This paper presents the development of a decision model to examine the optimal repair action for a deteriorating system. In order to make a reasonable decision, it is necessary to perform an analysis of the uncertainties embedded in deterioration and to evaluate the repair actions based on the expected future cost. Focusing on the power law failure model, the uncertainties related to deterioration are analyzed based on the Bayesian approach. In addition, we develop a decision model for the optimal repair action by applying a repair cost function. A case study is given to illustrate a decision-making process by analyzing the loss incurred due to deterioration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권4호
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pp.649-664
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2011
Cooperative spectrum sensing (CSS) with decision fusion is considered as a key technology for tackling the challenges caused by fading/shadowing effects and noise uncertainty in spectrum sensing in cognitive radio. However, most existing solutions assume an error-free decision transmission, which is obviously not the case in realistic scenarios. This paper extends the general decision-fusion-based CSS scheme by considering the fading/shadowing effects and noise corruption in the common control channels. With this more practical model, the fusion centre first estimates the local decisions using a binary minimum error probability detector, and then combines them to get the final result. Theoretical analysis and simulation of this CSS scheme are performed over typical channels, which suggest some performance deterioration compared with the pure case that assumes an error-free decision transmission. Furthermore, the fusion strategy optimization in the proposed cooperation model is also investigated using the Bayesian criteria. The numerical results show that the total error rate of noisy CSS is higher than that of the pure case, and the optimal values of fusion parameter in the counting rule under both cases decrease as the local detection threshold increases.
Recently, various dynamic risk analysis methods have been suggested for estimating the risk index by predicting the possibility of accidents and damage. It is necessary to maintain and support the safety system for responding to accidents by continuously updating the probability of accidents and the results of accidents, which are quantitative standards of ship risk. In this study, when a LNG leakage that may occur in the LN G Fuel Gas Supply System (FGSS) room during LN G bunkering operation, a reliability physical model was prepared by the change in monitoring data as physical parameters to estimate the accident probability. The scenario in which LNG leakage occur were configured with FT (Fault Tree), and the coefficient of the covariate model and Weibull distribution was estimated based on the monitoring data. The possibility of an LNG leakage, which is the top event of FT, was confirmed by changes in time and monitoring data. A method for estimating the LNG leakage based on the reliability physical analysis is proposed, which supports fast decision-making by identifying the potential LNG leakage at the accident.
지상기동 장비에 장착되는 미사일 경고 레이더는 탐지된 표적에 의한 위협을 효과적으로 판단해야 한다. 본 논문에서는 위협 판단 기법인 선형 근사 알고리즘과 가중 선형 근사 알고리즘에 대해 확률 모델을 적용한 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하였다. 또한 실제 측정을 통해 위협 판단 알고리즘의 타당성을 확인하였다.
This study aims to build a model dealing with the location decision of new manufacturing firms and their land demand. The model is composed with 1) the binary logit model structure identifying a future probability of manufacturing firms to locate in a city and their land demand; and 2) the land use suitability of the land demand. The model was empirically tested in the case of Anseong City. We used establishment-level data for the manufacturing industry from the Report on Mining and Manufacturing Survey. 48 industry groups were scrutinized to find the location probability in the city and their land demand via logit model with the dependent variables: number of employment, land capital, building capital, total products, and value-added for a new industry since 2001. It is forecasted that the future land areas (to 2025) for the manufacturing industries in the city are $5.94km^2$ and additional land demand for clustering the existing industries scattered over the city is $2.lkm^2$. Five industrial complex locations were identified through the land use suitability analysis.
In this paper, we have proposed the new link-weight calculating function using for routing decision in WDM networks. The proposed link-weight calculating functions includes following factors those are available wavelengths per link, distance loss, total wavelengths, and limited wavelength conversion. The calculated link-weight is applied into the algorithm of routing decision in order to determine the available lightpath that qualifies user requests. The objective is to improve the performance of wavelengths assignment with fast determining the suitable lightpath by using the proposed link-weights calculating function. The analytical model of WDM switching networks is introduced for numerical analysis. The link-weight calculating function is performed. Finally, the performance of proposed algorithm is displayed with numerical results in term of the blocking probability, the probability that connection requests from users are rejected due to there are no available lightpath to be assigned for them. It is also shown that the blocking probability is varied in depending on the number of available wavelengths and the degree of wavelength conversion. The numerical results also show that the proposed link-weight calculating function is more cost-effective choice for the routing decision in WDM switching networks.
본 논문에서는 음향학적 반향 제거(AES, acoustic echo suppression)를 위해 주파수영역에서 soft decision 기법에 근거한 새로운 동시통화 검출 (DTD, double-talk detection) 알고리즘을 제안한다. 제시된 방법은 효과적인 DTD를 위해 상관계수 (cross-correlation coefficient)에 기반하여 hard decision을 사용하는 기존의 알고리즘 대신 주파수 영역에서 입력 및 원단신호의 VAD (voice activity detection) 결과와 음성 통계모델에 기반한 soft decision 방법을 도입하여 전역 근단화자존 재확률 (GNSPP, global near-end speech presence probability)을 DTD에 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.
A lot of manpower and budgets are being used to prevent fires, and only a small portion of the data generated during this process is used for disaster prevention activities. This study develops a prediction model of fire occurrence probability based on data mining in order to more actively use these data for disaster prevention activities. For this purpose, variables for predicting fire occurrence probability of various buildings were selected and data of construction administrative system, national fire information system, and Korea Fire Insurance Association were collected and integrated data set was constructed. After appropriate data cleansing and preprocessing, various data mining methodologies such as artificial neural network, decision trees, SVM, and Naive Bayesian were used to develop a prediction model of the fire occurrence probability of buildings. The most accurate model among the derived models is Linear SVM model which shows 68.42% as experimental data and 63.54% as verification data and it is the best model to predict fire occurrence probability of buildings. As this study develops the prediction model which uses only the set values of the specific ranges, future studies may explore more opportunites to use various setting values not shown in this study.
북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.
본 연구에서는 의사결정나무모형을 적용하여 개발된 급경사지재해 예측프로그램 SHAPP ver 1.0을 이용하여 강원도 횡성군 우천면 하대리 일대 영동고속도로 주변에 대한 급경사지재해 예측을 실시하였다. 이를 위하여 먼저 대상지역의 총 10개소에서 토층시료를 채취하고, 이에 대한 토질시험을 실시하였다. 대상지역에 대한 토질시험결과를 토대로 투수계수와 간극비에 대한 주제도를 작성하고 수치지형도를 이용하여 지형의 경사분석을 실시하였다. 이를 이용하여 급경사지재해 예측을 실시한 결과 총 27,776개의 해석셀 가운데 2,120개의 셀에서 급경사지재해가 발생될 것으로 예측되었다. 이때 해석셀의 크기는 $5m{\times}5m$이므로 급경사지재해 발생예상 면적은 $53,000m^2$으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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