This paper illustrates a prototyping framework of the documentation-standards retrieval system via the data mining approach for enhancing software development quality. We first present an approach for designing a retrieval algorithm based on data mining, with the three basic technologies of machine learning, statistics and database management, applied to this system to speed up the searching time and increase the fitness. This approach derives from the observation that data mining can discover unsuspected relationships among elements in large databases. This observation suggests that data mining can be used to elicit new knowledge about the design of a subject system and that it can be applied to large legacy systems for efficiency. Finally, software development quality will be improved at the same time when the project managers retrieving for the documentation standards.
The problem considered in this paper is to select the vital factor effect to the product quality through the experimental design and analysis of response surface, so as to control the quality improvement of industrial product. In this time, even through the mathematical model is unknown it could be applicable to control the quality of industrial products and to determine optimum operating condition for many technical fields, particulary, for industrial manufacturing process. When a set of data is available from an experimental design, it is often of interest 1:0 fit polynominal repression model in independent variables (eg, time, temperature, pressure, etc) the optimize the response variable (eg. yield, strength etc). This paper proposes a method known to obtain the optimum operating condition, and how to find the condition by using table of orthogonal array experiments, and optimization methodology of statistical model. A criterion can be applied determining to optimum operating conditions in manufacturing industry and improving the fit of response surface which may be used for prediction of responses and quality control of industrial products.
Sound quality is becoming a major concern in optical disc drives (ODD). In order to improve the sound quality of slim type ODDs, we changed lead screw pitch and firmware algorithm in the seek mode. To evaluate the sound quality, the PCM (Paired Comparison Method) was adopted and the result was compared with the time-averaged loudness spectrum. Sound signals were also recorded and modified by increasing or decreasing selected frequency bands to verify their sensitivities to the sound quality. As a result of jury test, preferred frequency bands are associated with the time-averaged loudness spectrum.
There are several models for process quality assurance by quality system (ISO 9000), process capability analysis, acceptance control chart and so on. When a high level process capability has been achieved, it takes a long time to monitor the process shift, so it is sometimes necessary to develop a quicker monitoring system. To achieve a quicker quality assurance model for high-reliability process, this paper presents a model for process quality assurance when the fraction nonconforming is very small. We design an acceptance control chart based on variable quality characteristic and time-censored accelerated testing. The distribution of the characteristics is assumed to be normal or lognormal with a location parameter of the distribution that is a linear function of a stress. The design parameters are sample size, control limits and sample proportions allocated to low stress. These paramaters are obtained under minimization of the relative variance of the MLE of location parameter subject to APL and RPL constraints.
It is booming to use computer and information owing to the information society. Therefore, software demand is increasing rapidly. Enhancing utility value depends upon software quality. Software quality measurement and evaluation are necessary to satisfy the users who are using computers. In the present time, ISO/IEC 9126 define 6 quality characteristics and 21 sub-characteristics including 40 inter quality characteristics. We developed software evaluation technique using the check list in accordance with the ISO/IEC 9126 in analysis phase. We evaluated the software quality in order to verify developing technique at S college. As a result of the evaluation, this college has found it necessary to maintain the software as soon as possible because academic systems are not adequate for users at this present time.
There are several models for process quality assurance by quality system(ISO 9000), process capability analysis, acceptance control chart and so on. When a high level process capability has been achieved, it takes a long time to monitor the process shift, so it is sometimes necessary to develop a quicker monitoring system. To achieve a quicker quality assurance model for high-reliability process, this paper presents a model for process quality assurance when the fraction nonconforming is very small. We design an acceptance control chart based on variable quality characteristic and time-censored accelerated testing. The distribution of the characteristics is assumed to be normal of lognormal with a location parameter of the distribution that is a linear function of a stress. The design parameters are sample size, control limits and sample proportions allocated to low stress. These parameters are obtained under minimization of the relative variance of the MLE of location parameter subject to APL and RPL constraints.
The stochastic variations and structures of time series data on water quality were examined by employing the techniques of autocorrelation function, variance spectrum, Fourier series, autoregressive model and ARIMA model. These time series included hourly and daily observation on DO, turbidity, conductivity pH and water temperature. The measurement was made by automatic recording instrument at Noryangjin and Dook-do located in the downstream part of Han River during 1975 and 1976. Hourly water quality time series varied with the dominant 24-hour periodicity, and the 12-hour periodicity was also observed. An important factor affecting 24-hour periodic variation of DO is believed to be photosynthesis by algae. These phenomena might be attributable to periodic discharges of municipal sewage. Noryangjin site showed the more distinct 12-hour periodicity than Dook-do site did, and tidal effect might be responsible for the difference. The water quality, as measured by DO and turbidity, was better in the afternoon compared with the quality in the morning. This change can be explained by the periodic variation of DO, temperature and the amount of municipal wewage discharge. It was also observed that the water temperature at Noryangjin was higher than the temperature at Dook-do. This difference might have been caused by the pollutants that were added to the section between two sites. The correlation coefficients between some of the variables were fairly high. For example, the coefficient was -0.88 between DO and water temperature, 0.75 between turbidity and river flow, and 0.957 between water temperature and air temperature. The lag time of heat transfer from the air to the water was estimated as 24 days. The first order auto-regressive model was appropriate for explaning standardized hourly DO time series. The ARIMA model of (1, 0, 0) type provided relatively satisfactory results for daily DO time series after the removal of significant harmonic value.
본 논문에서는 전기철도 차량기지 변전소의 전력품질을 개선하기 위한 실시간 무효전력/역률 보상설비를 제안하였으며 실제 차량기지에 적용하기 위한 최적의 용량을 제시하였다. 이를 위하여 현재 상용화된 여러 종류의 실시간 무효전력/역률 보상설비를 소개하였고 이 중에 전기철도 차량기지 변전소의 부하 특성에 가장 적합한 보상설비인 SVG(Static Var Generator)를 제시하였다. 제시된 SVG는 PSIM을 사용하여 간이 모의 시스템으로 구현되었으며 이를 통한 기본적인 보상원리와 모의 결과를 기술하였다. 실제 차량기지에 적용하기 위한 최적의 용량 설계는 실제 측정된 차량기지 변전소의 전력품질 데이터를 기초로 설계되어 졌으며 보상효과 및 경제적인 측면이 고려된 용량으로 제시되었다. 최종적으로 전압형 인버터와 직류 커패시터로 구성된 실시간 무효전력/역률 보상설비를 통한 실제 전기철도 차량기지 변전소의 전력품질 개선에 대하여도 기술되었다.
KIM, Chang-Mo;KIM, Ik-Soo;SHIN, Deok-Young;LEE, Hee-Sun;KWON, Seung-Mi;SHIN, Jin-Ho;SHIN, YongSeung
웰빙융합연구
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제5권4호
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pp.19-31
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2022
Purpose: This study was conducted to identify indoor air quality in various living spaces using sensors that can measure noise, vibration, fine dust, and odor in real time and to propose optimal indoor air quality maintenance management using Internet of Things(IoT). Research design, data and methodology: Using real-time sensors to monitor physical factors and environmental air pollutants that affect the comfort of the residential environment, Noise, Vibration, Atmospheric Pressure, Blue Light, Formaldehyde, Hydrogen Sulfide, Illumination, Temperature, Ozone, PM10, Aldehyde, Amine, LVOCs and TVOCs were measured. It were measured every 1 seconds from 4 offices and 4 stores on a small scale from November 2018 to January 2019. Results: The difference between illuminance and blue light for each measuring point was found to depend on lighting time, and the ratio of blue light in total illumination was 0.358 ~ 0.393. Formaldehyde and hydrogen sulphide were found to be higher than those that temporarily attract people in an indoor office space that is constantly active, requiring office air ventilation. The noise was found to be 50dB higher than the office WHO recommendation noise level of 35 ~ 40dB. The most important factors for indoor environmental quality were temperature> humidity> illumination> blue light in turn. Conclusions: Various factors that determine the comfort of indoor living space can be measured with real-time sensors. Further, it is judged that the use of IoT can help maintain indoor air quality comfortably.
The QUAL2E and Box-Jenkins time series model were applied to the Miho river, a main tributary of the Geum river, to predict water quality. The models are widely used to predict water quality in rivers and watersheds because of its accuracy. As results of the study, we concluded as follows: Pollutant loadings in upper stream of Miho river were determined to 57,811 kgBOD/d, 19,350 kgTN/d, and 5,013 kgTP/d. The loading of TN in Mushim river was 19,450 kgTN/d, respectively. As the mass loadings were compared with pollutant sources, it concluded that the farming livestock contributed highly to mass emissions of BOD and TP and the population contributed to TN mass loading. The observed water quality values were applied to the models to verify and the models were used to predict the water quality. The QUAL2E Model predicted the concentrations of DO, BOD, TN and TP with high accuracy, but not for E-Coli. The Box-Jenkins time series model also showed high prediction for DO, BOD and TN. However, the concentrations of TP and E-Coli were poorly predicted. The result shows that the QUAL2E model is more applicable in Miho basin for prediction of water quality compared to Box-Jenkins time series model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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