The uncertainty quantification process in probabilistic Risk Assessment usually involves a specification of the uncertainty in the input data and the propagation of this uncertainty to the final risk results. The distributional sensitivity analysis is to study the impact of the various assumptions made during the quantification of input parameter uncertainties on the final output uncertainty. The uncertainty importance of input parameters, in this case, should reflect the degree of changes in the whole output distribution and not just in a point estimate value. A measure of the uncertainty importance is proposed in the present paper. The measure is called the distributional sensitivity measure(DSM) and explicitly derived from the definition of the Kullback's discrimination information. The DSM is applied to three typical discrimination information. The DSM is applied to three typical cases of input distributional changes: 1) Uncertainty is completely eliminated, 2) Uncertainty range is increased by a factor of 10, and 3) Type of distribution is changed. For all three cases of application, the DSM-based importance ranking agrees very well with the observed changes of output distribution while other statistical parameters are shown to be insensitive.
For linear time-varying systems described by the triple (A(t),B(t),C(t)) where A(t),B(t),C(t) are the system, the input, and the output matrices, respectively, we propose concepts for measures of modal and gross controllability /observability. We introduce a differential algebraic eigenbvalue theory for linear time-varying systems to calculate the PD-eigenvalues and left and right PD-eigenvectors of the system matrix A(t) which will be used to derive the concepts for the measures. The time-dependent angle between the left PD-eigenvectors of the system matrix A(t) and the columns of the input matrix B(t), and the magnitude of the each element of the input matrix B(t) are used to propose the modal controllability measure. Similarly, the time-dependent angle between the right PD-eigenvectors of the system matrix A(t) and the rows of the output matrix C(t) are used to propose the madal observability measure. Gross measure of controllability of a mode from all inputs and its gross measure of observability in all outputs for the linear time-varying systems are also proposed. Numerical examples are presented to illustrate the proposed concepts.
In simulation input modeling, it is important to identify a probability distribution to represent the input process of interest. In this paper, an appropriate sample size is determined for parameter estimation associated with some typical probability distributions frequently encountered in simulation input modeling. For this purpose, a statistical measure is proposed to evaluate the effect of sample size on the precision as well as the accuracy related to the parameter estimation, square rooted mean square error to parameter ratio. Based on this evaluation measure, this sample size effect can be not only analyzed dimensionlessly against parameter's unit but also scaled regardless of parameter's magnitude. In the Monte Carlo simulation experiments, three continuous and one discrete probability distributions are investigated such as ; 1) exponential ; 2) gamma ; 3) normal ; and 4) poisson. The parameter's magnitudes tested are designed in order to represent distinct skewness respectively. Results show that ; 1) the evaluation measure drastically improves until the sample size approaches around 200 ; 2) up to the sample size about 400, the improvement continues but becomes ineffective ; and 3) plots of the evaluation measure have a similar plateau pattern beyond the sample size of 400. A case study with real datasets presents for verifying the experimental results.
이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.
The bootstrap is a method of computational inference that simulates the creation of new data by resampling from a single data set. We propose a new job for the bootstrap: generating inputs from one historical trace using Threshold Bootstrap. In this regard, the most important quality of bootstrap samples is that they be functionally indistinguishable from independent samples of the same stochastic process. We describe a quantitative measure of difference between two time series, and demonstrate the sensitivity of this measure for discriminating between two data generating processes. Utilizing this distance measure for the task of generating inputs, we show a way of tuning the bootstrap using a single observed trace. This application of the threshold bootstrap will be a powerful tool for Monte Carlo simulation. Monte Carlo simulation analysis relies on built-in input generators. These generators make unrealistic assumptions about independence and marginal distributions. The alternative source of inputs, historical trace data, though realistic by definition, provides only a single input stream for simulation. One benefit of our method would be expanding the number of inputs achieving reality by driving system models with actual historical input series. Another benefit might be the automatic generation of lifelike scenarios for the field of finance.
This paper deals with the estimation of efficiency of Telecommunication Operators(TOs) using DEA (Data Envelopment Analysis). The measure of efficiency using DEA accomplishes next two steps. First, the efficient frontier is derived using the data of input and output. And then the efficiency of the decision making units are measured by the distances from this frontier To measure efficiency, we consider a one-output, three-input production function. We use the tangible assets, investment cost, the number of employees for input data and measure the output by the revenue. After measuring the efficiency, We can compare the domestic TOs with the international TOs and the wire TOs with wireless ones by average efficiency. After accomplishing the analysis of efficiency, the internal/external efficiency is measured simultaneously through correlation between efficiency and profitability, quality level.
The import content of exports (ICE) is defined as the amount of foreign input embodied in one unit of export, and it has been used as a measure of the degree of integration into the global production network. In this paper, we suggest an alternative measure based on the decomposition of gross output and imports into the contributions of final demand terms. This measure considers the manner in which a country manages its domestic production base (gross output) and utilizes the foreign sector (imports) simultaneously and can thus be regarded as a more comprehensive measure than ICE. Korea's input-output tables in 1970-2018 are used in this paper. These tables were rearranged according to the same 26-industry classification so that these measures can be computed with time-series continuity and so that the results can be interpreted clearly. The results obtained in this paper are based on extended time-series data and are expected to be reliable and robust. The suggested indicators were applied to these tables, and, based on the results we conclude that the overall importance of the global economy in Korea's economic strategy has risen and that the degree of Korea's integration into the global production network increased over the entire period. This paper also shows that ICE incorrectly measures the movement of the degree of integration into the global production network in some periods.
시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3102-3119
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2021
In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.
Production control is usually composed of due-dote assignment, production input control, and priority dispatching rule. A production input control(PIC) is mainly to control the WIP level on the shop floor. On the other hand, a priority dispatching rule(PDR) is mainly to control the tardiness/earliness of on order and number of tardy jobs. Therefore, if we select a particular PIC which can control only a particular performance measure(i.e., tardiness), it may cause worsening other performance measure(i.e., WIP level, shopfloor time, etc.) This newly developed production input control, DRD(Dual Release-Dates), is mainly designed to control the WIP level on the shop floor by employing two different release-dates of an order(earliest release. date and latest release-date and the release condition (relationship between the current WIP level and the pre-defined maximum WIP level) while trying to meet the due-date of the order.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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