Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.6
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pp.999-1007
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2009
This paper considers the optimal periodic preventive maintenance (PM) policy following the expiration of free-repair warranty. We assume that two periodic PM models with random maintenance quality which were proposed by Wu and Clements-Croome (2005) and Jung (2006b), respectively. Given the cost structure to the user during the cycle of the product, we derive the expressions for the expected cost rate per unit time. Also, we obtain the optimal PM number and the optimal PM period by minimizing the expected cost rate per unit time. The numerical examples are presented for illustrative purpose.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.1
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pp.77-86
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2008
This paper develops the optimal periodic preventive maintenance policy following the expiration of non-renewing warranty. We assume that Wu and Clements-Croome's (2005) periodic PM model with random maintenance quality is utilized to maintain the system after the non-renewing warranty is expired. Given the cost structure to the user during the cycle of the product, we drive the expressions for the expected cost rate per unit time. Also, we obtain the optimal number and the optimal period by minimizing the expected cost rate per unit time. The numerical examples are presented for illustrative purpose.
Kim, Dong Kyue;Choi, Piljoo;Lee, Mun-Kyu;Park, Heejin
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.16
no.5
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pp.564-581
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2016
We present an efficient hardware prime generator that generates a prime p by combining trial division and Fermat test in parallel. Since the execution time of this parallel combination is greatly influenced by the number k of the smallest odd primes used in the trial division, it is important to determine the optimal k to create the fastest parallel combination. We present probabilistic analysis to determine the optimal k and to estimate the expected running time for the parallel combination. Our analysis is conducted in two stages. First, we roughly narrow the range of optimal k by using the expected values for the random variables used in the analysis. Second, we precisely determine the optimal k by using the exact probability distribution of the random variables. Our experiments show that the optimal k and the expected running time determined by our analysis are precise and accurate. Furthermore, we generalize our analysis and propose a guideline for a designer of a hardware prime generator to determine the optimal k by simply calculating the ratio of M to D, where M and D are the measured running times of a modular multiplication and an integer division, respectively.
Solar activity shows a self-similarity as it has many periods of activity cycle in the time series of long-term observation, such as 13.5, 51, 150, 300 days, and 11, 88 years and so on. Since fractal dimension is a quantitative parameter for this kind of an irregular time series, we applied this method to long-term observations including sunspot number, total solar irradiance, and 3.75 GHz solar radio flux to predict the start and maximum times as well as expected maximum sunspot number for the next solar cycle. As a result, we found that the radio flux data tend to have lower fractal dimensions than the sunspot number data, which means that the radio emission from the sun is more regular than the solar activity expressed by sunspot number. Based on the relation between radio flux of 3.75 GHz and sunspot number, we could calculate the expected maximum sunspot number of solar cycle 24 as 156, while the observed value is 146. For the maximum time, estimated mean values from 7 different observations are January 2013 and this is quite different to observed value of February 2014. We speculate this is from extraordinary extended properties of solar cycle 24. As the cycle length of solar cycle 24, 10.1 to 12.8 years are expected, and the mean value is 11.0. This implies that the next solar cycle will be started at December 2019.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.3
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pp.124-129
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2021
As the 4th industrial era is in full swing, the public's interest in related technologies such as artificial intelligence, big data, and block chain is increasing. As artificial intelligence technology is used in various industrial fields, the need for research methods incorporating artificial intelligence technology in related fields is also increasing. Evidence collection among digital forensic investigation techniques is a very important procedure in the investigation process that needs to prove a specific person's suspicions. However, there may be cases in which evidence is damaged due to intentional damage to evidence or other physical reasons, and there is a limit to the collection of evidence in this situation. Therefore, this paper we intends to propose an artificial intelligence-based evidence collection system that analyzes numerous image files reported by citizens in real time to visually check the location, user information, and shooting time of the image files. When this system is applied, it is expected that the evidence expected data collected in real time can be actually used as evidence, and it is also expected that the risk area analysis will be possible through big data analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.5
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pp.873-882
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2010
This paper considers a Bayesian approach to replacement policy following the expiration of non-renewing combination warranty. The non-renewing combination warranty is the combination of the non-renewing free replacement warranty and the non-renewing pro-rata replacement warranty. We use the criterion based on the expected cost and the expected downtime to determine the optimal replacement period. To do so, we obtain the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time, respectively. When the failure times are assumed to follow a Weibull distribution with uncertain parameters, we propose the optimal replacement policy based on the Bayesian approach. The overall value function suggested by Jiang and Ji (2002) is utilized to determine the optimal replacement period. Also, the numerical examples are presented for illustrative purpose.
Restaurants have two strategic levers for revenue management: duration control and demand-based pricing. Reducing dining times, especially during peak periods, can add considerable revenue for restaurants. Managing meal duration, however, can be far more complex than manipulating the price. This paper examines dining duration expectations for restaurants types(Family, Korean, Quick service restaurant), customers characteristics(gender, age, occupation, meal period, visiting frequency, dining occasion, dining companions) using an a adaptation of a price sensitivity measurement tool, naming it 'Time Sensitivity measurement tool' or TSM. The TSM is then used to derive the optimal time points, and the range of acceptable times. The results demonstrate that there is a relatively wide spread of acceptable dining duration times in family restaurant. Furthermore, the optimal time points was shorter than the mean expected dining times, which suggests that many restaurants may be able to shorten dining duration without compromising customer satisfaction. The paper explores whether demographic and dining variables have an impact on time preferences, and finds whether gender, age, meal periods, visiting frequency, and dining companion effects are significant. Specifically, women in their thirties tended to prefer a significantly longer dining times for dinner.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.14
no.24
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pp.149-154
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1991
The one of the important problems in the design of queueing systems is the decision of the order of service stations. The object of this problem is the decision of the order that minimizes the expected sojourn time per customer in the given arrival process and service time distributions. In this paper, the tandem queueing system in series is studied with the emphasis on the optimal order of the tandem queueing system which has three stations with single servers. In one system, customers arrive at the first station with Poisson process. This system is composed of service stations with a constant, a general distribution and a Exponential distribution is studied. To select the optimal order after the orders of each pair of two stations is decided, it is compared the two orders of system. With this results, total expected delay of the systems which has three stations is compared. The result is the best that service station with constant time is on the first place, then the service station with general distribution and the service station with Exponential distribution is followed. And the other system is consist of service stations with a constant and two probabilistic distributions. In this case, two probabilistic distributions has a non-overlapping feature. It is the optimal order that the service station with constant time is on the first place then the service station with longer service time and the service station with shorter service time is followed.
Corrosion science faces new challenges in various nuclear environments. Three main areas may be identified where increases of knowledge and understanding have been done and are still needed to face the technical needs: (i) the extension of the service time of nuclear power plants from 40 years, as initially planned, to 60 years and probably more as expected now, (ii) the prediction of long term behaviour of metallic materials in nuclear waste disposal where the corrosion processes have to be predicted over large periods of time, some thousands years and more, (iii) the choice of materials for use at very high temperatures as expected in Generation IV power plants in environments like gas (helium), supercritical water, liquid metals or salts. Service time extension, deep geological waste repositories and high temperature reactors sustain researches and developments to model corrosion phenomena at various scales, from atoms to components.
The purpose of this study was to forecast demand of childcare teachers based ion four different scenarios. In order to, the demand for childcare teachers from 2015 to 2024 were forecasted using time series techniques with data on the number of childcare teachers from 2003 to 2014. Results were as followings. Firstly, the demand for childcare teachers was expected to increase until 2019, but after 2020 steadily decreased in terms of scenario 1(child teacher ratio regulation). According to scenario 2(child teacher ratio based on 17 cities and provinces), the demand for childcare teachers was expected to need 440 teachers more until 2016. Then, according to scenario 3(two teachers each class), Scenario 4-1(one teacher and one staff each 2 toddler class and 3 older class) and scenario 4-2(one teacher and one staff each class), the demand of childcare teachers and staffs were estimated. These results implicated that childcare teachers and staffs supply policy would be established according to forecast demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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