The notions of P-I-open (closed) mappings, P-I-continuous mappings, P-I-neighborhoods, P-I-irresolute mappings and I-irresolute mappings are introduced. Relations between P-I-open (closed) mappings and I-open (closed) mappings are given. Characterizations of P-I-open (closed) mappings are provided. Relations between a P-I-continuous mapping and an I-continuous mapping are discussed, and characterizations of a P-I-continuous mapping are considered. Conditions for a mapping to be an I-irresolute mapping (resp. P-I-irresolute mapping) are provided.
본 논문은 이차 발전비용 함수를 적용하는 경제급전의 최적화 문제에 대한 균형-교환 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 초기치 $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$, (${\Sigma}P_i^{max}$ > $P_d$)에 대해 ${\Sigma}P_i=P_d$일 때까지 $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\alpha})\}$, ${\alpha}=_{min}(P_i-P_i^{min})$인 발전기 i의 출력량을 $P_i{\leftarrow}P_i-{\alpha}$로 균형과정을 수행하고, 교환과정은 $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\beta})\}$ > $_{min}\{F(P_i+{{\beta})-F(P_j)\}$, $i{\neq}j$, ${\beta}$ = 1.0, 0.1, 0.1, 0.01, 0.001에 대해 $P_i{\leftarrow}P_i-{\beta}$, $P_j{\leftarrow}P_j+{\beta}$로 수행하였다. 제안된 방법을 15, 20과 38-발전기 사례에 적용한 결과 간단하면서도 항상 동일한 결과로 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한, 73-발전기를 통합하여 경제급전을 수행한 결과 독립적으로 운영하는 경우에 비해 발전비용을 현저히 절약할 수 있음을 보였다.
본 논문은 경제급전 최적화 문제에 균형-교환 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 모든 발전기를 가능한한 밸브지점으로 운영한다고 가정한다. 초기치로 최대 발전량 $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$로 설정하고, 각 발전기의 밸브지점 $v_k$까지 발전량을 감소시켰을 때의 평균 발전단가 $c_i=\frac{F(P_i)-F(P_{iv_k})}{(P_i-P_{iv_k})}$가 최대가 되는 $_{max}c_i$ 발전기 i의 발전량을 밸브지점 발전단가 $P_{iv_k}$로 감소시켰으며, ${\Sigma}P_i-P_d$ > 0이면 $c_i=F(P_i)-F(p_i-1)$의 $_{max}c_i$ 발전기 발전량을 $P_i{\leftarrow}P_i-1$로 감소시켜 ${\Sigma}P_i=P_d$의 균형을 맞추었다. 다음으로, $_{min}\{_{max}(P_i-P_i^{min}),\;_{max}(P_i^{max}-P_i)\}$>${\alpha}{\geq}10$의 범위에 대해 "-10" 간격으로 감소시키는 성인걸음법으로, 10>${\alpha}{\geq}1$ 범위에 대해서는 "-1"의 아기걸음법으로, $P_i=P_i{\pm}{\alpha}$에 대한 $_{max}[F(P_i)-F(P_i-{\alpha})]$>$_{min}[F(P_j+{\alpha})-F(P_j)]$, $i{\neq}j$이면 $P_i=P_i-{\alpha}$, $P_j=P_j+{\alpha}$로 발전량을 교환하는 방법으로 최적화를 수행하였다. 다음으로 ${\alpha}=\text{0.1, 0.01, 0.001, 0.0001$에 대해 미세한 교환을 수행하였다. 동적 경제급전 문제의 시험 사례에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존의 휴리스틱 알고리즘 최적화 발전비용을 크게 감소시켜 경제적인 이익을 극대화 시켰다.
본 논문은 동적 경제급전의 최적화 문제를 풀기 위해 교환 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 발전단가 $C_i^{max}/P_i^{max}$가 비싼 발전기는 가동을 중지시키는 개념을 도입하여 총 요구량 $P_d$와 총 발전량 ${\Sigma}P_i$의 균형을 맞추었다. 다음으로 발전량을 $P_i=P_i{\pm}{\Delta}$, (${\Delta}$=1.0, 0.1, 0.01, 0.001)에 대해 $_{max}[F(P_i)-F(P_i-{\Delta})]$ > $_{min}[F(P_j+{\Delta})-F(P_j)]$, $i{\neq}j$이면 $P_i=P_i-{\Delta}$, $P_j=P_j+{\Delta}$로 발전량을 교환하는 방법을 적용하였다. 동적 경제급전 문제의 시험사례에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존의 휴리스틱 알고리즘 최적화 발전비용을 크기 감소시켜 경제적인 이익을 극대화 시켰다.
최근 급격한 P&I 보험료의 인상은 해운원가에서 차지하는 비중이 점차 커지면서, 과거와 달리 선주들의 P&I 보험의 선택과 경쟁적인 보험료 확보를 위한 노력도 지속되고 있다. 따라서 본 연구에서는 P&I 보험에 대한 여러 측면에서의 서비스 품질과 그 결정요인을 실증적으로 분석하고 P&I 보험의 서비스 품질의 결정 요인들이 고객만족에 어떤 영향을 미치는지를 파악하고자 하였다. 본 연구결과는 P&I Club의 선택기준 마련과 유지에 활용 가능할 것이며, P&I Club 측면에서는 P&I 보험서비스의 어떤 품질과 그 결정 요인들을 개선하여 기존 회원사의 유지와 신규회원사 확보 등 시장 점유율 확대에 활용할 수 있을 것인가에 관한 장기경영전략을 수립하는데 도움이 될 것이다.
토양으로부터 cellulase compoenets를 생성할 수 있는 호알칼리성균 Cephalosporium sp. RYM-202를 분리하였다. 이 균의 생장을 위한 배지의 최적 pH는 9.0이었으며, pH 9.5-10.0의 배지에서 최대의 효소생산이 일어났다. Cephalosporium sp. RYM-202의 배양 여액으로부터 DEAE-Sephadex A-50 이온교환 크로마토그라피와 Sephadex G-150 gel filtration 크로마토그라피에 의해 부분정제된 세개의 CMCases(P-I-1, P-I-II 및 P-II-I)를 획득하였다. 효소활성을 위한 최적 pH는 P-I-I이 7.5, P-I-II는 8.0-9.5, P-II-I은 7.5-10.0이었으며, 모두 4.5-12.0의 pH 범위에서 안정한 것으로 나타났다. 세 CMCases 활성의 최적온도는 $40-60^{\circ}C$ 범위이었으나, P-I-I 및 P-II-I의 경우에는 $20^{\circ}C$에서도 최고활성의 50% 이상을 유지하였다. 또한 이 CMCases는 세제조성물로 사용되고 있는 여러가지 계면활성제, 착화합물 및 단백질가수분해효소에 대하여 안정성이 높은 특징을 보였다.
본 논문은 운전금지영역을 가진 이차 볼록 발전비용 함수를 적용하는 경제급전의 최적화 문제에 대한 결정론적 최적화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 운전금지구역을 가진 발전기는 운전금지구역을 벗어나도록 분할하고, 초기치 $P_i{\leftarrow}P_i^{max}$에 대해 발전단가가 큰 순서대로 발전량을 감소시키고, $_{max}\{F(P_i)-F(P_i-{\beta})\}$ > $_{min}\{F(P_j+{\beta})-F(P_j)\}$, $i{\neq}j$, ${\beta}=1.0,0.1,0.01,0.001$에 대해 $P_i{\leftarrow}P_i-{\beta}$, $P_j{\leftarrow}P_j+{\beta}$의 교환 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 방법을 15-발전기의 3가지 사례에 적용한 결과 간단하면서도 항상 동일한 결과로 휴리스틱 알고리즘들에 비해 최적의 결과를 나타내었다.
Let $X_i,...,X_n$ be a random sample from a distribution with cumulants $K_1, K_2,...$. The statistic $t = \frac{\sqrt{x}(\bar{X}-K_1)}{S}$ has the well-known 'student' distribution with $\nu = n-1$ degrees of freedom if the $X_i$ are normally distributed (i.e., $K_i = 0$ for $i \geq 3$). An Edgeworth series expansion for the distribution of t when the $X_i$ are not normally distributed is obtained. The form of this expansion is Prob $(t
We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts et al. (2000) presented T=${{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2$ as a test statistic with the local least square polynomial estimator ${{p}_{i}}^{*}$, and derived its asymptotic distribution. The local least square estimator may produce negative estimates for cell probabilities. The local maximum likelihood polynomial estimator ${{\hat{p}}_{i}}$, however, guarantees positive estimates for cell probabilities and has the same asymptotic performance as the local least square estimator (Baek and Park, 2003). When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T_1={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution. Also we investigate the asymptotic normality of $T_2={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ where the minimum expected cell frequency is very small.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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