International Journal of Reliability and Applications
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제14권2호
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pp.107-114
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2013
Modelling of failures is an important element of reliability modelling. Empirical modelling approach suitable for complex item is explored in this paper. First step of the empirical modelling approach is to plot hazard function, density function, Weibull probability plot as well as cumulative intensity function to see which model fits best for the given data. Next step of the empirical modelling approach is select appropriate model for the data and fit the parametric model accordingly and estimate the parameters.
An attempt has been made to incorporate the concept of collapse safety margin into the procedures proposed in the performance-based earthquake engineering (PBEE) framework for direct earthquake loss estimation, in which the collapse probability curve obtained from incremental dynamic analysis (IDA) is mathematically characterized with the S-type fitting model. The regressive collapse probability curve is then used to identify non-collapse cases and collapse cases. With the assumed lognormal probability distribution for non-collapse damage indexes, the expected direct earthquake loss ratio is calculated from the weighted average over several damage states for non-collapse cases. Collapse safety margin is shown to be strongly related with sustained damage endurance of structures. Such endurance exhibits a strong link with expected direct earthquake loss. The results from the case study on three concrete frames indicate that increase in cross section cannot always achieve a more desirable output of collapse safety margin and less direct earthquake loss. It is a more effective way to acquire wider collapse safety margin and less direct earthquake loss through proper enhancement of reinforcement in structural components. Interestingly, total expected direct earthquake loss ratio seems to be insensitive a change in cross section. It has demonstrated a consistent correlation with collapse safety margin. The results also indicates that, if direct economic loss is seriously concerned, it is of much significance to reduce the probability of occurrence of moderate and even severe damage, as well as the probability of structural collapse.
Purpose: The purpose of this study is to point out that the Kaplan-Meier method is not valid to calculate the survival probability or failure probability (risk) in the presence of competing risks and to introduce more valid method of cumulative incidence function. Methods: Survival analysis methods have been widely used in biostatistics division. However the same methods have not been utilized in reliability division. Especially competing risks cases, where several causes of failure occur and the occurrence of one event precludes the occurrence of the other events, are scattered in reliability field. But they are not noticed in the realm of reliability expertism or they are analysed in the wrong way. Specifically Kaplan-Meier method which assumes that the censoring times and failure times are independent is used to calculate the probability of failure in the presence of competing risks, thereby overestimating the real probability of failure. Hence, cumulative incidence function is introduced and sample competing risks data are analysed using cumulative incidence function and some graphs. Finally comparison of cumulative incidence functions and regression type analysis are mentioned briefly. Results: Cumulative incidence function is used to calculate the survival probability or failure probability (risk) in the presence of competing risks and some useful graphs depicting the failure trend over the lifetime are introduced. Conclusion: This paper shows that Kaplan-Meier method is not appropriate for the evaluation of survival or failure over the course of lifetime. In stead, cumulative incidence function is shown to be useful. Some graphs using the cumulative incidence functions are also shown to be informative.
The purpose of this study is to empirically analyze whether open innovation activities are significant and which methods are more effective in developing new businesses. Based on the latest technological innovation survey data of the Science and Technology Policy Institute, the results were analyzed by binary logistic regression analysis. As a result of the analysis, we confirmed that open innovation activities have a positive effect on the performance of developing new businesses. In the open innovation activities, Recruitment (invitation) of specialist in related fields, Business alliance technical agreement, Dispatch of personnel, M&A, Acquisitions identify related field trends showed more influence in order. It would be beneficial to improve the performance of developing new businesses with a low probability of success if utilize more effective innovation activities in developing new business in enterprises or organizations throughout this study.
This paper provides equation for computing the AOQ of an unreliable random FMS. The FMS is described using open central server model with network GI/G/S Queues. And the equation for AOQ is simplified due to computational complexities. Numerical example is used to show the effect of AOQ according to inspection location, reliability of equipment in an FMS, and the effect of difference of routing probability is compared after finding the AOQL of each machine center.
This paper provides equations for computing the AOQ of an unreliable random FMS. The FMS is described using an open central server model of GI/G/S Queues. The equation for AOQ is simplified due to computational complexities. A Numerical example is used to show the effect of AOQ according to inspection location, reliability of equipment in an FMS. The effect of difference in routing probability is compared after finding the AOQL of each machine center.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2470-2491
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2018
Web-scale open information extraction (Open IE) plays an important role in NLP tasks like acquiring common-sense knowledge, learning selectional preferences and automatic text understanding. A large number of Open IE approaches have been proposed in the last decade, and the majority of these approaches are based on supervised learning or dependency parsing. In this paper, we present a novel method for web scale open information extraction, which employs cosine distance based on Google word vector as the confidence score of the extraction. The proposed method is a purely unsupervised learning algorithm without requiring any hand-labeled training data or dependency parse features. We also present the mathematically rigorous proof for the new method with Bayes Inference and Artificial Neural Network theory. It turns out that the proposed algorithm is equivalent to Maximum Likelihood Estimation of the joint probability distribution over the elements of the candidate extraction. The proof itself also theoretically suggests a typical usage of word vector for other NLP tasks. Experiments show that the distance-based method leads to further improvements over the newly presented Open IE systems on three benchmark datasets, in terms of effectiveness and efficiency.
Purpose: The purpose of this study is to introduce regression method in the presence of competing risks and to show how you can use the method with hypothetical data. Methods: Survival analysis has been widely used in biostatistics division. But the same method has not been utilized in reliability division. Especially competing risks, where more than a couple of causes of failure occur and the occurrence of one event precludes the occurrence of the other events, are scattered in reliability field. But they are not utilized in the area of reliability or they are analysed in the wrong way. Specifically Kaplan-Meier method is used to calculate the probability of failure in the presence of competing risks, thereby overestimating the real probability of failure. Hence, cumulative incidence function is introduced. In addition, sample competing risks data are analysed using cumulative incidence function along with some graphs. Lastly we compare cumulative incidence functions with regression type analysis briefly. Results: We used cumulative incidence function to calculate the survival probability or failure probability in the presence of competing risks. We also drew some useful graphs depicting the failure trend over the lifetime. Conclusion: This research shows that Kaplan-Meier method is not appropriate for the evaluation of survival or failure over the course of lifetime in the presence of competing risks. Cumulative incidence function is shown to be useful in stead. Some graphs using the cumulative incidence functions are also shown to be informative.
A moment-independent importance measure analysis approach was introduced to quantify the effects of structural uncertainty parameters on probabilistic seismic demands of simply supported girder bridges. Based on the probability distributions of main uncertainty parameters in bridges, conditional and unconditional bridge samples were constructed with Monte-Carlo sampling and analyzed in the OpenSees platform with a series of real seismic ground motion records. Conditional and unconditional probability density functions were developed using kernel density estimation with the results of nonlinear time history analysis of the bridge samples. Moment-independent importance measures of these uncertainty parameters were derived by numerical integrations with the conditional and unconditional probability density functions, and the uncertainty parameters were ranked in descending order of their importance. Different from Tornado diagram approach, the impacts of uncertainty parameters on the whole probability distributions of bridge seismic demands and the interactions of uncertainty parameters were considered simultaneously in the importance measure analysis approach. Results show that the interaction of uncertainty parameters had significant impacts on the seismic demand of components, and in some cases, it changed the most significant parameters for piers, bearings and abutments.
Recently, the demand for fuel efficient electric vehicles (EVs) and hybrid electric vehicles (HEVs) has been growing globally. Due to the increased number of switching devices in the electrified vehicles, the probability of the semiconductor device failure is much higher than in other application areas. A sudden failure in one of the power switches and insufficient power management ability in the systems not only decreases system performance, but also leads to critical safety problems. In this paper, novel switch open circuit fault detection method is proposed, and the proposed approach is verified by experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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