatures of which can be measured. For arriving at online overload decisions, we propose methods whereby the measured load curve can be converted into an overload characteristic curve and the overload time can be calculated for any load condition. The developed system is able to evaluate the overload for individual distribution transformers and calculate the losses using realtime monitoring data.
Striking in change that present our country is much by electricity industry reform and the Korea Electric Power Corporation is deciding power distribution system reliability indices every year but power distribution system for reliability evaluation and establishment of investment program are consisting punily. If consider efficient inflection of resources and hereafter power distribution division that is limited for target achievement of schedule level service evaluation and reliability side in operation of the power distribution system, can expect efficient practical use of the power distribution property if gains in electrical side about these change and most suitable investment way consist because there is necessity of electric power plan establishment of area electric power distribution place of business unit. This paper consider proper reliability level and maximum effect through quantitative analysis to gain electrical gains of the power distribution system in reliability side depending on trend DB(Data Base) of data of electric power system composition appliance in this treatise and apply data administration and reliability rate analysis that serve to decide most suitable investment precedence to supply of electric power property to power distribution system present investment algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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