A mixture of two distributions, each belonging to the same known Weibull distributions, is proposed and a simple graphical method for estimating the parameters of the Weibull distribution is applied. It appears from the results of this study that the mixed Weibull distribution is an appropriate expression for describing industrial property mortality characteristics.
International Journal of Reliability and Applications
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제3권1호
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pp.51-60
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2002
This paper presents the methodology for obtaining point and interval estimating of the parameters of a new two-parameter distribution with multiple-censored and singly censored data (Type-I censoring or Type-II censoring) as well as complete data, using the maximum likelihood method. The basis is the likelihood expression for multiple-censored data. Furthermore, this model can be extended to a three-parameter distribution that is added a scale parameter. Then, the parameter estimation can be obtained by the graphical estimation on probability plot.
This paper analyzed the characteristics of Motion Poster (Moster) and discussed the visual expression methods. To this end, the existing literature on motion posters was organized. The visual representation of motion posters was analyzed by dividing into 'Main Visual', 'Mode of Movement', 'Playtime' and 'Sound'. The analysis results were as follows. As motion posters are kind of movie posters, they are made from the original movie poster images, characters, or scenes of the movie. Graphical representations used either photo-realism or computer realism. The movement methods are 'simple movement of visual elements(movement, gesture and rotation, appear or disappear)+fixed camera movement' or' camera movement (zoom in/out, rotate, move) + fixed visual element movement'. Playback time ranged from about 10 seconds to over 1 minute of video, and the longer the video, the higher the probability of including sound.
Tree-dependent component analysis (TCA) is a generalization of independent component analysis (ICA), the goal of which is to model the multivariate data by a linear transformation of latent variables, while latent variables fit by a tree-structured graphical model. In contrast to ICA, TCA allows dependent structure of latent variables and also consider non-spanning trees (forests). In this paper, we present a TCA-based method of clustering gene expression data. Empirical study with yeast cell cycle-related data, yeast metaboiic shift data, and yeast sporulation data, shows that TCA is more suitable for gene clustering, compared to principal component analysis (PCA) as well as ICA.
This study was performed to analysis the operation process when fabric pattern design was done by the use of CAD system compared with the manual work in order to determine the operation efficiency with the application of fabric design CAD system. The results of the study were as follows: 1. since 160,000 colors were supported by CAD system, color proposed by consumer was able to match exactly according to the its design. However, exact color matching was not possible by manual work. 2. Woven state of back of pattern design could be identified simultaneously with face of it for CAD system, while face and back of the fabrics should be designed separatedly in case of manual work. 3. Since the combination of warp and filling yarn was compatible with the fabric density in one repeat unit in CAD system, exact size of pattern design to be woven was able to expressed. 4. Only simple graphical expression by manual work was seen, while with the CAD system, texture and shade effect as well as graphical expression could be expressed and so fault could be reduced in advance with the simulation of actual feeling of fabrics in the screen. In conclusion, when CAD system will be introduced to the textile industry, operation time of designing pattern can be reduced. Since the operation is easy and simple, a beginner can operate CAD system easily. Thus, production and wage costs can be saved and this can be related directly with the improvement of productivity which is the main purpose of introducing CAD system.
본 연구의 목적은 기존의 발상법의 문제점을 파악하여 우리나라 사람들에게 적합한 발상법의 필요성 제시하고 이에 맞는 그래픽 발상법을 도출하는 것이다. 많은 그래픽 디자이너들이 활용하고 있는 발상법(연상 자극법이나 발상전환법, 정보조합법)은 발상과정에서 초기 키워드를 제시하는데 효과적이지만 컨셉까지 도출해내는 과정에서 어려움이 있다. 컨셉으로 발전시키기 위해서는 핵심 키워드 도출도 중요하지만 키워드의 연결 분리, 결합 등의 과정이 중요한 역할을 차지하며 대부분의 발상법이 과정에 대한 구체적 방법을 제시하고 못하고 있다. 또한 대부분의 아이디어 발상법이 영어권에서 개발되어 전파되었기 때문에 단어위주의 사고를 하는 영어권 문화에는 적합하지만 서술 위주로 사고하는 우리나라 사람에게는 언어 사고의 차이점을 고려하지 못하고 있어 단계 별 발상에 한계를 지니고 있다. 본 연구는 기존에 발상법에 의하여 도출된 키워드를 보다 쉽게 연결, 분리, 결합 등을 위한 과정을 만들기 위해 4가지 가설을 제시하고 논증하는 방식으로 본 발상법의 가치를 증명하고 이러한 가설에 입각하여 발상법설계 제시함으로써 우리나라 사람들의 정서에 적합한 발상법을 도출하였다. 본 발상법은 서술 표현에 강한 우리나라 사람들에게 적합하도록 수사법을 활용하였다.
게임 산업이 성장하면서 게임 그래픽 분야는 가장 빠르게 발전하고 있으며 지금은 실제 사진과 컴퓨터 그래픽을 구분하기 힘든 정도로 그래픽 기술은 양적으로나 질적으로 성장했다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 새롭게 출시되는 게임에 등장하는 캐릭터는 정서를 표현하지 않거나 소극적으로 표현하고 있다. 일반적으로 사람들은 얼굴의 표정이나 얼굴의 색(안색)에서 많은 정서 정보를 인지하는 것은 누구나 아는 사실이다. 그러므로 컴퓨터의 게임 환경에서 등장하는 캐릭터에게도 얼굴의 색의 변화를 통하여 유저에게 게임의 사실적인 느낌을 줄 수 있다. 본 논문에서는 기존의 맥박과 피부 온도만을 이용한 방법과는 다른 인간의 정서 이론을 기반한 정서 모형과 애니메이션의 정서표현 색 그리고 성격이론을 기반한 정서의 반응 속도를 결합하여 게임 캐릭터의 얼굴의 색을 동적으로 변화시켜 정서를 표현할 수 있는 얼굴 색 적응 기술 (Facial Color Adaptive Technique: FCAT)를 제안한다. 실제 얼굴 색 적응 기술을 이용하여 만든 얼굴색 모형(Facial Color Model : FCM)과 애니메이션 콘텐츠의 정서표현을 비교한 결과 정서 표현 색상과 변화율이 애니메이션과 유사하게 시뮬레이션 되었다. 또한 2차원 이미지뿐만 아니라 3차원 이미지에도 적용이 가능함을 확인 하였다.
The objective of commercial space design is not only to sell goods but also provide customer experience so called 'Experience marketing'. Therefore, companies are in search for various methods to give special customer experience and interior design is being considered as an important tool. For example, providing catharsis through commercial interior design, or bringing In the concept of hands-on exhibition into sales area relate to affirmative images of specific products or brands. Graphics in various methods has now become important interior design medium of expression. Therefore the study investigates graphical methods that appear in interior space such as objet, frame, optical illusion, moire and information transmission. It also analyzes their applications and roles in commercial spaces as major element in establishing spatial identity.
Language learning involves linguistic environments around the learner. So the variation in training input to which the learner is exposed has been linked to their language learning. We explore how linguistic experiences can cause differences in learning linguistic structural features, as investigate in a probabilistic graphical model. We manipulate the amounts of training input, composed of natural linguistic data from animation videos for children, from holistic (one-word expression) to compositional (two- to six-word one) gradually. The recognition and generation of sentences are a "probabilistic" constraint satisfaction process which is based on massively parallel DNA chemistry. Random sentence generation tasks succeed when networks begin with limited sentential lengths and vocabulary sizes and gradually expand with larger ones, like children's cognitive development in learning. This model supports the suggestion that variations in early linguistic environments with developmental steps may be useful for facilitating language acquisition.
Q-Q 플롯은 자료에 대한 분포적 가정을 평가하기 위해서 사용되는 편리하고 효과적인 그래프 방법이다. Q-Q 플롯은 자료의 분포와 이론적 분포를 비교하기 위한 확률플롯으로 자료에서의 분위수와 이에 대응하는 이론적 분위수를 각각 수직축과 수평축으로 해서 그린 산점도의 형태를 취한다. 본 논문에서는 확률변수 X가 위치모수 ${\mu}$와 척도수 ${\lambda}$를 가지는 역가우스분포를 따르면, 변환된 확률변수 $Y={\mid}\sqrt{\lambda}(X-{\mu})/{\mu}\sqrt{X}{\mid}$는 평균이 0이고 분산이 1인 표준반접정규분포를 하게 되는 분포적 결과를 활용하여 역가우스분포 Q-Q 플롯의 구축방법을 소개한다. 역가우스분포와 다른 분포를 따르는 자료를 대상으로 그린 Q-Q 플롯에서 나타나는 점들의 형태를 알아보고자 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다. 실제 자료에 대한 사례분석을 통해 제안한 Q-Q 플롯의 유용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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