We present the Exposure Time Calculator of IGRINS. The noises of IGRINS can be calculated from the combination of Telluric background emission and absorptions, the emission and transmission of the telescope and instrument optics, and the dark noise and the read noise of the infrared arrays. For the atmospheric transmissions, we apply the simulated spectra depending on the Precipitable Water Vapor (PWV) values. The user needs to input the expected target magnitude, the weather conditions, and the desired exposure time. The output would be the expected signal-to-noise for each spectral resolution element.
In this paper, we evaluate feasibility of an object-oriented method in a distributed real-time control environment through the prediction of delay expected. We adopt CAN as the distributed network and the application layer of the CAN is composed of client/server communication model of COM and surroundings for the support of real-time capability of the COM. Mathematical models formalizing delays which are predicted to invoke in the COM architecture are proposed. Sensors and actuators which are widely used in distributed network-based systems are represented by COM objects in this paper. It is expected that the mathematical models can be used to protect distributed network-based systems from violation of real-time features by the COM.
The purpose of this study is to expand businesses' adoption of the Enterprise Resource Planning System (E.R.P.S.). In order to accomplish the objective, the following conditions need to be fulfilled. 1) Clearness of the goal and expected effect of E.R.P.S. adoption 2) Definiteness of the extent of E.R.P.S. construction 3) The management's will to E.R.P.S. adoption If the E.R.P.S is adopted, the following effects are expected. 1) Speedy quality decision-making is possible. 2) Time taken from the order of the product to its release can be curtailed (from 40days to 10days). 3) Time taken for the development of the product can be shortened (from 24 months to 10 months). 4) Cost reduction is possible by using necessary information in real time.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권1호
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pp.63-76
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2006
Marine production forecasting in fisheries is a crucial factor for managing and maintaining fishery resources. Thus this paper aims to generate a forecasting model of total marine production. The most generally method of time series model is to generate the most optimal single forecasting model. But the method could induce a different forecasting results when it does not properly infer a model To overcome the defect, I am trying to propose a single forecasting through multiple time series model. In other word, by comparing and integrating the output resulted from ARIMA and VAR model (which are typical method in a forecasting methodology), I tried to draw a forecasting. It is expected to produce more stable and delicate forecasting prospect than a single model. Through this, I generated 3 models on a yearly and monthly data basis and then here I present a forecasting from 2006 to 2010 through comparing and integrating 3 models. In conclusion, marine production is expected to show a decreasing tendency for the coming years.
Our paper describes an Intrusion Detection Parallel System(IDPS) which detects an anomaly activity corresponding to the actions that interaction between near detection events. IDES uses parallel inductive approaches regarding the problem of real-time anomaly behavior detection on rule-based system. This approach uses sequential rule that describes user's behavior and characteristics dependent on time. and that audits user's activities by using rule base as data base to store user's behavior pattern. When user's activity deviates significantly from expected behavior described in rule base. anomaly behaviors are recorded. Observed behavior is flagged as a potential intrusion if it deviates significantly from the expected behavior or if it triggers a rule in the parallel inductive system.
In general, a software fault detection phenonenon is described by a software reliability model based on a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). In this paper, we propose a software reliability growth model considering the differences of the software environments in both the testing phase and the operational phase. Also, we consider the problem of determining the optimal release time and the optimal warranty period that minimize the total expected software cost which takes account of periodic software maintenance(e.g. patch, update, etc). Finally, we analyze the sensitivity of the optimal release time and warranty period based on the fault data observed in the actual testing process.
In this paper, we construct a prototype model for city data prediction by using time series data of floating population, and use machine learning to analyze urban data of complex structure. A correlation prediction model was constructed using three of the 10 data (total flow population, male flow population, and Monday flow population), and the result was compared with the actual data. The results of the accuracy were evaluated. The results of this study show that the predicted model of the floating population predicts the correlation between the predicted floating population and the current state of commerce. It is expected that it will help efficient and objective design in the planning stages of architecture, landscape, and urban areas such as tree environment design and layout of trails. Also, it is expected that the dynamic population prediction using multivariate time series data and collected location data will be able to perform integrated simulation with time series data of various fields.
This paper proposes age replacement policy in stepdown warranty policy. The replacement policy is considered in case of minimally repairable items. And renewal theory is used in analyzing warranty costs. The expected cost per unit time is presented in stepdown warranty policy, free replacement, prorata and hybrid policy. In this article it is assumed that item is replaced at the age of T but the any failure is minimally repaired before the age T. At this point the expected cost per unit time is shown in customer's view point. And numerical example is explored in weibull time-to-failure distribution.
This paper is concerned with cost analysis model in free -replacement policy under the periodic maintenance policy The free-replacement policy with minimal repairable item is considered as follows; in a manufacturer's view point operating unit is periodically replaced, if a failure occurs between minimal repair and periodic maintenance time, unit is remained in a failure condition. Also unit undergoes minimal repair at failures in minimal-repair interval. Then total expected cost per unit time is calculated according to maintenance period Tin a viewpoint of consumer's. The expected costs are included repair cost and usage cost: operating, fixed, minimal repair and loss cost. Numerical example is shown in which failure time of item has beta distribution.
The observer program is being utilized In various fishing areas and fisheries internationally and nationally due to the its expected effectiveness in fisheries management and the collection of bioeconomic data necessary in fisheries management policy. The timely gathered data by observers play substantially a major role in decision-making fisheries policy such as the change in management measures, the application of season closure and area closure and etc. The expected effectiveness of the observer program In fisheries management, generally mentioned, is that it would lead to the increase in stock size from which the level of harvest would consequently increases. This study is aimed to analyze this tentatively expected effectiveness of the observer program in fisheries management. The changes in stock size and the level of harvest over time are analyzed under the observer program assuming the fishermen bear the cost of the observer program by investigating the change in fisherman's fishing activity under the observer program and by combining this changed activity with the biological model. The level of fishing efforts of fishermen was decreased from the results of the increase in fishing cost caused by the observer cost and the decrease in catchable stock size restricted by observers. This reduced level of fishing efforts enables stock size to increase over time and therefore, the expected level of harvest increases as time goes on. Another benefit under the observer program is to reduce management costs from the fact that fishermen are responsible for the cost of the observer program and the avoidance cost of fisherman responding to the fisheries regulation could be eliminated from the surveillance of observer. Therefore, it may possible to accomplish the cost-efficient fisheries management policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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