This paper is concerns with the development of the formulae to predict deformation of curved plate due to line heating. For this purpose thermal elasto-plastic analysis has been carried out for both flat and curved plate models with varying parameters which affect the result of line heating. based on the results of numerical analysis, the formulae for predicting angular deformation has been derived through the regression analysis, which. It has been seen that the present model well agrees with the numerical analysis results and can reflect the curvature effect of plate to be heated. This paper ends with some comments on this formulae.
Galloping is one of the most serious vibration problems in transmission lines. Power lines can be extensively damaged owing to aerodynamic instabilities caused by ice accretion. In this study, the accident probability induced by galloping phenomenon was analyzed using logistic regression analysis. As former studies have generally concluded, main factors considered were local weather factors and physical factors of power delivery systems. Since the number of transmission towers outnumbers the number of weather observatories, interpolation of weather factors, Kriging to be more specific, has been conducted in prior to forming galloping accident estimation model. Physical factors have been provided by Korea Electric Power Corporation, however because of the large number of explanatory variables, variable selection has been conducted, leaving total 11 variables. Before forming estimation model, with 84 provided galloping cases, 840 non-galloped cases were chosen out of 13 billion cases. Prediction model for accidents by galloping has been formed with logistic regression model and validated with 4-fold validation method, corresponding AUC value of ROC curve has been used to assess the discrimination level of estimation models. As the result, logistic regression analysis effectively discriminated the power lines that experienced galloping accidents from those that did not.
This paper presents a method to model the path loss characteristics in microwave urban line-of-sight (LOS) propagation. We propose new upper- and lower-bound models for the LOS path loss using fuzzy linear regression (FLR). The spread of upper- and lower-bound of FLR depends on max and min value of a sample path loss data while the conventional upper- and lower-bound models, the spread of the bound intervals are fixed and do not depend on the sample path loss data. Comparison of our models to conventional upper- and lower-bound models indicate that improvements in accuracy over the conventional models are achieved.
본 연구에서 온라인 소비자들이 재방문단계(revisit stage)와 구매의사결정 단계(decision-making stage)에서 어떤 방문행동 특성상의 차이를 보이고 있는가를 파악하기 위한 목적을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 시장에서 어떤 방문행동특성을 가진 온라인 소비자들이 지속적으로 같은 사이트를 방문하고, 구매행동을 하는지에 관한 정보는 사이트 관리자의 입장에서 볼 때 수익성 제고 측면에서 공헌하는 바가크다. 특히 본 연구에서는 2단계 Mixture Model 율 이용하여 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악함으로써 인터넷 쇼핑몰의 경쟁력을 강화활 수 있는 세분시장 결정방법을 제시하고자 한다. 또한 사이트 재방문단계 (revisit stage) 와 구매의사결정 단계 (decision-making stage) 훌 통한 온라인 소비자들의 방문 행동 특성 정보는 사이트 경쟁력 강화를 위한 전략적 시사점율 제공해줄 것으로 기대된다. 본 연구는 온라인 소비자들의 구매의사결정이 재밤문단계 (revisit stage) 와 구매단계 (purchase stage) 라고 하는 2단계 의사결정과정을 거치고 있음을 보여주는 실증분석을 통해 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악하여 이에 적합한 대응전략을 전개할 수 있음을 논의함으로써 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 사이트 밀착도 및 항해유형에 따라 파악할 수 있다는 학문적 공헌점을 제시 하고 있다.
일정한 열처리 공정에 대해 Equivalent point가 존재함을 이상적인 두가지의 직접가열곡선 즉, $120^{\circ}C$에서 10분간 $135^{\circ}C$에서 10초간의 등온가열 곡선을 이용하여 예시하였다. 이러한 조건하에서 Arrhe nius model을 적용한 경우 임의의 Ea-값을 사용하여 G-값을 결정하고 Bigelow model을 적용한 경우, 임의의 z-값을 사용하여 F-값을 결정하였다. 이들 값을 사용하여 Equivalent time과 Equivalent Temperature를 두가지 방법 즉, 직교좌표법과 회기분석법에 의해 결정하였다. 이들 두 방법에 의해 결정된 Equivalent Point는 서로 일치하였으며 각각의 값은 초기에 가정했던 직접가열곡선의 가열시간 및 온도와 일치하였다.
Distribution line fault has been reduced gradually by the efforts on improving the quality of electrical materials and distribution system maintenance. However faults caused by medium voltage customers have been increased gradually even though we have done many efforts. The problem is that we don't know which customer will cause the fault. This paper presents the concept to find these customers using data mining techniques, which is based on accumulated fault records of medium voltage customers in the past. It also suggests the prediction model construction of medium voltage customers causing distribution line fault and methods to enhance the reliability of distribution system. We expect that we can effectively reduce faults resulted from medium voltage customers, which is 30% of total faults.
소프트웨어공학에서 소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 개발노력과 비용 추정 모델이 거의 없는 실정이다. 만약 소프트웨어 개발노력과 비용을 측정하려면 소프트웨어 규모를 추정해야 한다. 소프트웨어의 규모를 측정하기 위한 많은 소프트웨어 척도가 개발되었지만 가장 일반적인 척도가 LOC(line of code)와 FPA(Function Point Analysis)이다. FPA는 소프트웨어 규모를 측정하는데 LOC를 사용할 때의 단점을 극복할 수 있는 기법이다. 본 논문은 FP(Function Point)로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발노력을 추정하는 단순회귀모델을 제안한다. 실험에 사용된 데이터들은 다양한 개발환경과 개발방법을 적용한 최근의 789개 소프트웨어 개발 프로젝트들이다. 실험 데이타들에 대한 산점도를 그려 개발노력과 FP의 적합한 관계로부터 단순회귀분석 모델을 유도하였다. 또한, 다양한 소프트웨어 개발환경과 개발방법 등을 고려해 개발된 최근의 대용량 프로젝트에 대해 제안된 단순회귀분석 모델이 기존의 회귀분석 모델들보다 개발노력 추정 정확성이 월등히 좋음을 보였다.
The actual working time of jobs, in general, is different to the standard time of jobs. In this paper, in order to analyze the actual working time of each job in production, we use the total production amount and the encessary total working time. The method which analyzes the actual working time is as follows. In this paper, we propose the interval regression analysis for obtaining an interval linear regression model with constraint conditions with respect to interval parameters. The merits of this method are the following.1) it is easy to obtain an interval linear model by solving a LP problem to which the formulation of proposed regression analysis is reduced, 2) it is easy to add constraint conditions about interval parameters, which are a sort of expert knowledge. As an application, within a case which has given certain data, the actual working time of jobs and the number of workers in a future plan are estimated through the real data obtianed from the operation of processing line in a heavy industry company. It results from the proposed method that the actual working time and the number of workers can be estimated as intervals by the interval regression model.
This study outputs calculation of regression of each items for production of torso basic pattern according to 6 body types as the result of another study and intends to present drawing method of torso model by short measure method modified and supplied and supplied by experiments of wearing clothing. SAS(Statistical Analysis System) is used for figures management and methods for analysis used are Frequency Analysis, Means Analysis, Regression Analysis, Correlation Analysis, etc. Results are as follows. 1. Correlation analysis is used to output the size necessary for torso prototype drawing by sort measure method and waist front length, back length, crotch length, shoulder point-cerricale-shoulder point, bust circumference, waist circumference, weight, etc, are set up as representative items calculation of regression of each type is suggested. 2. In the result of experiment of the first wearing clothing intended for 5 in each type and the whole 30, to develop torso prototype drawing method by short measure method, as we find some problems of the shape and propriety of neck root circumference line, the position of shoulder point, pulling or hold armpit parts, waist circumference line, the degree of dissatisfaction is high, so the second experiment of wearing clothing is propriety of each part is improved, all items except the length and quantity of shoulder dart, waist in back bodice, clearance quantity of hip circumference, and the place of shoulder line in side bodice. So, it was modifed and supplied and then the third torso prototyped drawing method by shout measure method was suggested. The third prototype drawing method was suggested, by modifying and supplying.
Kim, Il Kyu;Lee, Woo-Joo;Yoon, Jin Hee;Choi, Seung Hoe
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권1호
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pp.72-80
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2016
Re-auction happens when a bid winner defaults on the payment without making second in-line purchase declaration even after determining sales permission. This is a process of selling under the court's authority. Re-auctioning contract price of real estate is largely influenced by the real estate business, real estate value, and the number of bidders. This paper is designed to establish a statistical model that deals with the number of bidders participating especially in apartment re-auctioning. For these, diverse factors are taken into consideration, including ratio of minimum sales value from the point of selling to re-auctioning, number of bidders at the time of selling, investment value of the real estate, and so forth. As an attempt to consider ambiguous and vague factors, this paper presents a comparatively vague concept of real estate and bidders as trapezoid fuzzy number. Two different methods based on the least squares estimation are applied to fuzzy regression model in this paper. The first method is the estimating method applying substitution after obtaining the estimators of regression coefficients, and the other method is to estimate directly from the estimating procedure without substitution. These methods are provided in application for re-auction data, and appropriate performance measure is also provided to compare the accuracies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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