Decision problem called an optimal release policies, after testing a software system in development phase and transfer it to the user, is studied. The applied model of release time exploited infinite non-homogeneous Poisson process. This infinite non-homogeneous Poisson process is a model which reflects the possibility of introducing new faults when correcting or modifying the software. The failure life-cycle distribution used generalized gamma type distribution which has the efficient various property because of various shape and scale parameter. Thus, software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement becomes an optimal release policies. In a numerical example, after trend test applied and estimated the parameters using maximum likelihood estimation of inter-failure time data, estimated software optimal release time.
In this paper we investigate weak convergence of the intergral processes whose index set is the non-compact infinite time interval. Our first goal is to develop the empirical central limit theorem as random elements of [0, .infty.) for an integral process which is constructed from iid variables. In developing the weak convergence as random elements of D[0, .infty.), we will use a result of Ossiander(4) whose proof heavily depends on the total boundedness of the index set. Our next goal is to establish the empirical central limit theorem for the Kaplan-Meier integral process as random elements of D[0, .infty.). In achieving the the goal, we will use the above iid result, a representation of State(6) on the Kaplan-Meier integral, and a lemma on the uniform order of convergence. The first result, in some sense, generalizes the result of empirical central limit therem of Pollard(5) where the process is regarded as random elements of D[-.infty., .infty.] and the sample paths of limiting Gaussian process may jump. The second result generalizes the first result to random censorship model. The later also generalizes one dimensional central limit theorem of Stute(6) to a process version. These results may be used in the nonparametric statistical inference.
A study has been made on how to occur inertial oscillations in a rotating flow. The flow is considered to be induced by differentially-rotating top and bottom disks with infinite radius. The top and bottom disks are assumed to be set in motion over a finite initial start-up time duration from initial solid body rotation ($\Omega$) to each finial state, i.e., the top disk is rotating at the angular velocity (${\Omega}+{\Delta}{\Omega}$) and the bottom disk (${\Omega}-{\Delta}{\Omega}$). The system Reynolds number, which is a reciprocal of conventional Ekman number in rotating flows, is very high so that a boundary layer flow near disks is pronounced. From a strict theoretical analysis, it is clearly found the fact that inertial oscillation in a rotating flow is caused by excessive input of torque during start-up phase. Above finding comes from the following physics of theoretical result: in the case of abrupt start-up within very shorter time-duration than spin-up time scale, the inertial oscillation is magnified but it could be completely depressed in the case of mildly accelerated start-up, i.e., start-up process being established over diffusion time scale.
There are lots of factors that are related to the geometric characteristics of machined surface. Among them, the tool path and milling mode (up cut milling or down cut milling) are the easiest controllable machining conditions. Thus, the first objective of this research is to study the effects of them on the milled surface that is generated by an end milling tool. To get precision parts, not only the machining process but also the measurement of geometric tolerance is important. But, this measurement requires a lot of time, because the infinite surface points must be measured in the ideal case. So, the second objective is to propose a simple flatness measurement method that can be available instead of the 3-D geometric tolerance measurement method, using a scale factor and characterized points. Finally, it is also shown that the possibility of flatness improvement by shifting the consecutive fine cutting tool path as compared with the last rough cutting tool path.
To prolong the rapid progress of IT, it is necessary to develop contents through IT convergence among the existing goods & service and process areas to create new added-values. In particular, the wedding dress industry has infinite potential in utilizing various contents like virtual fitting by connecting with newly compelling IT areas such as smart phones, Augmented Reality (AR), and application contents. In the meantime, a large scale of the wedding industry has gained global competitiveness due to consulting expertise and the influence of the Korean Wave, whereas most small-sized wedding dress shops in Korea fall short of developing wedding dress designs and receiving relevant information. Accordingly, the purpose of this study was to help brides who have difficulties in choosing a wedding dress by decreasing their time and effort by providing wedding dress designs and information, according their desired image, body type, and circumstances through the utilization of virtual fitting application contents. Not only that, this study aims to diversify and specialize in wedding information and to help users to set a guideline for wedding dresses that are most suitable for them. Moreover, this study has an academic meaning in proposing an interdisciplinary convergence research model through the study of wedding dress design development, AR, and application contents utilization.
영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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