The implementation of a screening procedure for removing non-conforming products has become a common practice especially in high-tech manufacturing industries. Screening procedures involve a measurement on the quality characteristic of interest since decisions regarding the conformance to specifications are usually made on the basis of the realization of measurement. A significant variability in measurement procedures may result in the misclassification of an outgoing product (that is, falsely accepting defectives or falsely rejecting conforming items), which may lead to wrong interpretation on product quality, It may thus be necessary to consider the impacts of misclassification errors due to measurement variability when designing screening procedures. Along this line, this article investigates the design of screening procedures based on the assessment of misclassification errors. The main objective is to determine the screening limits on measured values so that two types of misclassification errors may properly be compromised.
유선 네트워크에 비해 상대적으로 제한된 대역폭을 가지는 셀룰러 네트워크의 특성으로 인해 효율적인 대역폭 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한, 최근 들어 수요가 증가하고 있는 다양한 멀티미디어 서비스들의 QoS를 보장하고, 사용자의 이동성으로 인해 발생할 수 있는 네트워크 과부하 현상을 해결하기 위한 실시간 대역폭 관리에 대한 중요성이 더욱 강조되고 있다 본 논문에서는 멀티미디어 셀룰러 네트워크상에서 대역폭의 이동을 통한 온라인 부하분산 알고리즘을 제안하였다 이 방법은 각 셀들간 트래픽 부하의 균형을 통해 지역적으로 발생하는 과부하 현상을 극복하고 높은 대역폭 효율성을 보장한다. 또한, 제안된 알고리즘은 현재 네트워크 상황에 대한 적응성과 유연성을 제공하는 온라인 기법을 기반으로 셀 단위로 수행되기 때문에 실제 네트워크 상황에 적용하기가 용이하다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 기존의 타 기법들에 비해 네트워크의 다양한 트래픽 상황에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
We propose two new approaches that automatically parallelize Java programs at runtime. These approaches, which rely on run-time trace information collected during program execution, dynamically recompile Java byte code that can be executed in parallel. One approach utilizes trace information to improve traditional loop parallelization, and the other parallelizes traces instead of loop iterations. We also describe a cost/benefit model that makes intelligent parallelization decisions, as well as a parallel execution environment to execute parallelized programs. These techniques are based on Jikes RVM. Our approach is evaluated by parallelizing sequential Java programs, and its performance is compared to that of the manually parallelized code. According to the experimental results, our approach has low overheads and achieves competitive speedups compared to the manually parallelizing code. Moreover, trace parallelization can exploit parallelism beyond loop iterations.
웹 마이닝은 e-Business 환경하에서 존재하는 대량의 웹 데이터에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 유용하고 이해 가능한 정보를 추출해내는 과정을 의미하는데, 성공적인 e-Business전개를 위한 핵심적인 기술이다. 본 논문은 인공지능 기법에 기반한 웹마이닝 기술을 활용하여 e-Business상의 온라인 고객의 특성을 분석할 수 있는 data visualization system과 구매 판매 예측시스템의 효과적인 구조와 핵심적인 분석절차를 제안하였다.
With the rapid growth of the World Wide Web and electronic information services, information is becoming available on-Line at an incredible rate. One result is the oft-decried information overload. No one has time to read everything, yet we often have to make critical decisions based on what we are able to assimilate. The technology of automatic text summarization is becoming indispensable for dealing with this problem. Text summarization is the process of distilling the most important information from a source to produce an abridged version for a particular user or task. Information retrieval(IR) is the task of searching a set of documents for some query-relevant documents. On the other hand, text summarization is considered to be the task of searching a document, a set of sentences, for some topic-relevant sentences. In this paper, we show that document information, that is more reliable and suitable for query, using document length normalization of which is gained through information retrieval . Experimental results of this system in newspaper articles show that document length normalization method superior to other methods use query itself.
This paper focuses on self-organization of fuzzy rules for performance management of computer communication networks serving manufacturing systems. The performance management aims to improve the network performance in handling various types of messages by on-line adjustment of protocol parameters. The principle of fuzzy logic has been used in representing the knowledge of human expert on the performance management and in deriving management decisions. In this paper, we present applications of genetic algorithm, simulated annealing, and evolution strategies to find a better set of rules for various network conditions. The efficacy of this self-organization is demonstrated by discrete simulation of an IEEE 802.4 network.
This paper focuses on self-organization of fuzzy rules for performance management of computer communication networks serving manufacturingsystems. The performance managment aims to improve the network performance in handling various types of messages by on-line adjustment of protocol parameters. The principle of fuzzy logic has been used in repressenting the knowledge of human expert on the performance management and in deriving manafement decisions. In this paper, we present an of this self-organization is domonstrated by discrete simulation of an IEEE 802.4 network.
Eco-design is an environmental key point since consumers' consumption behaviors have huge impacts on the environment. The objective of this study was to investigate the various responses between Chinese and Korean consumers and to look into the effects that consumers' environmental awareness have on eco-design clothing product purchase, usage and disposal. The study comprised of literature review and empirical research conducted through on line survey (www .sojump.com) from 5-20th Jan 2019. 200 Chinese respondents and 200 Korean respondents were collected and structural equation modeling (SEM) was used to test the research hypotheses. The results suggested that consumers' environmental awareness positively influenced their three ecological dimensions about consumption. In addition, the positive relationship was also influenced by respondents' nationality. These results suggest that consumers' environmental awareness is an important responsibilities and could become more important retail mix for clothing marketers. Findings would also enable environmental organizations to understand eco behavior and to design appropriate strategic decisions to appeal eco-summers. Other findings and implications were also discussed.
In this study, we first present a brief overview of the Korean general insurance market. We then explore the characteristics of the loss ratios of the Korean general insurance industry and apply Markov regime-switching methodology to model the loss ratios of these insurance companies by line of business based on changes in economic regimes. This study applies a number of confirmatory tests such as Zivot-Andrews test (2002), the Chow (1960) test and the Bai and Perron (1998) to confirm the presence of structural breaks in the time series of the loss ratios by line of business. Then, we employ Markov regime-switching methodology to model these loss ratios. We find empirical evidence that the loss ratios reported by insurance companies in Korea is characterized by two distinct regimes; a regime with high volatility and a regime with low volatility, except for vehicle insurance. Our analyses suggest that macro-economic conditions have significant explanatory effect on loss ratios but the direction of effect differs based on the line of business and the regime. Unlike previous studies that have applied linear regressions or divided the samples into different periods and then apply linear regressions to model loss ratios, we argue for the application of Markov regime-switching methodology, which are able to automatically distinguish the different regimes that may be associated with the movements of loss ratios based on differing economic conditions and regulatory upheavals. This study provides a more in depth understanding of loss ratios in the general insurance industry and will be of value to insurance practitioners in modelling the loss ratios associated with their businesses to aid in their decision making. The results may also provide a basis for further studies in other markets apart from Korea as well as for shaping policy decisions related to loss ratios.
I have taught various case audit underwriting methods to underwriters for many years. Underwriting requires specialized medical knowledge and experience of comprehensive individual risk analysis. Decisions in individualized underwriting depend on the insurance company's management philosophy and vision, marketing strategies, culture, product line etc. They also depend on the information acquired through proposal forms, inspection reports, laboratory results and disclosures. Underwriters match this acquired information to each insurance product, search appropriate medical resources, assess the probabilities of future claims, and decide what, if any, further medical information should be gathered. Sources include doctors' reports, medical records, biopsies, blood and urine tests, CT, MRI, Holter monitoring, sonography etc. Insurance medical directors help and teach underwriters to analyze individual medical risks and make effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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