The life data analysis of the system and component are useful to describe the result of reliability test in product life to satisfy customer's growing need and to change test specifications or design criteria by life data analysis. And vehicle durability tesr occurred market environment. In this study, a statistical analysis for the wear life of brake pad linings helped perform correlation procedure between vehicle durability test and market. B-life values of the brake pad wear life data from both vehicle durability test and marker usage were compared to determine acceleration of the test by the Weibull, normal and log-normal distribution. The acceleration coefficient of the vehicle durability test can access to evaluate design criteria of product and test specification.
최근에 IT 기술을 이용한 장애인의 복지 증진을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히 거리에 설치된 수많은 모바일 센서들을 활용하여 라이프 로그를 사용하는 방법들이 많이 제안되고 있다. 이러한 시스템들은 획득한 자료를 저장하고 네트워크를 통하여 서버에 전송하고, 라이프 로그를 분석함으로써 해당 장애인이 위험에 노출되어 있는 지를 판단하는 것이다. 특히 장애인의 경우 위험에 노출되기 쉬우며 매번 보조자들이 함께 다녀야 한다는 부담 때문에 외출을 두려워하는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 심리적 부담감을 덜어주기 위한 방법으로 스마트 기기를 이용하여 장애인의 라이프 로그를 기록하고 분석할 수 있는 시스템을 제안한다.
핸드폰, PMP, MP3 플레이어 등으로 대표되는 개인 모바일 장치는 빠르게 발전하고 있다. 이런 모바일 환경의 발전은 사용자의 일상을 이해하고자 하는 라이프로그 연구를 활성화하고 있다. 즉, 모바일 장치의 다양한 센서들을 활용하여 개인의 일상을 기록한 라이프로그는 복잡한 일상에 대한 기억 보조 도구로 사용가능하기에 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실외 위치뿐만 아니라 무선랜에 의한 실내 위치를 고려하여 상황을 추론하고 시각화하는 방법을 제시한다. 실내에서 GPS가 제대로 동작하지 않더라도 무선랜을 기반으로 한 실내 위치 추정을 통해 위치 정보를 획득하고 상황 인식 성능을 향상시켰다. 또한, 지도 인터페이스 및 블로그를 기반으로 하는 시각화 방법을 개발하였다. 실험에서는 모바일 장비를 가지고 실제 데이터를 수집한 뒤 제안하는 방법을 통해 상황을 인식하고 시각화 서비스를 제공하는 성능을 평가하였다.
The reliability data analysis for components of CNC machining center is studied in this paper. The failure data of mechanical part is analyzed by Exponetial, Weibull, and Log-normal distributions. And then, the optimum failure distribution model is selected by goodness of fit test. The reliability data analysis program is developed using ASP language. The failure rate, MTBF, life, and failure mode of mechanical parts are estimated and searched by this program. The failure data and analysis results are stored in the database.
This paper presents optimum simple step-stress accelerated life test plans for the case where the test process is observed periodically at intervals of the same length. Two types of failure data, periodically observed complete data and periodically observed censored data, are considered. An exponential life distribution with a mean that is a log-linear function of stress, and a cumulative exposure model for the effect of changing stress are assumed. For each type of data, the optimum test plan which minimizes the asymptotic variance of the maximum likelihood estimator of the mean life at a design stress is obtained and its behaviors are studied.
본 연구는 딸기 GAP 모델을 개발하기 위한 기초자료를 제공할 목적으로 서부경남에 소재한 딸기 농장 세 곳을 선정하여 딸기의 재배단계에서의 생물학적(위생지표세균, 병원성 미생물, 곰팡이), 화학적(중금속) 및 물리적(이물) 위해요소를 조사하였다. 먼저 작물, 재배환경, 개인위생을 대상으로 생물학적 위해요소를 분석한 결과, 위생지표세균인 일반세균과 대장균군의 경우 재배환경에서 최대 7.3 및 5.6 log CFU/g, 개인위생에서 6.3 및 5.4 log CFU/hand or $100cm^2$, 잎에서 5.3 및 4.7 log CFU/leaf으로 검출되었다. 병원성 미생물의 경우 Bacillus cereus가 토양에서 최대 6.1 log CFU/g, Staphylococuus aureus가 작업자 손에서 5.4 log CFU/hand로 검출되어 이들 병원균에 의한 식중독 발생 가능성 또한 있는 것으로 나타났으며, 공중낙하균의 경우는 안전한 수준으로 나타났다. 화학적 위해요소인 중금속(Cd, Pb, Cu, Cr, Zn, Ni, Hg 및 As)은 모두 국내 허용기준치 이하로 검출되었고, 물리적 위해요소는 유리조각, 캔 등의 일반쓰레기나 경작지 폐기물 등으로 확인되었다.
This study developed a prediction model using machine learning technology and predicted the success of health consulting by using life log data generated through u-Health service. The model index of the Random Forest model was the highest using. As a result of analyzing the Random Forest model, blood pressure was the most influential factor in the success or failure of metabolic syndrome in the subjects of u-Health service, followed by triglycerides, body weight, blood sugar, high cholesterol, and medication appear. muscular, basal metabolic rate and high-density lipoprotein cholesterol were increased; waist circumference, Blood sugar and triglyceride were decreased. Further, biometrics and health behavior improved. After nine months of u-health services, the number of subjects with four or more factors for metabolic syndrome decreased by 28.6%; 3.7% of regular drinkers stopped drinking; 23.2% of subjects who rarely exercised began to exercise twice a week or more; and 20.0% of smokers stopped smoking. If the predictive model developed in this study is linked with CBR, it can be used as case study data of CBR with high probability of success in the prediction model to improve the compliance of the subject and to improve the qualitative effect of counseling for the improvement of the metabolic syndrome.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.813-818
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2010
The least squares estimation method for model parameters under failure step-stress accelerated life tests is studied and a numerical example will be given to illustrate the proposed inferential procedures under the compound linear plans proposed as an alternative to the optimal quadratic plan, assuming that the exponential distribution with a quadratic relationship between stress and log-mean lifetime. The proposed compound linear plan for constant stress accelerated life tests and 4:2:1 plan are compared for various situations. Even though the compound linear plan was proposed under constant stress accelerated life tests, we found that this plan did well relatively in failure step-stress accelerated life tests.
The aim of this research was to estimate the effect of temperature and develop predictive models for the growth of total viable cells (TVC) and Escherichia coli (EC) on chicken breast under aerobic and various temperature conditions. The primary models were determined by Baranyi model. The secondary models for the specific growth rate (SGR) and lag time (LT), as a function of storage temperature, were developed by the polynomial model. The initial contamination level of chicken breasts was around 4.3 Log CFU/g of TVC and 1.0 Log CFU/g of E. coli. During 216 h of storage, SGR of TVC showed 0.05, 0.15, and 0.54 Log CFU/g/h at 5, 15, and $25^{\circ}C$. Also, the growth tendency of EC was similar to those of TVC. As storage temperature increased, the values of SGR of microorganisms increased dramatically and the values of LT decreased inversely. The predicted growth models with experimental data were evaluated by $B_f$, $A_f$, RMSE, and $R^2$. These values indicated that these developed models were reliable to express the growth of TVC and EC on chicken breasts. The temperature changes of distribution and showcase in markets might affect the growth of microorganisms and spoilage of chicken breast mainly.
이진 데이터는 일상 생활에서 자주 접할 수 있는 데이터이다. 이진 데이터를 회귀 분석하는 방법으로 로지스틱(Logistic), 프로빗(Probit), Cauchit, Complementary log-log 모형이 주로 쓰이는데, 이 방법 이외에도 Liu(2004)가 제시한 t 분포를 이용한 로빗(Robit) 모형, Kim 등 (2008)에서 제시한 일반화 t-link 모형을 이용한 방법 등이 있다. 유연한 분포를 이용하면 유연한 회귀 모형이 가능해지는 점에 착안하여, 이 논문에서는 Theodossiou(1998)에서 제시된 기운 일반화 t 분포 (Skewed Generalized t Distribution)의 이용하여 우도 함수를 최대로 하는 이진 데이터 회귀 모형을 소개한다. 기운 일반화 t 분포를 R glm 함수, R sgt 패키지를 연결하여 이 논문에서 제시한 방법을 R로 분석할 수 있는 방법을 소개하고, 피마 인디언(Pima Indian) 데이터를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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